基于多探头并行识别模式的光伏智能垃圾分类系统

顾裕华 张颖 徐帅杰 宋晓敏 黄增光

（江苏海洋大学理学院 江苏连云港 222005）

2020 年9 月22 日，国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和。”为实现这一宏伟目标，需要通过大力发展新能源、构建节约型社会、发展CCUS（碳捕捉、封存和利用）技术等降低二氧化碳的排放，才能更早实现碳达峰和碳中和。光伏发电与垃圾分类两大技术结合能很好地契合节能减排需求。

光伏发电技术具有可再生、储量丰富、低碳、环保无污染、建筑兼容性强、安装方便等众多优势，是实现碳达峰和碳中和的重要技术之一。垃圾分类技术可以有效地节约资源和降低碳排放，这已是人类共识。就我国每年垃圾的增长量来看，2015 年、2020 年城市垃圾产量分别达2.6 亿t 和3.23 亿t，全国垃圾产量将以每年8%～10%的速度增长［1］。厨余垃圾与其他垃圾没有分类也将给后续垃圾的处理工作造成困难。能够提供一种准确、成本低且快速便利的垃圾分类系统对日常垃圾的分类将起到不容小视的作用。而城市垃圾有两大来源——工业与农业，除了在生产地的处理处置和自循环以外，工业产品和农业产品中的大部分都将进入城市范畴来消费，废物需要得到妥善处置。而进入生活垃圾范畴的，则需要通过环卫系统来帮助分离和收集，垃圾自动分类就显得尤为重要［2］。

因此，建立一套零能耗、精准识别的垃圾自动分类系统是非常必要的，它能实现24 h 无人值守自动垃圾分类，成为人工分类的重要辅助手段。目前市场上存在的垃圾自动分类系统均利用国家电网给垃圾处理装置提供电力，因此有部署地域受限、需要外部供电等不足。本文采用的光伏发电技术能够解决在垃圾分类时所需要消耗的能源问题，做到在“零能耗”基础下仍有余电供市民使用的便捷功能；同时，利用深度学习的神经网络模型实现垃圾自动分类的精准识别。图1 为系统整体实物图。

图1 系统整体实物图

1 智能垃圾分类系统的机械设计

分类系统运行过程中，依靠机电传动完成分类工作，其中包括传送带以及舵机推板。由传送带带动垃圾进入图像获取区、识别分类区。传送带依靠直流减速电机带动，即齿轮减速电机，电压12 V，转速为60 r/min，由齿轮、轴承、蜗轮、蜗杆、主磁极、换向极、机座、电枢铁心、电枢绕组、换向器、转轴、电刷装置组成。舵机推板则根据系统识别结果将垃圾分类投放。本设计采用舵机推板作为垃圾识别结果的输出执行机构，当系统成功识别垃圾后，由树莓派控制舵机反转，平推推板，从而将垃圾推入垃圾桶。

2 智能垃圾分类系统的构成

智能垃圾分类系统由4 个子系统构成：光伏供电子系统、垃圾分散子系统、多探头并行识别子系统、智能化工作子系统。智能垃圾分类系统将太阳能转化成电能，独立为系统供电，将多个垃圾分散后，依次进行识别分类。同时通过STM32控制的多个传感器及液晶屏幕实现系统的智能化工作。

3 智能垃圾分类系统的设计

3.1 光伏供电子系统的设计

光伏供电子系统采用离网式光伏系统，光伏充足情况下，可以完全独立地给整个分类系统供电，无需外部电源。

离网式光伏系统由太阳能充放电控制器、蓄电池组、逆变器、直流负载和交流负载、太阳能电池板等构成［3］。在有光照的情况下，通过太阳能电池板组成的光伏阵列将太阳辐射能转换为电能，经由充放电控制器对光伏阵列所发的直流电进行调节和控制，储存于蓄电池组中，利用逆变器将蓄电池组的直流电转换为恒压直流与交流电。无光照时，通过太阳能充放电控制器调节蓄电池组为负载和独立逆变器供电［4］。

3.2 垃圾分散子系统的设计

为了确保分类系统实用性，系统执行的第一步是对多个垃圾的分散，通过脉冲宽度调制（PWM）的分散盘实现。

脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS 管栅极的偏置［5］，实现晶体管或MOS 管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变，可表现为直流电机转速可控。通过控制直流电机构成的旋转台以恒定的速度梯度进行由慢到快的转动，利用各类垃圾具有不同的相对密度、旋转半径和外表面摩擦系数这些特性，使得不同垃圾在旋转台上所受到的径向合力不同，继而从旋转台上掉落的顺序不同，实现分散。

3.3 多探头并行识别子系统的设计

多探头并行识别子系统是智能垃圾分类系统的核心部分，由树莓派主控，搭载卷积神经网络模型控制舵机推板完成分类。其运行原理如图2 所示。

图2 系统运行原理图

在传送带上方，本设计部署有4 个红外对管、4 个摄像探头、4 个舵机推板。它们由同一个树莓派多线程控制，红外对管①、探头A、舵机a 为一组分类区间，红外对管②、探头B、舵机b 为一组分类区间……依次类推。在同一组中，红外对管用作检测垃圾进入；探头拍照获取图像供神经网络模型分析识别［6］；树莓派控制舵机根据识别结果，判断舵机推板工作将垃圾推入垃圾桶，或不工作让垃圾进入下一组分类区间。

经过垃圾分散子系统工作后，多个垃圾分散为单个垃圾依次进入传送带。以一个垃圾的识别分类过程为例，展开详细描述：传送带带动垃圾前进，来到第一个分类区间口。红外对管若未感应到障碍物时，保持程序初始化；当红外对管感应到障碍物，即垃圾开始进入图像获取区，感应障碍物消失即垃圾完全进入图像获取区。红外对管的对射被挡住时，即向树莓派发送低电平信号，对射恢复即恢复高电平［7］。把一次完整的感应从出现到消失作为程序判断条件，当条件符合时，停顿1 s后，树莓派控制USB 摄像头对下方区域进行拍照。树莓派搭载的卷积神经网络模型对图像进行分析识别。

本设计经实测选出网络复杂度低、计算消耗小的预训练模型inceptionV3，通过对模型的全连接、卷积、池化层整体结构进行优化，实现图像高精确度识别，最终部署在移动式设备树莓派端。当摄像头检测到垃圾时，获取垃圾图像，运行卷积神经网络，提取垃圾表面特征，进行匹配识别，依据识别结果控制舵机运动实现自动分类。

同时，本设计采取多探头并行识别模式，流程分析如图3所示。在第一组中仅判断垃圾是否为干垃圾；第二组仅判断垃圾是否为可回收垃圾；第三组仅判断垃圾是否为湿垃圾；第四组仅判断垃圾是否为有害垃圾。以此模式，加快分析识别速度，并且在垃圾依次进入分类区间时，各组能够同时独立工作互不影响。

图3 系统运行具体流程图

3.4 智能化工作子系统的设计

除智能垃圾分类系统的主体功能之外，本设计还通过STM32 控制各传感器以及液晶屏幕，来完成系统的智能化工作。

本设计在各垃圾桶内，分别部署温度传感器DS18B20、湿度传感器DHT11，实时地将垃圾桶内温湿度数值呈现在液晶屏幕TF LCD 上。当垃圾桶内温度过高时，STM32 给继电器低电平信号来控制半导体制冷片开始工作，来对垃圾桶降温，以起到防腐防异味的作用。

同时在垃圾桶内还部署有压力传感器HX711，实时地将各垃圾桶内垃圾重量呈现在液晶屏幕上［8］。当重量到达一定数值，STM32 控制液晶屏幕呈现警报动画，来提醒管理者及时回收垃圾。

4 结语

本文将光伏发电与自动垃圾分类技术进行结合，设计了基于多探头并行识别模式的光伏智能垃圾分类系统，该系统由4 个子系统构成：光伏供电子系统、垃圾分散子系统、多探头并行识别分类子系统、智能化工作子系统。通过各个子系统的设计、安装、调试和优化，该系统完全实现零能耗下垃圾资源的自动、快速、高效分类，达到节能减排目的。在国家“双碳”目标背景下，本光伏智能垃圾分类系统为碳中和解决方案提供了一种积极而有益的示范。期望本光伏智能垃圾分类系统能够广泛应用到居民生活中，完善我国垃圾分类的体系，为碳排放事业做出贡献。