基于机器视觉的自动分类垃圾桶设计  

作　　者：朱炜义 王喜社[1] 吴冠林 

机构地区：[1]桂林电子科技大学机电综合国家级实验教学示范中心

出　　处：《产业与科技论坛》2022年第7期51-53,共3页Industrial & Science Tribune

基　　金：国家级大学生创新训练项目“基于深度学习及计算机视觉的生活垃圾分拣系统”(编号:202110595071);桂林电子科技大学大学生创新创业训练计划项目资助课题研究成果。

摘　　要：实施垃圾分类可促进资源回收利用,但人工进行垃圾分类效率低、成本高且执行困难[1]。本文设计一种基于机器视觉的自动分类垃圾桶,能够对投入的一个或者多个垃圾进行识别并自动分拣。运用MobileNet V1图像分类算法对投入的垃圾进行垃圾类别的判定,运用opencv库通过sobel算子计算梯度、canny边缘检测等算法进行垃圾的框选,并将类别和坐标信息传输给机械臂等分拣机构,使其对垃圾实现精准分拣,实现垃圾自动分类[2],促进垃圾分类制度的可实施性。

关 键 词：机器视觉 图像识别 自动分类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] X705[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]