摘 要：目前我国生活垃圾分拣的方式仍然以人力为主，其在消耗人力的同时还存在工作强度高、效率低以及影响环卫工人身体健康等缺陷。为解决以上问题，文章以 STM32 为主控芯片，以树莓派为运算部件，设计出以四轴机械臂、机械爪以及传感器为机械部件并辅以 YOLOv5 深度学习识别模型的智能垃圾分拣小车。在实现垃圾分拣一体化的同时，还部分解决了人工垃圾分拣的缺陷。
关键词：机器视觉；智能；垃圾分拣小车
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2022.02.046
基金项目：广东海洋大学创新创业训练计划项目资助（CXXL2021279）
中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2022）02-0180-03
Design and Implementation of Intelligent Garbage Sorting Trolley Based on Machine Vision
GAO Shaowei, GUO Lei, CHEN Qibo, CHEN Shuaixing
(Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China)
Abstract: At present, the sorting method of domestic waste in my country is still mainly manpower, which consumes manpower and also has defects such as high work intensity, low efficiency and affecting the health of sanitation workers. In order to solve the above problems, this paper takes STM32 as the main control chip and raspberry pie as the calculation part, and designs an intelligent garbage sorting trolley with four-axis mechanical arm, mechanical claw and sensor as the mechanical parts, supplemented by YOLOv5 deep learning recognition mode. While realizing the integration of waste sorting, it also partially solves the defects of artificial waste sorting.
Keywords: machine vision; intelligence; garbage sorting trolley
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作者简介：高少伟（2000—），男，汉族，广东汕头人，本科在读，研究方向：机械设计；通讯作者：郭磊（1982—），男，汉族，黑龙江哈尔滨人，讲师，博士，研究方向：图像处理与机器视觉；陈其菠（2002—），男，汉族，广东韶关人，本科在读，研究方向：软件设计；陈帅兴（2001—），男，汉族，广西钦州人，本科在读，研究方向：机器视觉。