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    智能廢電池回收系統(tǒng)的設(shè)計

    2022-11-22 05:59:12景鵬強劉雨晴董軍堂
    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2022年11期
    關(guān)鍵詞:廢電池樹莓廢品

    高 淵,景鵬強,劉雨晴,董軍堂

    (延安大學(xué),陜西 延安 716000)

    0 引 言

    隨著電子技術(shù)水平的逐漸提升,電子產(chǎn)品的需求越來越大,電池的生產(chǎn)與使用量也日益增長,電池的應(yīng)用已經(jīng)遍及到生活的各個方面。人們在享受科技成果帶來的便利時,也同樣受到了廢舊電池的危害[1]。電池使用后如果未能及時回收處理,會對環(huán)境造成極大的污染,為減少廢電池對環(huán)境造成的危害,本文根據(jù)當(dāng)下機器視覺的研究[2],設(shè)計了一種智能廢電池回收系統(tǒng),解決了回收廢電池難的問題。

    1 硬件設(shè)計

    1.1 電路設(shè)計

    本文設(shè)計的智能廢電池回收系統(tǒng)主要利用單片機STM32來控制紅外檢測模塊、顯示模塊、語音播報模塊等硬件電路,實現(xiàn)檢測廢品投入、顯示并播報投入廢電池的種類和數(shù)量的功能;TensorFlow訓(xùn)練樹莓派進行機器視覺的深度學(xué)習(xí),完成識別廢電池的功能,其組成框圖如圖1所示。

    圖1 系統(tǒng)主電路框圖

    1.2 樹莓派

    本設(shè)計采用樹莓派4B,其特點是與前代產(chǎn)品相比具有更多更快的RAM,需要一個5 V/3 A的電源適配器進行供電[3]。樹莓派由STM32控制,當(dāng)檢測電路檢測到有物品投入,主控控制樹莓派開啟進行機器視覺識別,判斷是否是廢電池,并將判斷結(jié)果返回給STM32[4]。

    1.3 STM32主控模塊

    本設(shè)計采用STM32F107芯片,標(biāo)準(zhǔn)外設(shè)包括十個定時器、兩個12位模數(shù)轉(zhuǎn)換器和兩個12位數(shù)模轉(zhuǎn)換器、五個USART接口和三個SPI端口,可以滿足本設(shè)計的主控需求。

    本設(shè)計主要通過STM32控制紅外檢測模塊、顯示模塊和語音播報模塊。當(dāng)檢測電路傳感器檢測到有廢品投入時,STM32控制樹莓派開啟機器視覺識別進行廢電池的判斷,并將判斷結(jié)果返回給STM32,STM32通過判斷樹莓派返回信息控制顯示和語音電路,顯示并播報電池種類和數(shù)量[5]。

    1.4 檢測電路設(shè)計

    檢測電路采用電感式傳感器和光電耦合器進行紅外檢測,如圖2所示。當(dāng)傳感器檢測到有廢品投入時,信號通過光電耦合器分離,74LS08驅(qū)動后進入STM32進行處理;當(dāng)傳感器檢測到系統(tǒng)中廢品數(shù)量已滿時,單片機會控制語音播報模塊發(fā)聲提醒。

    圖2 檢測電路

    1.5 顯示模塊

    顯示模塊采用與STM32配套的TFT-LCD屏幕,主要用來顯示本次投入廢電池的種類和數(shù)量。TFT為薄膜晶體管液晶顯示屏,主要的構(gòu)成包括背光源、導(dǎo)光板、擴散膜、棱鏡膜、配向膜、薄膜晶體管等,TFT屏幕的所有像素點都是由薄膜晶體管來驅(qū)動,顯示色彩鮮艷逼真,生產(chǎn)經(jīng)濟環(huán)保[6]。TFT屏幕的組成結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 TFT屏幕

    1.6 語音模塊

    語音模塊主要實現(xiàn)播報投入廢電池的種類和數(shù)量的功能,當(dāng)檢測電路檢測到系統(tǒng)中廢品數(shù)量已滿時,語音模塊也會進行蜂鳴提醒。

    2 軟件設(shè)計

    軟件部分主要分為STM32控制和樹莓派識別兩個部分。當(dāng)檢測電路檢測到有廢品投入時,為提升識別速率,單片機控制樹莓派啟動,每隔2 s進行一次拍照識別,若識別是0即不是廢電池,循環(huán)進行廢品檢測;若識別是1即是5號、7號、扣式電池等一次性干電池;若識別是2即是可充電的鉛酸蓄電池、鎳氫充電電池、鋰離子電池等二次電池,樹莓派將數(shù)據(jù)傳給單片機,進而控制顯示電路和語音電路顯示并播報電池種類和數(shù)量。主程序流程如圖4所示。

    圖4 主程序流程

    2.1 TensorFlow

    TensorFlow是一個基于數(shù)據(jù)流編程的符號數(shù)學(xué)系統(tǒng),被廣泛應(yīng)用于各類機器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有強大的系統(tǒng)通用性,TensorFlow是Python的一個庫,但與其他庫不同,TensorFlow是一個專門用于表示抽象計算的框架。本設(shè)計利用TensorFlow結(jié)合其他庫完成工作[7]。

    2.2 目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)集

    本設(shè)計通過網(wǎng)絡(luò)收集和自己拍攝圖片組成廢舊電池的數(shù)據(jù)集,選擇了目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)的YOLO v3框架[8],YOLO v3引入了RCNN的Anchor框架體系大幅提升map,雖喪失了部分精度,但對于全局信息有較好的表現(xiàn)。目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)可以理解為是在傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上改進的,其結(jié)構(gòu)如圖5所示,主要由輸入層、隱藏層、輸出層組成。其中隱藏層一般不止一層,主要進行多層次的卷積特征提取。目標(biāo)檢測的具體流程為:采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、初步提取數(shù)據(jù)特征、遷移學(xué)習(xí)、識別測試。

    圖5 目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)

    3 結(jié) 語

    智能型廢品回收系統(tǒng)主要用來識別和分離廢電池,在樹莓派識別部分通過攝像頭拍照和數(shù)據(jù)集載入兩種方式輸入圖片,當(dāng)識別為0,則不是廢電池;當(dāng)識別為1,則是一次性干電池;當(dāng)識別為2,則是二次電池。單片機STM32部分主要實現(xiàn)了檢測電路、顯示電路、語音檢測電路的功能交互。本設(shè)計使得識別時間不超過3 s,可以在大部分垃圾中識別出廢電池,且對廢電池的識別準(zhǔn)確率可以達(dá)到90%[9-10],對jpg、png等圖片格式都支持。本設(shè)計實現(xiàn)了檢測廢品投入、顯示并播報投入廢電池的種類和數(shù)量的功能,具有轉(zhuǎn)向自由、無人管理等特點。利用該系統(tǒng)在人流量大、電子產(chǎn)品運用多的公共場所回收廢品,可以方便高效地回收廢電池等可再生的廢品資源。

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