基于視覺(jué)分析的垃圾分類識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

摘 要：隨著垃圾產(chǎn)生量的不斷上升、環(huán)境的持續(xù)惡化，如今垃圾分類已經(jīng)成為必要的管理措施。為了實(shí)現(xiàn)垃圾自動(dòng)識(shí)別、分類和投放，詳細(xì)探討了垃圾分類系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。選擇Jetson Nano作為主控硬件，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ResNet-50作為識(shí)別模型，使用大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)識(shí)別與分類。系統(tǒng)還搭載了一組舵機(jī)并配合機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)投放。通過(guò)測(cè)試發(fā)現(xiàn)：所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的分類速度快、識(shí)別準(zhǔn)確率高，可為日常生活中的垃圾分類處理提供更多的便利。

關(guān)鍵詞：視覺(jué)分析；垃圾分類；ResNet-50；Jetson Nano；深度學(xué)習(xí)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TP391.4；TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2024）09-00-03

DOI：10.16667/j.issn.2095-1302.2024.09.006

0 引 言

隨著科技的進(jìn)步、生活水平的逐漸提高，人們對(duì)物質(zhì)生活的追求不再局限于生活必需品，而是開(kāi)始傾向于質(zhì)量更佳、規(guī)格更高的產(chǎn)品。隨著消費(fèi)者購(gòu)買力的提升，垃圾產(chǎn)生量也在同步增多[1]。目前國(guó)內(nèi)主要采取兩種垃圾分類方式：一是居民自行判斷垃圾類型后投放到相應(yīng)的垃圾桶中；二是垃圾中轉(zhuǎn)站集中進(jìn)行人工分類[2]。這兩種方式都需要通過(guò)人工進(jìn)行分類，但由于大部分居民的垃圾分類知識(shí)相對(duì)薄弱，而中轉(zhuǎn)站垃圾分類工作人員具備較高的專業(yè)性，因此第二種方式更符合目前的需求。然而，垃圾中轉(zhuǎn)站每天需要集中處理大量垃圾，工作人員的工作負(fù)擔(dān)很大，加之長(zhǎng)時(shí)間接觸大量垃圾也會(huì)對(duì)他們的身體健康產(chǎn)生不利影響，進(jìn)而造成垃圾處理滯后、準(zhǔn)確率下降等問(wèn)題。傳統(tǒng)的人工分揀方式效率低下、過(guò)程繁瑣，既浪費(fèi)時(shí)間，又浪費(fèi)大量人力、物力和財(cái)力。因此，亟需一種新型的垃圾分類方法，以解決當(dāng)前和未來(lái)的垃圾處理問(wèn)題。

垃圾分類方案的實(shí)施不僅有助于保護(hù)環(huán)境，而且能積極響應(yīng)可持續(xù)發(fā)展的理念。通過(guò)垃圾分類、廢棄物回收，實(shí)現(xiàn)資源的循環(huán)利用，從而改善生活環(huán)境[3]。垃圾分類處理、回收利用問(wèn)題在國(guó)內(nèi)乃至全球范圍內(nèi)都亟待解決，已有眾多研究者開(kāi)始探索尋求更優(yōu)的解決方案。

吳蓬勃等人[4]通過(guò)分析市場(chǎng)對(duì)垃圾分揀的需求，設(shè)計(jì)了基于TensorFlow的垃圾視覺(jué)分揀機(jī)器人平臺(tái)。千承輝等人[5]將陀螺儀和編碼器相結(jié)合，配合GPS路徑繪畫(huà)、攝像頭等設(shè)計(jì)了一款基于視覺(jué)分析的垃圾分揀機(jī)器人。姚依銘等人[6]運(yùn)用深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，設(shè)計(jì)了一款智能垃圾桶，旨在協(xié)助人們進(jìn)行垃圾分類?；谏鲜鲅芯砍晒?，本文以ResNet-50作為識(shí)別模型，以Jetson Nano為系統(tǒng)控制單元，設(shè)計(jì)了可以自動(dòng)識(shí)別、分類、投放垃圾的系統(tǒng)。采用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法構(gòu)建模型；通過(guò)攝像頭采集照片，借助圖像識(shí)別技術(shù)，運(yùn)用OpenCV對(duì)其進(jìn)行處理；然后將這些照片上傳至已訓(xùn)練好的模型，進(jìn)而完成垃圾的自動(dòng)識(shí)別、分類和投放。

1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)原理與硬件選擇

1.1 實(shí)現(xiàn)原理

本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融入垃圾分類系統(tǒng)中，將訓(xùn)練好的模型部署至Jetson Nano平臺(tái)，通過(guò)模型的分類結(jié)果控制相應(yīng)的硬件設(shè)備，以此實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾的精確識(shí)別和分類。本研究旨在構(gòu)建一種新型的垃圾分類模式，以減輕人們的垃圾分類負(fù)擔(dān)，填補(bǔ)國(guó)內(nèi)在垃圾智能分類方面的空缺。本系統(tǒng)選擇了殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ResNet-50作為垃圾分類系統(tǒng)的核心，以Jetson Nano作為系統(tǒng)的主控單元，配合機(jī)械臂和普通垃圾桶實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行。在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，將攝像頭拍攝的照片通過(guò)OpenCV[7]進(jìn)行處理并上傳至服務(wù)器，在訓(xùn)練好的模型中對(duì)圖片信息進(jìn)行對(duì)比分析和識(shí)別并輸出識(shí)別結(jié)果，Jetson Nano主控單元根據(jù)識(shí)別結(jié)果控制相應(yīng)舵機(jī)打開(kāi)，機(jī)械臂則將垃圾投放至對(duì)應(yīng)的垃圾桶內(nèi)，實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)分類與投放。

1.2 硬件選擇

雖然Jetson Nano與樹(shù)莓派開(kāi)發(fā)板具有許多相似的關(guān)鍵功能，但是Jetson Nano開(kāi)發(fā)板在性能方面更勝一籌，它能夠高效地執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，并且具有更強(qiáng)的實(shí)用性，能夠更好地滿足系統(tǒng)的各項(xiàng)需求。兩者之間的主要區(qū)別在于：Jetson Nano開(kāi)發(fā)板配備了一款更強(qiáng)大、性能更優(yōu)異的GPU，為開(kāi)發(fā)對(duì)性能要求較高的系統(tǒng)提供了可能性。此外，Jetson Nano本身還支持多種操作系統(tǒng)和高級(jí)語(yǔ)言，有著豐富的文檔說(shuō)明和生態(tài)環(huán)境，針對(duì)開(kāi)發(fā)中遇到的一些問(wèn)題能及時(shí)獲得很好的解決方案，從而快速地開(kāi)發(fā)出更高質(zhì)量的應(yīng)用程序。因此，為了使整個(gè)系統(tǒng)具有更高的性能、更強(qiáng)的適應(yīng)性和更穩(wěn)定的運(yùn)行狀態(tài)，本文選擇了Jetson Nano作為主控單元。

系統(tǒng)配置了機(jī)械臂，以實(shí)現(xiàn)對(duì)分類后的垃圾進(jìn)行自動(dòng)抓取，并將其投放至相應(yīng)的垃圾桶中。在眾多機(jī)械臂中，鑒于六軸機(jī)械臂在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性[8-9]，能很好地自動(dòng)抓取垃圾并投放到垃圾桶中，因此本文選用六軸機(jī)械臂來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)垃圾的抓取。為提升系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性并避免不必要的經(jīng)費(fèi)浪費(fèi)，采用了專業(yè)軟件SolidWorks[10]對(duì)機(jī)械模型進(jìn)行創(chuàng)建和模擬，建立的機(jī)械臂模型如圖1所示。在確定了設(shè)計(jì)出的機(jī)械臂能與系統(tǒng)適配并正常運(yùn)行后再進(jìn)行相關(guān)材料的采購(gòu)以及組裝實(shí)驗(yàn)。

2 算法部分

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet中，最關(guān)鍵的部分就是殘差網(wǎng)絡(luò)單元，如圖2所示，殘差網(wǎng)絡(luò)單元可以直接跨層連接，而這樣的一條條跨層曲線正是ResNet與一般網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別所在。設(shè)圖2中第一個(gè)卷積層輸入數(shù)據(jù)x，經(jīng)過(guò)中間的激活函數(shù)F（x），再通過(guò)第二個(gè)卷積層之后通過(guò)右側(cè)曲線實(shí)現(xiàn)F（x）和x的求和，得到新的函數(shù)記為H（x）=F（x）+x，再將求得的結(jié)果傳遞給下一個(gè)卷積層。這使得ResNet可以通過(guò)疊加這些殘差網(wǎng)絡(luò)單元來(lái)增加網(wǎng)絡(luò)深度，很好地解決了梯度不穩(wěn)定問(wèn)題并且提高了網(wǎng)絡(luò)的精度。

ResNet-50結(jié)構(gòu)如圖3所示，共分為7個(gè)部分。其中第一部分主要對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列的處理和計(jì)算；第二到第五部分都包含殘差塊，這些殘差塊是ResNet中最核心的部分，可以很好地提高網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。在ResNet-50中，每個(gè)殘差塊都有三層卷積，這些卷積層能夠幫助提取各種輸入圖像的特征，從而對(duì)圖像進(jìn)行分析和識(shí)別；50層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也使得ResNet-50的精度和速度比其他網(wǎng)絡(luò)都較高。因此，ResNet-50被廣泛應(yīng)用在各種圖形處理任務(wù)和圖形識(shí)別任務(wù)中，能很好地滿足系統(tǒng)的大量圖像識(shí)別和處理的需求。基于以上分析，本文選擇了ResNet-50進(jìn)行圖形識(shí)別。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ResNet-50的識(shí)別速度和精度都能很好地滿足本系統(tǒng)對(duì)各種垃圾進(jìn)行分類處理的性能需求。此次訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集采用了2019年華為云垃圾分類數(shù)據(jù)集和收集到的其他大量官方數(shù)據(jù)，在保證訓(xùn)練數(shù)據(jù)量充足的同時(shí)還要確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可信度。在上述數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練下，所獲得模型的識(shí)別準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性得到進(jìn)一步提升，也為后期模型的參數(shù)調(diào)整和訓(xùn)練創(chuàng)造了較為便利的條件。

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

如圖4所示，系統(tǒng)的具體運(yùn)行流程為：由外置攝像頭拍照并采集信息，Jetson Nano主控單元接收攝像頭采集的圖片，通過(guò)OpenCV對(duì)圖片進(jìn)行處理；將處理后的圖片返回服務(wù)器端，服務(wù)器端通過(guò)訓(xùn)練好的算法模型對(duì)圖片進(jìn)行分類，得出分類結(jié)果，并將處理好的結(jié)果返回給Jetson Nano；Jetson Nano根據(jù)返回結(jié)果控制垃圾桶的相應(yīng)舵機(jī)開(kāi)合，機(jī)械臂自動(dòng)抓取垃圾進(jìn)行投放，最終實(shí)現(xiàn)垃圾的自動(dòng)分類和投放功能。在設(shè)計(jì)時(shí)考慮到系統(tǒng)的便捷性和人性化，額外添加了一個(gè)顯示屏，Jetson Nano可以將垃圾信息顯示在屏幕上，還可以顯示垃圾桶的剩余容量，在容量不足時(shí)發(fā)出警告信息；同時(shí)配有智能光電開(kāi)關(guān)來(lái)檢測(cè)當(dāng)前是否有人使用本裝置并智能控制裝置，從而節(jié)省能源。

系統(tǒng)內(nèi)嵌了攝像頭，用于實(shí)時(shí)捕獲并上傳垃圾樣本圖像至系統(tǒng)后臺(tái)，以便進(jìn)行自動(dòng)分類；系統(tǒng)還配置了多個(gè)紅外感應(yīng)器，當(dāng)感應(yīng)到活動(dòng)物體時(shí)，攝像頭會(huì)自動(dòng)捕捉并識(shí)別該物體所處的特定區(qū)域，幫助用戶精準(zhǔn)地將垃圾放入垃圾桶；系統(tǒng)還搭載了一組舵機(jī)，這些舵機(jī)通過(guò)曲柄連桿結(jié)構(gòu)[11]進(jìn)行協(xié)調(diào)，可實(shí)現(xiàn)垃圾桶的開(kāi)關(guān)動(dòng)作，在Jetson Nano接收到垃圾分類信息后控制舵機(jī)打開(kāi)相應(yīng)的垃圾桶并配合機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)垃圾的分類和投放。

圖5是系統(tǒng)的整體架構(gòu)，從圖中可以看出各個(gè)模塊之間是如何協(xié)作運(yùn)行的，能夠較為直觀地了解整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行機(jī)制和工作流程。

4 系統(tǒng)測(cè)試

系統(tǒng)測(cè)試主要包括兩個(gè)部分：一是在本地運(yùn)行模型，對(duì)上傳的圖片進(jìn)行識(shí)別分類；二是將圖片上傳至服務(wù)器主機(jī)上，再對(duì)圖片進(jìn)行分類。在算法模型和數(shù)據(jù)集的不斷優(yōu)化和訓(xùn)練的前提下，實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確率在可接受范圍之內(nèi)。模型的本地運(yùn)行測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

5 結(jié) 語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)了以Jetson Nano為主控單元，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型ResNet-50作為識(shí)別模型的垃圾分類系統(tǒng)，旨在有效地解決當(dāng)前我國(guó)居民的垃圾分類意識(shí)普遍較弱、垃圾處理量過(guò)大而導(dǎo)致耗時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題。該垃圾分類系統(tǒng)以其出色的處理能力，大大縮短了處理垃圾所需的時(shí)間，還呈現(xiàn)出自動(dòng)垃圾分類系統(tǒng)的人性化特點(diǎn)[12]。通過(guò)使用這種垃圾分類系統(tǒng)，能夠加深居民對(duì)垃圾分類問(wèn)題的了解，進(jìn)一步提高居民的環(huán)保意識(shí)和垃圾分類的能力。

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收稿日期：2023-09-10 修回日期：2023-10-12

基金項(xiàng)目：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目（X2022101 43118）

作者簡(jiǎn)介：黃明宇（2002—），男，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)算法。

曹一鵬（1981—），男，碩士，講師，研究方向?yàn)閱纹瑱C(jī)教學(xué)及嵌入式系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。

佟英芝（2002—），女，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)算法。

于佳弘（2003—），男，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)硬件開(kāi)發(fā)。