作品介绍：

1. 通过研究和分析现有基于机器视觉的分类装置和识别分类的算法，结合机械结构，制定家庭智能分类垃圾桶的总体设计方案；并基于设计要求，选择整个设计研究过程中需要使用的硬件。

2. 对比分析现有机器视觉系统光源设置、图像采集注意事项等，并结合实际效果，确定图像采集系统的摄像头位置、光源位置等。另外，结合现有分类标 准确定分类依据，并收集垃圾 13 个二类垃圾，共 98 种垃圾，并通过垃圾采集系统采集共 1011 张图片。

3. 对采集的图像进行数据清洗，利用 VGG16 深度卷积神经网络，建立基于机器视觉的垃圾识别模型，能够较为准确的识别出垃圾的种类，其识别准确率达到 87.2%；并结合垃圾分类的标准，搭建垃圾分类的模型，最终分类的准确率达到 88.1%。

4. 结合家庭实际场景进行垃圾桶的整体方案设计，确定外观样式、尺寸参数等；并设计分类机构，利用四个舵机实现垃圾的分类入桶。

5. 自主设计全自动吸尘器，可以自动探测周围的环境问题，实现在智慧交通下的垃圾分拣与传输，最大程度上为人们营造一个温暖、温馨的好环境。

创新点：

同类研究项目中垃圾需先放人指定的带有条码的垃圾袋中，然后才能通过扫描分类，过程繁琐，而本项目中是利用已经分好的垃圾库，无需另外为垃圾分类，实用性更强。日常生活中，人们对垃圾分类的意识薄弱，不清楚垃圾分类的具体规定或标准，利用科学技术做好垃圾分类库来协助人们对垃圾进行投放进行分类，并向人们普及垃圾分类知识。

1、低功耗设计，在监测系统中采用了超低功耗的和 nrf240L01 模块，而采集模块也是高精 度低功耗的模块集成，通过定时睡眠的、命令激活等方式进一步降低功耗，充一次电在试验环境下经过计算可以使用半年并且采用可携带锂电池，方便携带。

2、模块化设计，将控制系统和垃圾桶分离，使得系统的适应性和灵活性大大提高，可以随取随放，非常方便替换或者清理垃圾桶，同时也便于工人们对垃圾桶内垃圾的回收。

3、提升空间较大，不断补充垃圾桶数据库，基本可以实现科幻影视片中的垃圾桶机器人，可以大幅度减少清洁成本。

4、通过模块化设计使得整套系统抗干扰强，能够适用于马路等吵杂地方。5、数据库庞大、适用范围广，可识别多种语言进行垃圾分类。采用自我设计电路以及选择优良芯片，稳定性强，在高温或低温条件下均可运行。

6、利用图像采集与图像处理，通过模糊算法，可以正确的的对垃圾进行分拣与传输。满足现今市场对垃圾桶的需要，可以减少普及群众垃圾分类习惯的成本。

7、7 寸 IPS 屏幕可播放宣传视频，显示垃圾桶状态，是否满载等。

基于现有垃圾分类现状及垃圾桶的发展需求，利用机器视觉技术设计了一种智能分类的垃圾桶，实现垃圾的自动分类，解决居民分类意识欠缺、分类不准确等问题，并为智能垃圾桶的发展提供了新思路。