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基于单片机的智能垃圾箱设计

  2024-08-06    100  上传者:管理员

摘要:针对当前垃圾分类效率低、回收利用率低、污染严重的问题,为了加强垃圾管理,创造优美、舒适的环境,采用STM32单片机作为核心控制器,结合K20图像识别系统、光敏电阻、太阳能发电板、蓄电池和OV5642摄像头等组件,利用MX-YOLOv3平台,设计了一款具有投放、垃圾分类、储电照明功能且可以移动的智慧垃圾箱,可广泛使用于学校、小区、城市街道、景区等多种场所,旨在提高垃圾分类效率,促进资源回收,减少环境污染。

  • 关键词:
  • 单片机
  • 图像识别
  • 摄像头
  • 智能垃圾箱
  • 模型训练平台
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随着人们生活水平的不断提高,垃圾产生量也在持续增长,因而对垃圾进行规范化管理和利用变得尤为迫切。目前,大部分垃圾分类工作仍然依赖于人工,这导致分类标准不一、效率低下以及回收利用不便等问题。因此,研究和设计一款能够自动进行垃圾分类的智能垃圾箱,不仅可以填补垃圾自动分类技术的空白,还能促进垃圾的有效回收和再利用,从而有助于减少环境污染、应对能源短缺,并改善人们的居住环境。这样的创新对于提升垃圾处理效率、推动可持续发展具有重要意义。


1、总体设计方案


智慧垃圾分类系统由垃圾图像信息捕捉、垃圾图像识别、单片机主控、电机驱动及供电等模块组成,能够自动对放入分类窗口的物品进行分类[1]。该智能垃圾箱不仅配备了蓄电池和太阳能板,通过太阳能发电确保智能垃圾箱电量自给自足[2];而且安装了照明灯,利用光敏电阻感测,实现在夜晚为路边提供照明的功能。为了方便投入使用,垃圾箱底部装有万向轮,既便于垃圾投放又方便垃圾箱的移动。此外,如果用户清楚垃圾的分类,也可以通过人工投放窗口进行自主投放。图1展示了智慧垃圾分类系统的识别结构框图。

图1智慧垃圾分类系统结构图

设计中设有自动分类窗口,用户将垃圾投入后,通过摄像头捕捉垃圾的图像信息。这些信息随后被Kendryte K210(以下简称“K210”)视觉开发板进行识别,并与已存储的图像数据库进行比对,从而精确判断垃圾的类别。识别完成后,系统通过语音播报的方式向用户反馈垃圾信息,帮助用户了解所投垃圾的分类情况。STM32单片机根据K210识别出的垃圾类别信息,对电机驱动装置发出指令,精确控制垃圾箱的移动距离以及内部钢板的旋转,确保垃圾能够准确倒入相应的垃圾桶内。最后,钢板会进行复位,为下一次分类投放做好准备。


2、功能模块设计


2.1垃圾识别模块

在设计过程中,首先选用了OV5642摄像头,以实现对垃圾图像的精准采集。这款摄像头拥有高达2 592×1 944的分辨率,其输出帧率也超过了15 f/s,为后续的CPU处理提供了清晰度较高的图像数据。随后,采用K210视觉开发板进行垃圾识别,它运行在FreeRTOS上,确保了高效稳定地运行。

K210视觉开发板利用先进的YOLOv3模型,在Darknet框架下实现对投放物的智能检测和分类,从而实现垃圾分类的智能化[3]。当垃圾识别模块开始工作时,它首先通过计算机对FreeRTOS中的时钟和DVP接口时钟进行初始化,并设置lock time和分频系数,随后将CPU总线模式调整为异步模式,以适应不同的工作需求。

此外,K210中的串口、硬件引脚及系统引脚也进行了功能初始化设置,特别是将系统引脚配置为脉冲信号接口,使其具备正反两个方向的控制功能。这样,高电平可以使电机逆转,而低电平则使电机正转,为后续的垃圾分类动作提供动力。

在完成了这些初始化设置后,K210运行了在MX-YOLOv3模型训练平台上训练好的YOLOv3模型,并将该模型烧录到K210开发板中[4]。这使得K210能够准确识别出各种垃圾的图像。通过与OV5642摄像头实时传输的垃圾图像进行对比,K210能够迅速确定垃圾的类型。

OV5642摄像头与K210之间通过DVP并行接口紧密相连,确保实时捕获和传输画面至图像识别程序[5]。一旦识别出垃圾的类型,相关信息便通过串口传输至STM32中,STM32据此控制钢板移动,以实现垃圾的准确分类。

2.2图像处理模块

本系统设计以K210为核心芯片进行图像识别,以STM32作为系统逻辑控制芯片,旨在实现对各类垃圾的图像识别。在垃圾识别方面,系统采用了基于YOLOv3的检测算法和特征提取算法,并借助卷积神经网络搭建模型,确保模型能够在K210上高效运行[6]。这样的设计使得系统能够学习垃圾特征,实时录入垃圾信息,从而极大地便利了各类垃圾的管理。

图像处理模块主要负责对摄像头所拍摄的照片进行处理。当系统中感应到有垃圾放入时,摄像头会接收到拍照命令,随后将拍摄的照片与K210中预先设置的数据库中的照片进行对比。若照片匹配成功,则相关信息会传递到STM32,系统继续运行;若数据库中不存在类似的图像,则会触发报警机制[7]。

值得一提的是,K210还具备新图像的存储功能。当摄像头捕捉到新物体的图像后,K210能够对其进行录入,并规定该物体的垃圾类型,随后将其存储在数据库中。这一功能不仅增强了系统的智能性,还提高了其适应新情况的能力。单片机与K210连接电路图如图2所示。

图2单片机与K210连接原理图

2.3太阳能供电模块

为了增强智能垃圾箱的节能性和环保性,该设计巧妙地运用了太阳能供电方案。太阳能发电板首先将丰富的太阳能转化为直流电能,随后通过DC-AC逆变器,这些直流电能被转换成交流电能,并安全地存储在蓄电池中。这些存储的电能将为系统中的开发板和灯管提供稳定的电子供应,从而确保智能垃圾箱的正常运行[8]。太阳能供电模块的设计原理图如图3所示。

图3太阳能供电模块设计原理图

2.4电机驱动模块

电机的状态由STM32单片机精准控制。当单片机接收到K210模块发出的识别信息后,它会按照预先设定的程序来控制电机,确保垃圾箱能够按照设定的距离进行前进或后退,或是按预设的角度进行旋转。电机驱动模块的功能多样且关键。一方面,它负责驱动传送带的移动。在图像识别完成后,单片机会对接收到的信息进行深入分析和判断,进而精确控制电机的转动时间,使传送带移动到指定的位置;另一方面,它还能控制活塞,使钢板能够前推。每当垃圾到达相应的位置时,电机驱动模块就会驱使钢板前移,确保垃圾能够准确倒入。值得一提的是,钢板两侧还设计有小槽,以防垃圾在倾倒过程中发生遗漏,从而实现垃圾的正确分类和处理。

传送带选用了质地较深的橡胶材料,这种材料保证了即使在高强度的连续分类作业中,搭载于其上的K210摄像头也能维持高识别准确率[9]。电机驱动传送带的装置图如图4所示。

图4电机驱动传送带装置图

设计中,电机采用双H桥电机驱动芯片L298N进行驱动。L298N内部包含两个H桥,每个H桥由4个晶体管组成。每个晶体管都配备一个输入端,当控制信号被输入L298N的控制端时,它会精确地控制H桥的晶体管的开关状态,从而实现对电机转速和方向的灵活调控。

在实际应用中,电机与L298N相连接,并由STM32单片机通过输出高低电平来控制L298N的4个输入端(IN1、IN2、IN3、IN4)。随后,L298N的4个输出端(OUT1、OUT2、OUT3、OUT4)会根据输入信号的变化来驱动电机进行正反转。这样,电机便能一方面驱动传送带平稳移动;另一方面通过控制活塞来推动钢板前移,确保每个垃圾都能被准确运送到指定位置,为后续的垃圾分类工作提供便利。电机驱动原理图如图5所示。

图5电机驱动模块电路图

2.5人体感应模块

智能垃圾箱还具备自主投入功能,该功能的核心部件是热释电红外传感器,它由热释人体红外电阻构成。传感器一旦探测到人体信号,就会立即将这些信号发送给BISS0001芯片进行处理。随后,BISS0001芯片会精准地控制电机,使靠近人体的相应窗口自动打开,极大地方便了垃圾的投放。

为了确保这一功能的独立性和高效性,设计中特别采用了一个独立于STM32单片机的模块。该模块使用专用的信号处理集成芯片BISS0001,它能够将处理后的传感信号迅速传递给电机。值得一提的是,BISS0001是一款集运算放大器、电压比较器、状态控制器、延迟时间定时器以及封锁时间定时器等功能的数模混合专用集成电路。仅需配合热释电红外传感器和少量外围元器件,即可轻松构建被动式热释电红外传感器系统[10]。

感应门电机驱动过程是BISS0001芯片接收人体红外感应模块输出的信息并作出响应。也就是说,当有人靠近垃圾箱时,BISS0001芯片的2号引脚输出5 V高电平,IN端接收到OUT端输出的高电平信号,开门限位开关2闭合,驱动BG1、BG4执行开门动作。另一路经R16驱动BG5使BG2关断。当门开到设定位置时,开门限位开关2断开,使电机停止运转。当人离开时,IN端接收到的触发信号延时一段时间后复位为低电平,致使BG5截止,关门限位开关1闭合,此时BG2、BG3导通执行关门动作。当门关闭到设定位置时,关门限位开关1断开,使电机停止运转。感应门电机驱动电路原理图如图6所示。

图6感应门电机驱动电路原理图

2.6灯光照明模块

由于垃圾箱内部光照条件不佳,为了确保垃圾识别的准确性,设计中特别引入了光照传感器(GY-302BH1750)。该传感器被安装在垃圾箱内部,并受到透明玻璃罩的保护。光照强度传感器与STM32单片机的PB0引脚相连,同时,受光照传感器控制的内部LED灯则与STM32单片机的PB1引脚相连。

当垃圾箱内部光照强度低于预设阈值时,光照传感器会通过PB0引脚向单片机发送信号。接收到信号后,单片机会通过PB1引脚控制内部LED灯亮起,从而实现节能照明。此外,为了进一步提升识别效果,还在K210摄像头上方安装了LED灯,并与STM32单片机的PA8引脚相连。当垃圾投放窗口打开且光照不足时,单片机的PA8引脚会控制LED灯亮起,确保摄像头能够更清晰地捕捉垃圾的图像,从而更准确地识别垃圾种类。

为了防止在窗口关闭时垃圾未完全识别的情况发生,设置了LED灯延迟15 s的功能。这样,即使窗口关闭,LED灯仍会保持亮起一段时间,确保K210有足够的时间完成识别任务。


3、结论


这款智能垃圾箱集自动分类、自动发电、满容检测等多项功能于一身,它不仅能够实现垃圾的自动分类,还能通过太阳能进行自供电,甚至在夜间也能提供照明,为道路增添光亮。这款垃圾箱适用范围广泛,结构设计简洁,成本低廉,使用便捷,为社会垃圾处理与环境保护工作带来了极大的便利。


参考文献:

[1]程军,王中昊,曹鑫楠,等.多目标分类智能垃圾箱机械结构设计研究[J].科学技术创新,2021(25):143-144.

[2]李庆红,聂俊飞,罗婷,等.基于STM32的锂电池充电控制电路设计[J].仪表技术,2022(2):37-40.

[3]方梓锋,张锋.基于K210和YOLOv2的智能垃圾分类平台[J].自动化与仪表,2021,36(8):102-106.

[4]魏崇毓,韩永亮.OV7670及其在3G流媒体服务中的应用[J].现代电子技术,2010,33(23):74-76.

[5]彭俊榕,魏麟,谭任翔,等.基于图像识别的航空姿态指引仪故障检测系统[J].仪表技术,2023(2):12-14.

[6]易林.基于改进ResNet网络模型的垃圾分类与识别方法研究[D].重庆:重庆工商大学,2023.

[7]黄吉喆,刘阳,徐燕.基于单片机的垃圾分类系统设计[J].山西电子技术,2023(1):32-33.

[8]程秀芝,吴志航,关付生,等.单相光伏并网逆变电源设计研究[J].仪表技术,2023(6):74-76.

[9]林志谋.基于MobileNetV2和K210的鱼类智能识别系统设计[J].顺德职业技术学院学报,2023,21(1):26-30.

[10]李楠,刘晓洁.基于纯硬件的婴儿监护器的设计[J].物联网技术,2021,11(8):72-74.


基金资助:2023年临沂大学大学生创新创业训练计划项目(重点项目)(X202310452517);


文章来源:黄友蔚,李垂尧,张亚瑞,等.基于单片机的智能垃圾箱设计[J].仪表技术,2024,(04):18-21.

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期刊名称:仪表技术

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主管单位:上海科学院

主办单位:上海仪器仪表研究所,上海市仪器仪表学会,中国仪器仪表学会汉字信息处理系统研究会

出版地方:上海

专业分类:科技

国际刊号:1006-2394

国内刊号:31-1266/TH

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创刊时间:1972年

发行周期:月刊

期刊开本:大16开

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