毕业设计开题报告

题目	基于OpenMV 的常见单垃圾自动分类系统
学院	机械与电气工程学院
年级专业
学生姓名		学号
指导教师		职称	讲师
完成时间

一、毕业设计主要内容、研究意义及预期目标

1.1 研究意义

图 1 我国城市生活垃圾清运量表

据不完全统计，截至2019 年全国每年仅城市产生的垃圾超4亿t，每年处理这部分垃圾需花费 300 亿元以上，处理带来的环境污染问题日益严重，全国 668 个城市中超过 2/3 的城市被垃圾环带包围，其中大部分可回收垃圾并未被回收利用，而将这部分垃圾综合利用，却能创造 2500 亿元的效益[1]。虽说城市垃圾中生活垃圾的来源很广，但却很分散。人们面对日益增长的垃圾产量和环境状况恶化的局面，可通过有效的垃圾分类管理，最大限度地减少垃圾处置量。

如今互联网技术发展早已进入垃圾分类活动，为了响应垃圾分类智能化活动，我设计了一款基于 OpenMV 的垃圾自动分类系统，主要包括图像分类模块，控制模块，电机驱动模块，传感器模块。装置下端旋转盘上面放置四个分类垃圾桶，装置上端图像分类部分放置摄像头 OpenMV，识别到垃圾分类类型后发送给STM32F103C8T6，由其来实现对其他模块传输过来的数据进行整合，并对其

进行处理，从而对其他模块进行调控与控制，执行其他模块发出的指令，从而实现整个系统的功能。这套系统可以自动化运行，能大幅度提高垃圾分类准确性，使垃圾在投入时就实现分类，便于后续的投放、转运、回收处理，并且可以降低垃圾分类的人工成本。

1.2 研究内容

本设计针对目前人为生活垃圾分类准确率低，资源再利用效率低，未及时处理垃圾等问题，根据如今垃圾分类智能化的发展，从图像分类和单片机原理出发，利用摄像头采集图像信息，之后搭载深度学习框架进行视觉识别，通过串口通信发送数据给单片机，从而控制舵机、步进电机转动，实现垃圾的自动投放和垃圾桶的自动选择[2]。并对垃圾进行满载检测和消毒处理，建立基于 OpenMV 的常见垃圾自动分类系统。

主要有两个研究内容：

（1）图像采集、处理、分类：

① OpenMV摄像头的采集

② 垃圾图像分类

（2）传感器，消毒方面：

① 红外满载传感器对垃圾桶满载判定

② 紫外线杀菌灯的感应

1.3 预期目标

按下开关，一个垃圾投放进来，首先 OpenMV 摄像头采集，通过图像识别实现自主识别 4 类垃圾（可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾）[3]。装置将垃圾放到不同的收纳箱中，同时利用紫外线消毒灯进行消毒，这就是此装置工作的整个过程。在垃圾产生一定的数量，储存空间难以满足时，红外接收发射器就开始响应，提醒人们进行处理，人们受到提示后，就可以进行进一步处理[4]。

二、拟采用的技术路线、研究方法及步骤

2.1 技术路线

图 2 技术路线图

2.2 研究方法

文献研究法：参照已有完善的垃圾分类设计，认真研习相关文献，查阅资料，完成本次设计。

实验法：根据设计的流程对软件的功能进行模拟调试，优化其相关参数。

图像识别的目标分类技术不断发展， Krizhevsky A 等学者相继提出了
AlexNet、VGG16、Inception-ResNet、EfficientNet 等分类网络。这些网络模型被广泛应用于遥感图像分类、高光谱图像分类和垃圾图像分类等场景[5]。
本次垃圾图像分类拟使用机器视觉中主流的深度学习算法中的图像分类，其是对图像数据整体进行类别判断的方法，不需要对采集对象进行标注[6]。便于单个垃圾目标的分类。
机械结构设计思路
单个垃圾分类相对简单整体框架由铝材方管、角件以及螺钉、螺母搭建完成，上下呈两层，下层的主要功能是可伸缩的投放装置和可旋转到固定位置的分类垃圾桶；上层主要用于固定识别装置、电池等设备，顶盖用荷叶固定，双向打开，一侧用于检查和维修电路，另一侧用来观察和调整垃圾桶放过程中投放装置的运行状态[6-7]。
设备选型

选用 STM32F103C8T6 作为控制器，其需要电压 2V~3.6V，工作温度为
-40°C ~ 85°C 。通过所连的 OpenMV4 H 7 plus 的 OV5640 的摄像头模组和 WiFi 扩展板来对垃圾进行识别，摄像头模组处理器为 STM32H743Ⅱ，其主频率为480 MHz，通过 python 语言编写程序来实现图像识别[8]。
电机选型
选择舵机和减速电机作为传动电机。由于是旋转底盘所以选择360°舵机驱动。伸缩垃圾放置台选用一般减速电机驱动。

2022 年 11月 1 日-2022 年 11 月 10 日，资料采集与调研，进行文献查阅等。
2022 年 11 月 11 日-2022 年 11 月 30 日，完成设计开题报告。
2022 年 12 月 1日-2023 年 1 月 10 日，进行硬件材料的选型以及软件的学习。
2023 年 1 月 11 日-2023 年 2 月 10 日，完成各模块程序设计。
2023 年 2 月 11 日-2023 年 3 月 13 日，设计整体设备。
2023 年 3 月 14 日-2023 年 3 月 31 日，根据整体设备对程序进行优化。
2023 年 4 月 1 日-2023 年 4 月 7 日，完成可行性分析并开始撰写论文。
2023 年 4 月 8 日-2023 年 4 月 20 日，完成论文初稿。
2023 年 4 月 21 日- 2023 年 5 月 10 日，完成论文修改和定稿工作，准备答辩。
四、所需条件及落实措施
4.1 所需条件

知网信息检索平台、python、keil5
硬件条件
高性能电脑、OpenMV4 H7 Plus、STM32F103C8T6

自备高性能笔记本一台（Win10 系统、 R7、16G 内存、高速 SSD 固态硬盘）学
校图书馆提供账号在知网检索
使用已有的python，keil5完成软件调试使用课题小组的OpenMV4 H7 Plus
自备STM32F103C8T6，电机设备

五、参考文献

[1] 再协.2020 年全国大、中城市固体废物污染环境防治年报[J].中国资源综

合利用,2021,39(01):4.

[2] 余骁,刘硕.基于深度学习与单片机的智能垃圾分类系统设计[J].物联网技术,2021,11(12):107-109.DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2021.12.030.

[3] 战秋成,季龙华,赵际云,修艳琪,戴婷婷.基于深度学习的智能垃圾分类系统研究

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[4] 贾超群,麻耀华,陈孝慎.基于单片机的多功能家用干湿垃圾分类装置的研究[J].

南方农机,2022,53(22):33-35.

[5] 夏景明,徐子峰,谈玲.轻量化网络 LW-GCNet 在垃圾分类中的应用[J/OL]. 环

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