CN109264255A - 基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置 - Google Patents

基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，包括底座、1/4分类大齿轮、3/4分类大齿轮、外壳和摄像头；相对于传统的称重式、多种传感器配合、等方法识别垃圾，深度学习图像处理技术重要有着以下两个优越性：1、识别精度高，可对垃圾进行分4类识别与回收，4类垃圾包括：A塑料瓶类、B易拉罐类、C废纸、D其他类；2、减少了整个系统的能耗和内部结构的复杂程度。

Description

基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置
技术领域
本发明属于机器学习技术领域，具体涉及基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置。
背景技术
深度学习：是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置。
本发明是通过以下技术方案实现的：
基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，包括底座、1/4分类大齿轮、3/4分类大齿轮、外壳和摄像头；
所述底座由底座顶板和设置于底座顶板四周的底座侧板构成，所述底座顶板中部形成有圆孔，圆孔被十字板等分为四个扇形的投料口；
在所述十字板上同轴设置3/4分类大齿轮和1/4分类大齿轮，1/4分类大齿轮位于3/4分类大齿轮的上方；在底座上设置有与1/4分类大齿轮、3/4分类大齿轮相齿合的第一传动阶梯齿轮，在底座上设置有与3/4分类大齿轮相齿合的第二传动阶梯齿轮；第一传动阶梯齿轮受安装于底座顶板底部的第一电机电源驱动，第二传动阶梯齿轮受安装于底座顶板底部的第二电机电源驱动；所述1/4分类大齿轮上设置分类推板；
所述1/4分类大齿轮的上方设置外壳，外壳上设置有投料口；
所述底座上设置用于对投入的垃圾进行拍照的摄像头。
在上述技术方案中，所述分类推板通过2块三角形的支撑架安装于1/4分类大齿轮1/4扇面部的一侧。
在上述技术方案中，所述底座上设置用于保护摄像头的摄像头防护外壳。
在上述技术方案中，所述底座上设置用于保护第一传动阶梯齿轮第一传动装置防护外壳。
在上述技术方案中，所述底座上设置用于保护第二传动阶梯齿轮第二传动装置防护外壳。
在上述技术方案中，所述十字板底部设置肋板，肋板上端插入十字板对应的凹槽内，外侧，向外一侧通过插块固定在底座侧板上。
在上述技术方案中，所述投料口呈圆形。
在上述技术方案中，所述外壳上设置有相机观察口。
在上述技术方案中，所述摄像头安装在固定支柱上，固定支柱安装在固定底座上，固定底座安装在底座上表面。
在上述技术方案中，所述底座底部设置有为摄像头供电的摄像机电源及驱动装置，驱动装置连接蜂鸣器。
本发明的优点和有益效果为：
相对于传统的称重式、多种传感器配合、等方法识别垃圾，深度学习图像处理技术重要有着以下两个优越性。
1、识别精度高，可对垃圾进行分4类(A:塑料瓶类、B：易拉罐类、C:废纸、D：其他类。)识别与回收，塑料瓶类和易拉罐类的识别准确率在85％左右，且随着图像识别代码的改进这个精确度会逐步提升，除易拉罐外的废纸类垃圾的准确率在70％左右。但是每次只能识别放入的一种垃圾。
2、减少了整个系统的能耗和内部结构的复杂程度。
图像处理过程在服务器进行，对本地总控运算要求低，部分传感器可以依据需要装卸。垃圾箱在学习期(caffe框架)过后便可投入使用，用户只要直接将垃圾投入即可。
附图说明
图1是本发明立体结构示意图。
图2是本发明去除外壳后的结构示意图。
图3是本发明底部视角结构示意图。
图4是本发明结构爆炸图1。
图5是本发明结构爆炸图2。
图6是本发明结构爆炸图3。
图7是本发明结构爆炸图4。
图8为控制部分连接示意图。
图9为本发明操作使用流程图。
图10为垃圾箱分类示例图。
图11为垃圾箱分类流程图。
图12为软件运行流程图。
其中：1为投料口，2为外壳，3为摄像头，4为固定支柱，5为固定底座，6为摄像头防护外壳，7为1/4分类大齿轮，8为支撑架，9为分类推板，10为中心轴，11为第一传动装置防护外壳，12为第一传动阶梯齿轮，13为填充块，14为第一传动阶梯齿轮轴承，15为第二传动装置防护外壳，16为第二传动阶梯齿轮，17为第二传动阶梯齿轮轴承，18为第二步进电机，19为第二电机电源，20为3/4分类大齿轮，21为底座，22为第一步进电机，23为第一电机电源，24为肋板，25为底座侧板，26为插块，27为底座顶板，28摄像机电源，29为相机观察口。
对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
实施例1
基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置分为3个部分组成：摄像头模块、分类模块、底座。
投料口1为一个圆柱的侧面，顶端和分类装置外壳2通过焊接相连，两者均为金属结构。其中投入约束口内侧固定红外传感器(通过螺丝固定，在图中省略)
摄像头3采用近景广角摄像头，通过螺栓和摄像头固定支柱4相连，摄像头俯仰角度可调节。
摄像头固定支柱4和摄像头固定底座5通过螺栓相连，上下可调节，摄像头底座固定5和底座顶板27通过开孔用螺丝相连接。
分类推板9和1/4分类大齿轮7、推板支撑架9通过插槽相互连接。三者共同构成完整的1/4分类大齿轮模块。
中心轴10向上承接1/4分类大齿轮7，向下连接3/4分类大齿轮轴承，轴承外套3/4分类大齿轮20。
第一传动阶梯齿轮12的轴承14套在填充块13外侧，第一传动阶梯齿轮12套在轴承14外侧。
第一传动阶梯齿轮12的大齿和1/4分类大齿轮7的大齿互相咬合，第一传动阶梯齿轮12的小齿和第一步进电机22轴上自带的齿轮咬合。
第一传动阶梯齿轮轴承14和底座顶板27通过热熔胶粘连固定。
第二传动阶梯齿轮轴承17通过热熔胶和底座顶板27粘连固定，第二传动阶梯齿轮16卡在第二传动阶梯齿轮轴承17外侧。
第二传动阶梯齿轮16的大齿和和3/4分类大齿轮20咬合，第二传动阶梯齿轮16的小齿轮和第二步进电机18轴自带的小齿轮互相咬合。
底座侧板25通过肋板24插块26与底座顶板27固定。4块底座侧板的固定方式完全相同。
第一步进电机22和第二步进电机18通过螺丝和底座顶板27相固定。
第一电机电源23和第二电机电源19控制板及摄像机电源(28)螺丝和其相近的侧板连接。
摄像机电源28与其控制板相连并包含了蜂鸣器。
软件部分：
软件部分主要由服务器端与控制器端两部分组成(控制器以raspberrypi 3B+为例)
服务器端：使用linux系统，配置了caffe环境并安装了ssh远程连接工具。
开发板端：使用linux系统，安装有ssh远程连接工具和opencv计算机视觉库。
软件运行流程如下
1传感器感应到有垃圾投入后python文件调用摄像头进行拍照。
2拍照后利用ssh将图片传送至服务器。
3服务器调用python文件进行识别并将结果写入txt文件。
4服务器调用python文件将识别过后的图片根据类别存入数据库的对应位置。
5服务器通过ssh将带有结果的txt文件传回开发板。
6开发板调用python文件读取txt文件并带动电机转动。
操作步骤如下：
第一步、传感器检测到垃圾进入；
第二步、执行python文件调用摄像头进行拍照；
第三步、执行shell脚本将图片传送至服务器，执行python文件对图片进行识别，识别结果存入txt文件；
第四步、执行shell脚本将识别结果回传开发板；
第五步、执行python文件读取结果带动电机转动。
如图10、图11所示，假设此时1/4分类齿轮填充部分对准A类垃圾进入口，3/4分类齿轮镂空部分对准A类垃圾进入口。则四类垃圾进入口已经被两个大分类齿轮完全遮挡，
垃圾识别完成，假设其应当进入B类垃圾发，两个电机分别控制两个齿轮以相同角速度寻找最短路径转动到3/4分类齿轮镂空部分对准B类垃圾进入口，3/4分类大齿轮静止，电机控制1/4分类大齿轮逆时针转动一周，其上部推板将垃圾推入B口，完成分类。
如果此时1/4分类齿轮填充部分处于B区域，则电机控制两个分类齿轮同时逆时针转动90度，使其对阵A区。
注：因为投入口在B区，如果垃圾落在1/4分类齿轮填充处则无法通过推板将垃圾推入对应垃圾口。
模型基本情况介绍：
模型基于alexnet网络训练，可识别73种生活常见物品，识别结果准确率70％，可以根据后存入数据库的图片更新训练集进行多次训练以提高实际场景下的训练准确度。
实施例2
在实施例1的基础上，在摄像头、传动装置的外部安装防护外壳，摄像头防护外壳6通过角件螺丝等零部件和底座顶板27相连接，图示中摄像头防护外壳6的弧边和外壳2的侧面可以完美贴合，在两者之间用热熔胶填充空隙，形成防雨保护。第一传动装置防护外壳11、第二传动装置防护外壳15与摄像头防护外壳6作用和连接方式相同。防护外壳可以起到防雨、防潮等作用，防止内部的摄像头和传动装置损坏。
实施例3
在实施例1的基础上，在十字板底部设置肋板24，肋板上端插入十字板对应的凹槽内，向外一侧通过插块固定在底座侧板上。上述基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置整体为一个分类装置，它的底座尺寸符合传统垃圾箱常用规格的入口大小，可将本装置套在该垃圾箱上部，在垃圾箱内部加入十字隔板，即可完成传统垃圾桶的改造，将其升级可智能分类的垃圾箱，肋板可用于与垃圾箱内的十字隔板相对接。
本文中为部件所编序号本身，例如“第一”、“第二”等，仅用于区分所描述的对象，不具有任何顺序或技术含义。而本申请所说“连接”、“联接”，如无特别说明，均包括直接和间接连接(联接)。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：包括底座、1/4分类大齿轮、3/4分类大齿轮、外壳和摄像头；
所述底座由底座顶板和设置于底座顶板四周的底座侧板构成，所述底座顶板中部形成有圆孔，圆孔被十字板等分为四个扇形的投料口；
在所述十字板上同轴设置3/4分类大齿轮和1/4分类大齿轮，1/4分类大齿轮位于3/4分类大齿轮的上方；在底座上设置有与1/4分类大齿轮、3/4分类大齿轮相齿合的第一传动阶梯齿轮，在底座上设置有与3/4分类大齿轮相齿合的第二传动阶梯齿轮；第一传动阶梯齿轮受安装于底座顶板底部的第一电机电源驱动，第二传动阶梯齿轮受安装于底座顶板底部的第二电机电源驱动；所述1/4分类大齿轮上设置分类推板；
所述1/4分类大齿轮的上方设置外壳，外壳上设置有投料口；
所述底座上设置用于对投入的垃圾进行拍照的摄像头。
2.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述分类推板通过2块三角形的支撑架安装于1/4分类大齿轮1/4扇面部的一侧。
3.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述底座上设置用于保护摄像头的摄像头防护外壳。
4.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述底座上设置用于保护第一传动阶梯齿轮第一传动装置防护外壳。
5.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述底座上设置用于保护第二传动阶梯齿轮第二传动装置防护外壳。
6.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述十字板底部设置肋板，肋板上端插入十字板对应的凹槽内，外侧，向外一侧通过插块固定在底座侧板上。
7.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述投料口呈圆形。
8.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述外壳上设置有相机观察口。
9.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述摄像头安装在固定支柱上，固定支柱安装在固定底座上，固定底座安装在底座上表面。
10.根据权利要求1所述的基于综合识别的智能分类传统垃圾箱改造装置，其特征在于：所述底座底部设置有为摄像头供电的摄像机电源及驱动装置，驱动装置连接蜂鸣器。
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