基于深度学习的生活垃圾智能分类装置（K210开发板实现）

本文主要是介绍基于深度学习的生活垃圾智能分类装置（K210开发板实现），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.核心功能与流程图

2.硬件框图

3.设计原理

4.开发过程

5.项目原型

6.主要元器件介绍

7.资料、源码分享链接：

1.核心功能与流程图

针对上述提出的目标，该项目核心功能如下：

功能1：对垃圾进行基于深度学习的精准分类

功能2：通过旋转垃圾桶自动分类垃圾

该装置的具体工作流程如下：

2.硬件框图

硬件框图

该装置由以下2部分组成：

识别模块：K210

分类模块：Arduino UNO、舵机

3.设计原理

基于深度学习和AI视觉的生活垃圾智能分类装置利用深度学习算法和AI视觉技术，能够对生活垃圾进行智能分类。

识别模块设计原理：装置需要大量的标记好的生活垃圾图片数据集，每种生活垃圾都有对应的标签，用于训练深度学习模型。数据集应该包含不同角度、光照条件和遮挡情况下的垃圾图片，以确保模型的泛化能力。通常使用卷积神经网络作为深度学习模型。可以选择已经预训练好的模型，如ResNet、Inception，或者自行设计和训练模型。使用标记好的数据集对深度学习模型进行训练。通过将图片输入模型，让其逐渐学习提取垃圾的特征，然后将这些特征映射到对应的垃圾分类标签。训练过程中需要合理设置学习率、损失函数和优化算法，以提高模型的准确率和收敛速度。当装置接收到垃圾图片时，深度学习模型会对其进行预测和分类。模型会输出一个概率分布，表示图片属于每一类垃圾的概率。根据概率分布，装置会选择概率最高的类别作为该垃圾的分类。[3]

分类模块设计原理：分类装置通过舵机旋转装置，将相对应的垃圾桶旋转至投放者面前。这里需要根据模型的输出结果，控制舵机的旋转，实现智能分类。

4.开发过程

结合实际应用需求设计的基于物联网技术的智能垃圾回收系统，其核心控件为Arduino，结合K210模块的神经网络模型实现垃圾智能分类，通过驱动舵机将相对应的垃圾桶旋转至投放者面前;通过实际组装和软硬件联合测试，验证了装置整体功能的合理性[2]。

制作过程如下：

硬件装置部分：

第一步：根据我们想要的外形通过Auto CAD画出该装置的外壳组装图，设计完成后再用激光切割进行切割，然后进行组装。

外壳CAD图纸

第二步：用SolidWorks设计出垃圾桶，并进行3D打印

垃圾桶3D打印模型

Arduino部分：

第一步：在Arduino上编写舵机控制部分，将垃圾种类分为四种，可回收垃圾，干垃圾，湿垃圾，有害垃圾，并将其对应四种信号A、B、C、D，当Arduino收到来自K210的四种信号时，控制舵机旋转至四个方向，以下为代码部分。

舵机控制代码

第二步：添加Arduino信号引脚，我们设置9号引脚为舵机信号引脚，并且需要初始化串口，此外，我们将波特率规定为9600，以下为代码部分。

添加舵机信号引脚代码

因此，Arduino部分整体代码如下：

#include <Servo.h>Servo servo;void setup() {// 初始化串口，波特率为9600Serial.begin(9600);// 附加舵机信号引脚servo.attach(9);
}void loop() {if (Serial.available() > 0) {char signal = Serial.read();// 根据收到的信号控制舵机转向不同方向if (signal == 'A') {// 控制舵机转向方向Aservo.write(0);} else if (signal == 'B') {// 控制舵机转向方向Bservo.write(60);} else if (signal == 'C') {// 控制舵机转向方向Cservo.write(120);} else if (signal == 'D') {// 控制舵机转向方向Dservo.write(180);}}
}

Arduino部分整体代码

K210部分：(注意！！若Maixhub模型训练用不了，可选择嘉楠科技的模型训练，操作方法与Maixhub大体一致)

第一步：浏览器搜索MaixHub并点击。