实施垃圾分类可促进资源回收利用，但人工进行垃圾分类效率低、成本高且执行困难[1]。本文设计一种基于机器视觉的自动分类垃圾桶，能够对投入的一个或者多个垃圾进行识别并自动分拣。运用MobileNet V1图像分类算法对投入的垃圾进行垃圾类别的判定，运用opencv库通过sobel算子计算梯度、canny边缘检测等算法进行垃圾的框选，并将类别和坐标信息传输给机械臂等分拣机构，使其对垃圾实现精准分拣，实现垃圾自动分类[2],促进垃圾分类制度的可实施性。
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