为了减少人工垃圾分类工作强度，提高垃圾分类效率和准确率，设计一种基于视觉识别的新型生活垃圾分类装置。进行分类装置的机械结构设计，包括投放识别机构、分类储运机构等部分；进行控制系统的设计，完成关键元器件的选型及各单元电路设计；基于MobileNet可分离卷积神经网络建立垃圾识别模型，构建数据集训练样本；完成分类装置的实验测试。测试结果表明：该装置能够完成可回收、有害、厨余和其他共4类垃圾的自动识别及分类，平均正确识别率可达93.33%,运行可靠。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
