基于人工智能的垃圾分拣机器人设计

针对生活垃圾需要人工分类,人工投放, 垃圾分类工作自动化程度低,效率低的问题,设计了一款以Jetson Nano控制板作为主控端的智能垃圾分拣机器人系统。该机器人上装有高清摄像头和机械臂,以自主设计的垃圾分类神经网络作为核心算法,实现了垃圾的自动分类和自动拾取两大功能。机器人从指定区域出发,通过摄像头获取图像,在指定的范围内搜寻垃圾,利用机械臂将识别到的垃圾分拣并送至机器人携带的分类垃圾桶中。该系统将深度学习人工神经网络与嵌入式系统相结合运用在垃圾自动分拣过程,设计自动运行,自动分拣,自动投放相结合的垃圾分拣机器人。经过测试,继承于yolov4的自主设计的垃圾分类神经网络的mAP准确率可以达到99.19%,该模型在嵌入式系统的单次识别速度达到1.21s,机器人在自然场景中的垃圾拾取成功率达到97.45%。