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wzjs 2025/8/17 0:45:46

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1. 引言

传统垃圾处理方式存在分类效率低、资源浪费严重等问题，难以满足城市可持续发展的需求。本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类与回收系统，通过视觉识别、多传感器融合与自动化分拣技术，实现垃圾精准分类、压缩存储与资源回收，助力智慧城市建设与循环经济发展。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

主控芯片：STM32F767VGT6，配备双精度FPU与硬件JPEG加速器
感知模块：
- 工业相机（OV5640，500万像素）：垃圾图像采集
- 重量传感器（HX711，±5g精度）：检测垃圾重量
- 金属探测线圈（LC振荡电路）：识别金属类垃圾
- 红外满溢传感器（E18-D80NK）：检测垃圾桶容量
执行机构：
- 四轴分拣机械臂（0.5s/次分拣速度）
- 液压压缩装置（0-5吨压力，压缩比5:1）
- 分类格口电机（步进电机控制，4类分拣）
通信模块：
- LoRa模块（SX1278）：区域组网通信
- 4G模组（EC200S）：连接城市管理平台
供电系统：
- 太阳能电池板（150W）
- 磷酸铁锂电池（24V/50Ah）

2.2 软件架构

视觉识别引擎：MobileNetV2嵌入式优化模型
分拣路径规划：基于贪婪算法的快速分拣策略
压缩控制算法：自适应压力调节防止过载
数据管理平台：垃圾类别统计与清运调度优化

3. 功能模块

3.1 智能分类识别

支持4类垃圾识别（可回收/有害/厨余/其他）
分类准确率>95%（标准测试集）
金属物品独立检测（识别率>99%）

3.2 自动化分拣处理

分拣速度：1200件/小时
压缩密度：厨余垃圾压缩至0.8g/cm³
满溢预警：容量>85%触发清运提醒

3.3 资源回收管理

可回收物自动称重积分（APP兑换）
有害垃圾密封存储（防泄漏设计）
厨余垃圾发酵监测（温湿度控制）

3.4 城市级协同调度

清运路径优化（蚁群算法动态规划）
垃圾产量热力图生成
设备健康状态远程诊断

4. 核心算法

4.1 图像分类算法

#define CLASS_NUM 4  
int classify_garbage(uint8_t* img) {  float output[CLASS_NUM];  CMSIS_NN_Process(img, output);  // CMSIS-NN加速推理  return argmax(output);  
}

4.2 分拣路径优化

void greedy_sorting(int* garbage_list) {  int current_pos = 0;  for (int i=0; i<MAX_ITEMS; i++) {  int nearest = find_nearest_bin(current_pos, garbage_list[i]);  move_to(nearest);  current_pos = nearest;  }  
}

4.3 自适应压缩控制

void pressure_control(float density) {  static float Kp=1.2, Ki=0.1;  float err = target_density - density;  integral += err * 0.5;  // 采样周期0.5秒  set_pressure(Kp*err + Ki*integral);  
}

5. 关键代码实现

5.1 多传感器数据融合

void sensor_fusion() {  float weight = HX711_Read();  int metal_flag = detect_metal();  int category = classify_garbage(camera_capture());  if (metal_flag && category != RECYCLABLE)  override_category(METAL);  // 金属类优先判断  
}

5.2 机械臂分拣控制

void robotic_arm_control(int category) {  Point target = get_bin_position(category);  inverse_kinematics(target);  // 逆运动学解算  activate_suction();  log_transaction(category, weight);  // 记录分类数据  
}