智能分类垃圾桶设计

2022-08-12 13:19哈尔滨理工大学赵婉旭孙悦美史耀军
工业设计 2022年7期
关键词:内胆垃圾桶垃圾

随着城市化进程的加快和人们生活水平的不断提高,各种多元化的商品及生活用品蜂拥而至,使生活垃圾的日益增多,从而导致环境的污染问题日益严重

。目前生活垃圾没有完全实现分类且主要处理方式为填埋,这种处理方式不但处理费用较高,而且还会对环境造成很大的影响

。根据研究表明,城市居民的垃圾分类意愿和行为存在较大的差异,愿意参与垃圾分类的比例(82.5%)明显高于实际参与垃圾分类行为的比例(13%)

。人们不清楚明确分类的标准,很难实现理想中的垃圾分类。如何实现垃圾的自动分类成为目前亟需解决的问题。

1 智能分类垃圾桶设计的现状及存在问题分析

1.1 设计现状

随着新结构、新材料和新技术的出现,为分类垃圾桶的设计提供了更广阔的空间,尤其随着人工智能技术的发展,现在越来越多的领域运用到人工智能,极大地便利了人们的生活

。将人工智能与日常生活中的产品相结合,成为高科技的智能产品目前设计的主流。智能分类垃圾桶可以利用智能技术帮助人们进行垃圾的自动分类,引领行业的新趋势。

目前垃圾分类所涉及的计算机视觉技术包括图像拍摄、图像处理、图像识别、图像分类、控制分拣、实时查看等

。当前的研究现状是计算机视觉技术已经相当成熟,一些公司在计算机视觉领域已经有了深厚的积累,美国 Intuitive AI 公司推出的Oscar智能垃圾分类系统,在进行垃圾识别后会告知用户如何处理,并对用户的行为进行判断,如果正确则会有一定的激励措施,使人们形成良好的垃圾分类意识

一个好的导入方式,就像一部电影的开头,导演用寥寥几个镜头就将观众的注意力抓住,让你不自觉地跟着看下去。我们语文在课堂教学中,也可以利用这样的手段,用学生喜欢的、新颖别致的开头,来吸引学生的注意力,让他们将更多的精力投入到学习这堂课的知识上来。

1.2 问题分析

目前分类垃圾桶受到容量和功能的影响,外形普遍较大,使用场所绝大部分设置在室外,产品造型精细性较差;一些垃圾桶为了防异味,会在投放口处设置盖子,有些盖子会安放把手,但这样增加了接触细菌的概率。放置于室外的垃圾桶还会受到自然天气的影响使表面被污染,金属壳体在没有来得及清理的情况下可能会被腐蚀,利用人工经常清理并不合理。另外,一些带有电子屏幕的设备长期放置在室外会增加维修成本,例如更换电池、日常检修等。现在使用的分类垃圾桶如图1 所示。

2 智能分类垃圾桶设计原则

2.1 人性化原则

3.2.2 色彩

2.2 实用性原则

材料选择上要与功能搭配,例如,内胆需要选择能够抗腐蚀、有一定承重能力的材料,保证产品的使用寿命。公共垃圾桶在设计时应便于投放或者清除垃圾,防止有液体流出,室外的垃圾桶要有防晒措施,防止日晒雨淋使其内部垃圾变质散发臭味,影响环境

2.3 系统性原则

产品的每个功能之间都要有联系,完成指令的时候需要多个功能配合,这些功能和承载功能的结构就形成了一个系统,一个产品中由多个子系统构成整体。产品之间的功能都具有依存关系和主次关系,例如识别装置,上方的摄像头负责识别功能,整体可以在轨道上移动完成运送功能,到指定位置后小门开启使垃圾掉落。

2.4 语义性原则

产品语义可以传递信息,表达出产品的象征性。产品外观一般都会有覆盖面积比较大的一个基础色,还会有几个装饰色对产品进行美化,可以利用不同的颜色、形状来区分不同的结构。重要操作部位可以用鲜艳明亮的或者是与基础色对比强烈的颜色来突出,例如箱体上的四个分类标识和触控按键都可以选用明黄色,相同功能的部件也可以用相同的颜色和材料,增强整体感。

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3 智能分类垃圾桶设计的思路

实现垃圾的智能分类,可以将投入的垃圾进行自主识别分类并按照标准收集,实现无接触投放垃圾,保证卫生安全,没有异味散发,同时附带自动收集和换袋的功能,主要在机场、车站等大型的室内公共场所供人们使用。

3.1 功能与结构

3)储存功能。储存功能是垃圾桶的基本功能之一,内胆的大小和材料都会影响储存功能。

3.1.1 功能

3.1.2 结构

3.3.1 材料

2)分类功能。垃圾桶的内部设计有多个内胆,每个内胆对应储存不同种类的垃圾,当识别出所属种类后,机器会将物品运送到对应位置完成垃圾的投放。

茄子由营养生长向生殖生长转变的关键期为开花坐果期,对营养物质需求十分强烈。要切实做好温室大棚灌溉施肥工作,灌溉应该坚持少量多次的原则,注意做好田间排水工作,及时通风换气,避免大棚的湿度温度过高而引起土传病害。茄子果实坐稳之后,植株生长、开花和结果对营养需求量更大,茄子植株上下很容易出现争夺养分现象,应该进一步增加施肥量,确保养分供给平衡,供给充足[1]。

功能和结构是设计过程中需要重点推敲的部分,产品是功能的载体,结构是功能的保障。有稳固的结构才能有优良的功能,安排内部零件之间的关系是基础。

4)收袋、放袋功能。有小型加热棒,按下按钮后加热棒通电加热,到一定温度时开始缓慢移动,使垃圾袋因为受热粘连在一起,形成密封、打包好的袋子。通过负压吸入的形式进行放袋,当底部的风扇工作时,风从内胆下方的通风口排出,使其内部形成负压的状态,将垃圾袋吸进,并贴附在内壁上,省时省力。

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5)密封功能。密封带连接在壳体内部的轴上,可以随着识别装置的移动而移动。此外,在材质中添加活性炭,可以吸附异味。

3)收袋结构。上方有轨道供小型加热装置左右移动,可以将塑料垃圾袋开口处进行适当的加热,当加热装置移动到尽头时,垃圾袋开口就会粘到一起达到收口的作用,如图7 所示。

6)移动功能。考虑到开门方式的便捷程度,门的范围延伸到曲面,并且在底部加上滑轮,使滑轮直接和地面接触,减少摩擦,打开门的时候更加方便、省力。

智能分类垃圾桶帮助人们解决了不知如何分类的难题。目前智能分类垃圾桶虽然部分带有智能助手帮助用户识别出垃圾的种类,但是还需要用户进行一些操作,不够便利,并且大部分的产品造型都过于生硬,不能带来良好的用户体验,且与环境融合度较低。为了解决目前存在的问题,此次智能分类垃圾桶设计的主要功能如下。

结构合理才能保证产品的正常使用,应该合理地安排内部零件的位置、互相之间的关系、连接方式等。

复合材料和模具两者之间的匹配程度在很大程度将会影响复合材料构件固化发生变形的程度,并且在这个成型过程当中发生应变还会引起其他构件固化之后的翘曲变形的情况发生,因此,相关工作人员一定要掌握好复合材料和模具之间的匹配程度。

1)识别装置。识别装置上方有可以自由旋转的摄像头,能更全面地扫描垃圾;前后两端有突出的结构,配合外壳上的轨道电机驱动进行移动;下方是可以自由开合的门,当识别装置确定垃圾所属种类后移动到对应的内胆上方,门开启、垃圾自由落下,如图3 所示。识别装置的移动功能原理利用感应自动门的结构,如图4 所示,主要有电机、齿轮、驱动皮带等。主要原理是电机驱动带动齿轮,齿轮旋转带动皮带运动,皮带与突出结构相连,一系列的联动使识别装置能够进行左右移动,如图5 所示。

2)滚轮结构。在门的边缘处与地面接触的地方设置滚轮,减轻移动的阻力。滚轮嵌在门的外壳底部上,与侧壁相连。为了不破坏整体效果,轮子不是全部裸露在壳体外,如图6 所示。

根据“没有免费的午餐(NFL)”定理,在任何优化问题中都优于其他算法的算法是不存在的。每个问题都有其独特性,包括搜索空间、约束条件、目标函数等;不同的问题需要不同的算法,这取决于问题的性质和可用于计算的资源。同时,每个优化算法在整个搜索过程中的不同阶段表现也不同,有些算法在优化过程的初始阶段探索能力强,收敛速度快,但易陷入局部极小值;有些算法在优化过程的后期具有更好的挖掘能力,搜索范围全面,但收敛速度慢;有些算法的探索能力、挖掘能力比较均衡,但算法本身稳定性欠佳。

4)负压吸入。底部有风扇连在底板上,风扇位置处于底板和内胆之间。内胆角落有通风口,外壳底部有排风口。风扇排风使内胆内部形成负压状态吸附垃圾袋。将内胆的通风口设置在角落,这样在吸附垃圾袋的时候可以使其贴附在内壁上,节省人力,操作更方便,如图8 所示。

5)把手设计。门上的透明区域与竖直面有一定的夹角,会与外壳形成一个空间,既能起到装饰作用又能充当把手。隐蔽的位置也能防止非工作人员开门,影响产品工作,如图9 所示。

3.2 造型与色彩

现在人们对于产品的要求不仅是能够实现某种功能,还包括产品带来的心理感受。造型和色彩是产品外观的表现形式,通过二者的配合能使产品的外观给人赏心悦目的感觉。

3.2.1 造型

产品的造型设计在保证产品功能正常发挥的情况下,对产品进行美化处理。包括整体大小、形状、各部件所在的位置,以及相对关系,最终确定的造型如图10 所示。

从用户角度出发,考虑产品使用中可能存在的问题,并针对突出的痛点进行解决。在智能分类垃圾桶的设计中,从垃圾投入、分类、收集到打包清理这一整个过程中都要考虑使用者的感受,优化使用体验,令使用者能够轻松上手并掌握基本的使用方法。应将垃圾投放口的位置设定在合适的高度,使用者投放垃圾时能够快速找到投放口,不需要弯腰或抬举胳膊就能将垃圾投入。还可以设置触控面板,但需要选择明亮的字符颜色,使工作人员操作时能够看得清楚,防止误触。

在公共场所,暗淡的颜色会减弱产品的存在感,所以整体采用淡灰色,门和按钮需要操控的部位采用白色,这样能够和其他部分区分开。侧面的蓝色灯带增加了产品的科技感,与门边上的灯带相呼应。上下两端的曲面颜色保持一致,屏幕上的图标采用明亮的黄色,能突出显示的文字,识别装置改成黑色,这样整体效果会更好。色彩方案采用土黄色、深蓝色及深绿色,对识别装置也采用对应的颜色,如图11 所示。

3.3 材料与工艺

1)识别功能。智能分类功能是此设计的亮点,利用AI 识别技术及图像数据进行实验,系统以Gary Thung 和Mindy Yang 开发的垃圾图像数据集为测试对象,在该数据集上能够达到87%的准确率

,实验数据结果如图2 所示。配合摄像头多方位旋转,能够更全面地扫描物体,从而得到清晰、真实的图像,使识别准确率更高。

不同浓度地桃花提取物表现出对刺苋和稗生长初期不同程度的抑制作用。地桃花在我国分布广泛且具有较强的生长能力和繁殖力,对地桃花提取物除草活性化合物的进一步研究,可为其作为一种天然的除草剂和生长抑制剂提供更科学的依据。

阿里捧着骨灰上了汽车。随车上山安葬的只是亲戚近邻。罗爹爹去不了,让罗四强替他去了。罗爹爹说:“你去帮老巴和阿东招呼阿里。也代我和你姆妈给巴嫂子上一炷香。”

考虑到垃圾桶整体外观较大,需要外壳的材料强度较高,所以选择ABS 作为外壳的材料。ABS 塑料有强度高、轻便、硬度大等优点,同时易清理,解决了垃圾桶容易脏、需要经常清理的麻烦;内胆采用镀锌板能够防腐蚀、耐酸碱,能够延长内胆使用寿命;轨道和轴需要采用碳素钢,其钢度强、硬度大;密封袋附加活性炭,其吸附能力强,能够保证不散发异味,如表1 所示。

3.3.2 工艺

因为ABS 塑料的成型加工性好,可以采用注射成型的工艺,外壳上的孔洞可以采用侧抽式的加工模具,或者在整体成型后再钻孔打磨。成型方法是将原料和色母粒同时加热,待材料到熔融状态时再利用压力把流动的材料注射到模具中,冷却一段时间后再脱模,如图12 所示。由于内胆壁厚较厚,将原材料直接冲压成筒状的容器会造成材料破裂,成品的物理性能不稳定,所以需要先将原材料冲压或切削成片状后再焊接在一起,表面经处理去除油污之后再镀锌,提高材料的抗腐蚀能力和使用寿命。

(4)重金属元素基准值最高值分布在德州、淄博和枣庄3市,As,Cd在德州市最高,分别是全省土壤基准值的1.29,1.25倍;Hg,Zn在淄博市最高,分别是全省土壤基准值的1.38倍和1.14倍;其余重金属元素(Cr,Cu,Ni,Pb)在枣庄市土壤中的基准值最高;Hg,Zn在青岛市最低,Pb在东营市最低,其余重金属元素(As,Cd,Cr,Cu,Ni)在威海市土壤中最低。虽然烟台市重金属元素含量相比较而言处于中等或偏低水平,但多数重金属元素(As,Cd,Cr,Cu,Hg和Ni)的变异系数接近或大于0.4,说明重金属元素含量分布不均,局部土壤含量高。

3.4 人机关系

在设计阶段,还要考虑“人—机—环境”之间的交互,外形大小是否符合人体功能尺寸、人们在使用时是否方便操作、使用的条件是否与所处的环境符合、需要使用者操作的部分是否便于抓握或使用等问题,也要确保产品在使用过程中能够满足人们的心理需要。考虑到使用者扔垃圾的形式及立姿人机尺寸中的肘高,保证使用者稍微抬手就可以将垃圾扔到指定位置,将整体高度设置在这两个尺寸区间范围内,如表2、表3 所示。

考虑人在站立双手自然下垂的高度来确定把手的高度范围,方便使用者将门拉开,立姿人体尺寸如图13 所示。

作为武汉市促进科技和金融结合改革创新的一项重要举措,引导基金进入了快速发展期,在基金管理、基金定位、特色发展、让利机制等方面积累了丰富的实践经验。但在发展过程中也存在规模过小、资金闲置、投后管理薄弱等影响基金效率的问题,下一步建议拓宽资金来源渠道,进一步扩大引导基金规模;优化基金设立流程、完善绩效考核和激励约束机制,提高资金使用效率;引进专业人才、强化投后管理,整合资源,提升增值服务水平。

通过数据调查,并参考实际垃圾桶尺寸和容量的关系,综合产品外观以及部件之间的关系,最后将产品的整体总高度定位980mm,把手高度为770mm。

4 结语

随着国家逐步在试点城市推广垃圾分类之后,部分人群对垃圾分类有一定的抗拒,最主要的问题就是不知道如何分类,经常被如何扔垃圾困扰。智能分类垃圾桶能够解决垃圾分类的困扰,同时也缓解了生活垃圾处理难的问题,将棘手的问题交给人工智能处理,通过图像识别达到自动分类,利用技术极大地减少了人力,实现真正的智能。因此,智能分类垃圾桶是顺应当下环保政策的绿色设备。

[1]顾旺.我国城市垃圾分类处理问题研究[D].南京理工大学,2015.

[2]马诗院,马建华.我国城市生活垃圾分类收集现状及对策[J].环境卫生工程,2007(01):12-14.

[3]陈绍军,李如春,马永斌.意愿与行为的悖离:城市居民生活垃圾分类机制研究[J].中国人口·资源与环境,2015,25(09):168-176.

[4]周冯琦,张文博.垃圾分类领域人工智能应用的特征及其优化路径研究[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2020,41(04):135-144.

[5]杨会玲,叶利华,刘小晶,等.智能垃圾分类系统的研究设计[J].电脑知识与技术,2020,16(04):261-264.

[6]徐承慧.地铁站内垃圾桶设计探讨[J].现代装饰(理论),2012(07):68.

[7]Olugboja Adedeji,Zenghui Wang.Intelligent waste classification system using deep learning convolutional neural network[J].Procedia ManufacturingVolume 35,Issue C.2019.PP 607-612.

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