基于STM32的智能垃圾识别分类系统设计

方开耀，胡家家，吴濡，纪文龙

(安徽理工大学电气与信息工程学院，安徽淮南232001)

1 引言

随着社会的进步，人们的生活质量也在不断提升，对于建设智慧、绿色、环保型城市的需求日益强烈。而伴随着高质量生活的到来，各种生活垃圾也与日俱增，极大地增加了我国的环境压力，垃圾分类成为我国实现绿色环保、资源循环这一目标的关键。

过去人们对于生活垃圾的处理大多是直接填埋在土壤中或者集中在垃圾站焚烧，这不仅对其中可循环资源的极大浪费，还严重污染了空气与土壤质量。尽管有些城市尝试推行了垃圾分类，如用不同颜色的垃圾箱进行分装处理，但居民普遍存在垃圾分类意识薄弱，垃圾分类知识掌握不全等问题，导致垃圾分类不彻底[1]，因此效果并不显著。

为了解决上述的问题，同时响应国家智能化、自动化、数据化的发展，本文提出了一种具有智能识别、自动分拣、语音播报、数据动态可视化的节能垃圾分类系统设计。该设计弥补了现有分类垃圾桶结构复杂、耗能高、识别不精准且数据无法追踪等缺陷，大大提高了用户对于垃圾信息的快速准确采集，为后期进行垃圾处理提供了数据依据，同时有利于垃圾站等集中处的统筹管理，提高了垃圾处理效率和环境质量的保护。

2 整体设计

本文所设计的智能垃圾识别分类系统以STM32F103ZET6单片机作为系统控制芯片，整个系统采用功能模块化设计。由太阳能电池板模块对系统驱动进行供电，红外传感器模块进行垃圾投放识别，摄像机图像识别及四个相应舵机驱动完成垃圾分类处理，激光测距传感器配合语音显示模块实现垃圾储量监测的数据显示及播报，以单片机作为数据收集终端、Wi-Fi模块作为传输器搭建云平台，实现远距离实时监测。该智能识别垃圾分类系统结构框图如图1。

图1 系统结构框图

3 系统硬件设计

根据智能垃圾识别分类系统的系统结构框图，对每个功能进行模块化设计，由此设计的实物外框机械装置图如图2所示。

图2 实物机械装置图

3.1 红外感测模块

本智能垃圾箱的顶端总门属于红外线自动门控制，包含热释电红外传感器及其检测放大电路两大部分，其中红外传感器是红外感测的核心。由于人体具有一个较为恒定的温度，通常维持温度在三十七摄氏度,并且可以自发地向外辐射特定波段10um左右的红外线。当人类在接近垃圾桶内一定区域时,向人体辐射的红外通过菲涅尔透镜将被集中到热释电红外传感器的探测元上悬停[2],而电路中的感应器则会发出电压信息,但因为红外传感器通过热释电过程所产生的探测信号的电压非常弱,并且存在着大量杂波干扰,所以需要把该信号先经过带通滤波并进行电压放大后再传输到控制器以驱使舵机开启垃圾箱顶部,并由此可以利用红外反射原理进行垃圾桶箱顶部箱门的自动合闭工作。该设计的红外自动门子系统框图如图3所示。

图3 红外自动门子系统框图

3.2 视觉识别模块

目前市场上用于图像信息采集的摄像头主要为以CCD 电荷耦合传感器或CMOS光电传感器为模组的两类，由于随着近些年CMOS 的发展，现在CMOS 的图像信息采集已趋于成熟且不逊于CCD，CMOS感光器经光电转换后可直接产生电流信号，信号读取简便，读出速度快。又由于CCD电荷耦合传感器大多需多组电源供电[3]，因此耗电量偏高，而CMOS光电传感器仅需用到一个电源，在节能环保上具有明显优点。同时本设计需要大规模生产，在同分辨率下CMOS 制作成本更低，适用于大众推广产品，因此，在此采用以CMOS 光电传感器为模组的摄像头进行信息收集。

本文将生活垃圾分类为四类：可回收垃圾、有害垃圾、厨余垃圾及其他类别垃圾。由此四类，构建深度学习模型，以卷积神经网络(CNN)的相关算法来进行图像识别分类[4]。首先，需进行训练模型数据装入，在实验过程中，从每类垃圾中各随机选取3000张垃圾图像建立数据集，利用卷积神经网络的Incep‐tionV3 预训练模型进行特征信息提取并作为图像种类的特征值进行存储，确定各特征值权重和节点计量式;然后,再进行对PCA的降维分析；最后，根据余弦相似度算法,利用从卷积基提取的特征信息对输入图像层进行划分，完成图像的识别分类。

3.3 激光容量检测模块

激光容量检测的原理实质上是激光测距,先由激光二极管对目标发出激光脉冲。到达目标后反射,激光向各方向发散。部分散射光会反馈回传感器接收器上,被光学系统接收后再成像在雪崩光电二极管上。由于雪崩光电二极管是一个内置并带有放大功能的光感应器,所以它能够测量非常微弱的光信号。通过记录和处理,由光脉冲产生到返回被接收器所经过的时间,再加上光速则能够获得往返距离即为所测距离的二倍。

由于激光是单频率相干光，具有高方向性、高单色性，可提高接收系统的性噪比，保证测量精度。因此在四种垃圾类别箱内分别装有激光测距传感器，每次发生垃圾投放时，控制通过串口输送信号进行激活激光测量更新数据，平时无垃圾投递时保持休眠状态。

3.4 太阳能发电模块

为响应国家号召绿色低碳节能环保，采用太阳能电池供电系统为整个装置供电，该模块由太阳能电池板采光、太阳能控制器协调、蓄电池储能三部分构成，根据光伏效应使用光-电直接转换方式，太阳能电池板[5]利用光生伏特效应可以将太阳光辐射能量转化为电能，但光伏发电受太阳光辐射度强弱的影响，电流处于波动状态，若将太阳能电池板直接连接负载两端会使系统十分不稳定，电压忽高忽低。蓄电池在此系统中就作为一个功率平衡和储能装置，当光伏功率大于负载功率时，控制器把剩余的能量送往蓄电池中储蓄，当光伏发电不能满足负载需要时，控制器将把蓄电池的电能传至负载。同样因为蓄电池的储能作用，使天气即使在阴暗或雷雨天时，蓄电池中储蓄的电能依旧能够支持装置持续运行。

3.5 显示播报模块

采用SYN6288语音合成芯片[6]快外接扬声器实现语音报读作为语音播报模块。SYN6288芯片是性价比极高，声音效果自然的一种中高端语音合成芯片，通过异步串口(UART)通信方式，接收待合成的文本数据进而实现文本数据到语音数据的转换。这款芯片所具有的优点有：内部共设置支持16 级音强调节，播放文本的前景响度和播放配乐音强可分开控制，同时内部自带19 种声音提示音，23 种和弦提示音，15 种配乐，其词语语速可由控制标志发送调节，词语语速支持6级调节。

考虑到显示屏需长期置于户外，会受到强光照射、雨淋等多方面自然因素影响，又鉴于节能环保需求，这里选用LED 显示屏对外显示垃圾箱内垃圾容量。相较于LCD屏，LED屏的本质上是大量的微小型发光二极管的集合，其中每一个基本像素可看成是一个或者多个颜色的单灯组成，其每个元素反应速度是液晶屏的上千倍，在光线较强时下也可以清晰成像，并且适应零下几十度的低温，更适用于户外显示屏,即使在距离较远时也能看清屏幕显示，同时其功耗和LCD相比约为10：1，具有低功耗、可靠性强、节能环保、使用周期长等特点。

3.6 主控模块

由于目前stm32 系列芯片的软件功能程序教程齐全，芯片使用成熟，适用性强，同类处理器中价格适中，因此本系统中，以STM32F103ZET6 单片机为核心控制处理器,该芯片是由ARM 公司开发的基于ARM32位Cortex-M3 CPU 为核心的增强型系列之一,拥有72MHz CPU的速度以及超过1MB的闪存。包括电动机的控制外围器材以及CAN 和USB 等全速接口技术。此嵌入式微控制器在工作时具有低功耗、低电压,并结合了实时功能的高性能。

4 软件设计

4.1 系统主程序流程

本设计应用ARM公司配套的keil uvision5平台对整个系统的控制程序进行编写，包括系统运行的主程序、电机驱动程序、舵机控制程序、语音播报及显示程序等功能模块子程序，实现了将智能垃圾识别分类系统的功能模块化操作，使系统整体架构清晰，降低了程序耦合性，方便模块化功能调试与升级，可维护性高。系统整体流程图如图4所示。

图4 系统流程图

首先，系统初始化后，通过红外传感检测到有人靠近，当距离不大于设定的阈值时，垃圾箱顶部总门将自动开启；摄像头对垃圾图像数据采集，识别所放的垃圾种类，通过串口将识别结果传送至STM32 控制器[7]，由单片机发送指令控制电机和舵机运行投放至相应种类的垃圾箱，语音播报所投放的垃圾种类，同时各箱内所配相应激光传感器将会对该箱进行储量检测，通过串口将检测信息传送至控制器中，经计算若剩余储量小于10%，主控芯片将会启动语音报警，储量信息更新后上传至大数据云平台供参考，并在桶外延的LED 显示器实时显示，大约延时2.5 秒后舵机会关闭垃圾箱顶端总项箱门，至此结束一次垃圾投放分类过程。

4.2 大数据云平台监测系统

云平台通常也指云计算平台,是指通过硬件和软件资源的综合网络服务平台,能够进行大数据存储与运算业务。一般按照主要用途可以分成以大数据储存为核心的储存型,以数据处理与运算分析为主的运算型,和二者并存的综合型云平台。云计算的应用解决了电脑硬件配置不足、数据太多占用硬盘空间大等问题。因为所有数据都在云端平台中能够安全寄存,不会出现因个人PC端错误等原因造成的数据损失情况，所以这里主要通过存储型的云端平台,对四类垃圾容量分别进行数据统计检测。

在目前网络宽带普遍下，采用ESP8266Wi-Fi模块连接就近的公共网络或接入室内网络信号，Wi-Fi模块在根据选用多协议接入中国电信的Ctwing物联网云平台，将STM32所接收到的四类垃圾容量反馈信息通过网络实现云数据上传。在云平台端，查看四种类别垃圾容量的实时信息，实现了垃圾容量信息的远距离监测和快捷处理。其大数据云平台构建流程图如图5所示。

图5 大数据云平台构建流程图

5 总结与展望

随着我国全面建成小康社会，向下一个百年目标奋进中，构建清洁、低碳、环保、绿色的美丽社会是必然趋势，而实现垃圾分类的全覆盖是发展中不可缺少的关键因素之一。

本文介绍了一种适用于当下智能自动化的智能垃圾识别分类系统的设计方法。以STM32F103ZET6 作为控制中心，太阳能电池系统作为供电电源，基于用户识别开箱、垃圾识别分拣、垃圾储量检测、反馈显示及语音播报和云价算大数据实时监测等五大基本功能组合。用户靠近垃圾箱一定距离时将触发位于箱顶的红外传感器，使得步进电机驱动顶端箱门自动开启，垃圾进入暂存区，由摄像头进行图像识别自动分析垃圾种类上传至处理器，舵机将投放了垃圾至相应类别垃圾箱内，同时语音播报垃圾种类，激光传感器检测该箱剩余容量并更新数据至箱外相应的显示器上显示。当该类型垃圾箱内已接近90%及以上时，垃圾箱将会进行语音报警，提示清理箱内垃圾。此外，通过云平台大数据监测，可以远程实时了解垃圾箱内信息，以便清洁工人更高效地进行垃圾管理处理。

随着本设计的投入实践与推广，将极大提高居民垃圾分类的知识和意识，促进城乡垃圾分类的普及化，节约相关工作者对垃圾处理的时间和成本，增强废弃物品的循环利用率，同时也可减少对环境的污染影响，具有极大的实用和推广价值。