智慧手臂實現垃圾分類

中正大學

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未進行妥善分類之垃圾,運送到垃圾場後,花費在處理二次回收的人力成本較高以及垃圾場髒亂不利於工作的環境;另外嘉義市政府環保局,處理回收垃圾分類效率較為不佳,藉此我們希望以機械手臂協助在回收場的工作人員回收分類垃圾。主要的應用於回收場內,將垃圾放置於輸送帶時,本作品可以自動辨識垃圾之歸屬分類並正確計算垃圾之座標進行抓取,希望能協助回收,達成垃圾減量及增加資源可再利用性。

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// 特色與照片說明

【作品特色與介紹】

1. 影像辨識:

利用機器學習訓練模型進行影像辨識,以監督式學習進行圖形識別訓練,透過訓練出的model,對讀取到的照片進行物體辨識,並框出物體bounding box與標記其對應之垃圾分類label,當下辨識速率可配合輸送帶輸送速度進行即時性的影像辨識。

2. 手臂取物:

以深度相機進行影像拍攝,可以利用相機上之紅外線感測物體之距離,並利用物體量出的像素差,計算出現實物品所在之空間座標,求出座標後回傳到ROS使手臂得知物體的位置。

3. 機械手臂與ROS:

ROS為機器人軟體開發所設計出來的一套電腦作業系統架構。利用此系統作為中控主機,與攝影機、手臂結合,並利用手臂逆向學計算,將已知目標之空間中座標,得出機械手臂各個關節所需旋轉的角度以進行抓取,相較傳統路腳本的機械手臂,本次作品的自由度相對較高,可因應更多種狀態的物品。

4. 輸送帶:

物品在輸送帶上輸送時,當相機辨識累積到一定數量,或是即將離開輸送帶時,將會發送訊號控制繼電器,將輸送帶停止,以利機械手臂進行作業。

5. MQTT與IOT:

利用Raspberry Pi作為server端,透過Ros Publish出消息,讓Nodemcu Subcribe端接受到信息並控制繼電器。

【照片說明】

進行影像辨識分辨垃圾種類:塑膠類、鐵鋁罐、鋁箔包、紙類。

對影像進行圖形切割,畫出物品外框,計算物品傾斜之角度,進行手臂抓取校正

利用深度相機計算出之空間座標,告知手臂目標位置以利正確夾取物品。

根據物品影像辨識到之label,將抓取到的物品確實分類。

// 成果影片

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