基于STM32的智能垃圾分类回收系统

1. 引言

随着城市化进程加快，传统垃圾处理方式已无法满足环保需求。本文设计了一款基于STM32的智能垃圾分类回收系统，通过图像识别、重量检测与自动分拣技术，实现垃圾精准分类，提高回收效率，助力城市可持续发展。

2. 系统设计

2.1 硬件设计

主控芯片：STM32F767VIT6，搭载2MB Flash与硬件JPEG解码
感知层模块：
- 工业相机（OV5640）：采集垃圾图像
- 称重传感器（HX711）：测量垃圾重量
- 金属检测线圈：识别金属类垃圾
- 红外对管：检测垃圾投放口状态
执行机构：
- 四轴机械臂（MG996R舵机控制）
- 传送带（步进电机驱动）
- 分类垃圾桶（4个独立仓室）
交互模块：
- 10.1寸电容触摸屏：显示分类结果与统计数据
- 语音提示模块（SYN6288）：指导用户正确投放
通信模块：
- WiFi模块（ESP32）：连接云平台
- RFID读卡器：识别用户身份

2.2 软件架构

图像识别引擎：基于TensorFlow Lite的垃圾类别分类
重量分析模块：统计各类垃圾重量并计算积分
分拣控制算法：机械臂运动轨迹规划
数据管理平台：用户积分管理与回收数据分析

3. 功能模块

3.1 智能识别分类

可识别厨余、可回收、有害、其他四类垃圾
识别准确率>95%
单次识别时间<1s

3.2 自动分拣投放

机械臂定位精度±2mm
分拣速度：10件/分钟
支持异常物品报警

3.3 用户积分管理

按重量累计环保积分
支持积分兑换礼品
提供月度分类报告

3.4 远程监控维护

实时上传分类数据
垃圾桶满载预警
设备故障远程诊断

4. 核心算法

4.1 图像分类算法

#define CLASS_NUM 4  // 分类类别数int garbage_classify(uint8_t* img_data) {float output[CLASS_NUM];TFLite_run_model(img_data, output);  // 运行TensorFlow模型return argmax(output);  // 返回概率最大类别
}

4.2 分拣路径规划

void sorting_control(int class_id) {Point target = get_bin_position(class_id);  // 获取目标垃圾桶位置move_arm_to(target);  // 控制机械臂移动open_gripper();       // 投放垃圾return_home();        // 返回初始位置
}

4.3 用户积分计算

void update_user_points(int user_id, float weight) {float points = weight * get_rate(garbage_class);  // 按类别计算积分add_points(user_id, points);  // 更新用户积分send_notification(user_id, points);  // 发送积分通知
}

5. 关键代码实现

5.1 图像采集与处理

void image_processing() {capture_image();  // 拍摄垃圾照片resize_image(224, 224);  // 调整至模型输入尺寸convert_to_grayscale();  // 转换为灰度图int class_id = garbage_classify(image_buffer);  // 分类识别show_result_on_screen(class_id);  // 显示分类结果
}

5.2 机械臂控制逻辑

void arm_control(int class_id) {if (class_id == UNKNOWN) {trigger_alarm();  // 未知物品报警} else {sorting_control(class_id);  // 正常分拣update_statistics(class_id);  // 更新统计数据}
}