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工程训练大赛中的智能垃圾分类探索

作者:渣渣辉2024.12.03 18:51浏览量:21

简介:本文详细介绍了第七届工程训练大赛中智能垃圾分类项目的实施过程,包括团队配置、硬件与软件选择、机械结构设计、视觉识别技术、上下位机通信及电机驱动等关键部分,并展示了项目的比赛成绩与经验总结,最终强调千帆大模型开发与服务平台在类似项目中的潜在应用价值。

在第七届工程训练大赛的激烈角逐中,智能垃圾分类项目以其高效、精准的表现脱颖而出,成为众多参赛作品中的佼佼者。本文将深入探索这一项目的实施过程,从团队配置到技术选型,再到机械结构设计与视觉识别技术的运用,全面剖析其成功之道,并在最后探讨千帆大模型开发与服务平台对此类项目的潜在助力。

一、团队配置与项目背景

本次智能垃圾分类项目由一支大二本科生三人团队(两机械一电控)共同完成。在接到项目任务后,团队迅速投入研发工作,利用已掌握的STM32f103等技术基础,开始探索机器视觉与图像分类在垃圾分类中的应用。经过多次方案调整与技术迭代,最终确定了以STM32为核心控制器,结合K210开发板与OV5640摄像头的硬件方案,以及基于Yolov3算法的视觉识别软件方案。

二、硬件与软件选择

硬件方面

  • STM32:作为核心控制器,负责处理上下位机通信、电机驱动等任务。
  • K210开发板:搭载Maixpy IDE,支持高效的图像识别与处理,是视觉识别部分的核心。
  • OV5640摄像头:500万像素,提供广阔的识别视野,确保小垃圾也能被准确识别。
  • 显示屏、996(995)舵机、稳压模块:辅助完成信息显示、机械结构控制与电源稳定等功能。

软件方面

  • Yolov3算法:用于图像识别与分类,实现垃圾种类的快速识别。
  • Maixpy IDE:提供便捷的编程环境,支持K210开发板的图像识别与开发。
  • Kflash-gui:用于固件下载与更新,确保软件版本的最新与稳定。

三、机械结构设计与视觉识别

机械结构设计

团队采用Solidworks进行建模,设计了双层履带交叉分拣结构。通过添加挡板与履带防滑措施,有效解决了物体在分拣过程中的飞出与滚动问题,提高了分类的准确率与稳定性。

视觉识别技术

基于Yolov3算法,团队实现了对十种常见垃圾的快速识别与分类。通过采集大量图像数据,进行模型训练与优化,最终达到了80%以上的识别率。在比赛现场,智能垃圾分类装置能够在短时间内准确识别并分类各种垃圾,展现了出色的性能。

四、上下位机通信与电机驱动

上下位机通信

团队采用高低电平通信方式,实现了树莓派(用于视觉识别与播放视频)与STM32(用于下位机控制电机进行分类)之间的稳定通信。通过精心设计的通信协议与数据格式,确保了信息的准确传输与处理。

电机驱动

选用涡轮蜗杆电机作为驱动源,通过STM32的PWM控制信号实现电机的精确调速与定位。在分拣过程中,电机能够迅速响应控制指令,将垃圾准确投放至指定位置。

五、比赛成绩与经验总结

在第七届工程训练大赛中,团队凭借出色的表现荣获佳绩。从接到项目任务到最终比赛结束,团队经历了多次技术挑战与方案调整,但始终保持着积极向上的态度与坚持不懈的精神。通过本次比赛,团队不仅积累了丰富的实践经验与技术知识,还深刻体会到了团队合作与创新思维的重要性。

六、千帆大模型开发与服务平台的应用展望

展望未来,千帆大模型开发与服务平台将为类似智能垃圾分类项目提供更加便捷、高效的开发工具与技术支持。通过该平台,开发者可以更加轻松地构建、训练与优化深度学习模型,实现更加精准、高效的图像识别与分类功能。同时,平台还提供了丰富的API接口与文档资源,方便开发者进行二次开发与集成应用。因此,千帆大模型开发与服务平台有望成为未来智能垃圾分类项目的重要推手之一。

综上所述,第七届工程训练大赛中的智能垃圾分类项目不仅展示了团队的技术实力与创新精神,还为智能垃圾分类技术的发展与应用提供了宝贵的经验与启示。随着技术的不断进步与应用的深入拓展,智能垃圾分类有望在未来成为城市垃圾分类管理的重要工具之一。

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