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基于AI机器视觉的垃圾分拣机器人控制系统研究

夏晓俊

广东省机械技师学院，广东 广州 510450

摘要：文章主要研究了一种采用STM320F2808主控MCU，基于AI机器视觉技术的垃圾分拣控制系统，进行了机械臂机构、硬

件电路及系统算法的设计。系统包括人工智能机器视觉物体识别模块、机械臂控制系统、智能垃圾桶与手机端App构成一个控

制系统，结合主控芯片通讯接口，通过机器视觉识别在垃圾回收处理环节对垃圾进行精准分类，拥有自动化高、处理效率高、

能耗低及便于安装等优点。

关键词：STM32F103C8T6 MCU；AI；机械臂；机器视觉；分拣系统文献标识码：A中图分类号：TP391

文章编号：2096-4137（2024）20-22-03DOI：10.13535/ki.10-1507/n.2024.20.05

Researchonthecontrolsystemofgarbagesortingrobotbasedonaimachinevision

XIAXiaojun

GuangdongMachineryTechnicianCollege,Guangzhou510450,China

Abstract:ThisarticlemainlystudiesagarbagesortingcontrolsystemusingSTM32F103C8T6maincontrolMCUandAImachine

visiontechnology.Themechanicalarmmechanism,hardwarecircuit,andsystemalgorithmaredesigned.Thesystemincludesan

artificialintelligencemachinevisionobjectrecognitionmodule,aroboticarmcontrolsystem,anintelligenttrashcan,andamobile

apptoformacontrolsystem.Combinedwiththecommunicationinterfaceofthemaincontrolchip,thesystemusesmachinevision

recognitiontoaccuratelyclassifygarbageinthegarbagecollectionandtreatmentprocess.Ithastheadvantagesofhighautomation,

highprocessingefficiency,lowenergyconsumption,andeasyinstallation.

Keywords:STM32F103C8T6MCU;AI;mechanicalarm;machinevision;sortingsystem

目前，使用传统的传感器技术检测方法去实现垃圾分类，送数据给MCU，完成了识别任务。

存在诸多挑战与困难，例如因为垃圾种类较多，所使用的传

感器数量增加，成本随之增加、传感器数据处理速度慢、数

据准确率也会较低。相比较下，采用人工智能机器视觉的物

体识别技术更加符合目前的行业发展趋势，且机器视觉通过

算法的形式所计算出的数据也会更加准确。本文通过机器视

觉采集数据训练和程序编写，使用上位机动作调试等方法，

利用摄像头的基本原理，将物体从不同角度折射回来，摄像

头的感光元器件将光信号转换为电信号，传输给计算机。计

图1“智能垃圾分拣系统”整体设计图

算机通过图像的基本运算函数，将识别到的信息反馈回来，

1.2抓取功能

通过U