基于OpenMV图像识别的垃圾分类小车系统设计与实现

垃圾分类是垃圾处理中提高资源利用率、实现可持续发展的一种方式。本研究以STM32F103C8T为主控芯片，通过集成3轴陀螺仪、3轴加速度、电机编码器传感器，并结合OpenMV摄像头模块，从而设计出一款基于图像识别的垃圾分类小车系统。该系统通过卷积神经网络算法对可回收垃圾、不可回收垃圾、有害垃圾进行图像识别分类，选取3类垃圾图片共500张，并对系统进行不断的训练，使其识别率能达到一定的准确率。对试验结果进行误差分析，发现训练好的垃圾图像识别系统的平均精度为89%～98%、平均相对误差率在10%以内，试验结果证明该系统在垃圾分类上具有一定的实用性。