城市生活垃圾机器视觉智能分拣系统、软硬件设计要点研究
本论文旨在设计和实现一个城市生活垃圾机器视觉智能分拣系统，以解决当前城市生活垃圾分类治理的难题。该系统采用机械视觉技术、机器人技术和智能控制技术，实现对城市生活垃圾的自动分类和分拣。
系统硬件电路设计：
* 采用Inter UP2Board微型计算机作为主控器，处理器采用a10处理器，内存为4G，硬盘为64GB eMMC硬盘。
* 采用CHEN内置式磁力控制器CC5B作为控制器，其内核为Cortex-M3内核，外设接口丰富，包括定时器、USART等。
* 采用贵州巨龙光彩科技有限公司生产的蓝色妖姬70P摄像头，支持1080P高清图像，视频捕获达到30fps，通过USB线缆可实现对图像信息的传输。
* 采用HC-SR04作为超声波模块，测量精度高，可覆盖3mm范围。
系统机械结构设计：
* 履带车底盘：采用直流电机，采用对称安放的方式，其称重最高可达20kg。为提升机器人对地形的适应能力，在底盘设计时选择履带车。
* 亚克力平台：规格为50cm×50cm×9mm，安装位置为履带车底盘顶部。
* 六自由度机械臂：安装位置为2个舵机云台，机械臂分布在机器人两侧，主要功能为对相应区域的垃圾进行抓取，抓取范围为半径50cm区域，角度以180°为宜。
* 图像采集装置：主要部件包括超声波、摄像头装置，安装在舵机云台上方，可实现对180°范围内物体的环视，在超声波作用下实现对物体距离的精准判断。
算法设计：
* 图像识别算法：采用SIFT特征提取算法，首先要建立一个尺度空间，该空间以垃圾图像作为依据，计算公式为L(x,y,σ)=G(x,y,σ)×I(x,y)。对垃圾图像进行灰度化处理，得到I(x,y)，差分高斯空间公式为D(x,y,σ)=[G(x,y,kσ)-G(x,y,σ)]×I(x,y)=L(x,y,kσ)-L(x,y,σ)。比较垃圾图像不同像素点与同一尺度空间相邻点，若前者小于周围像素点，则为极小值，若较周围像素点大，为极大值。完成上述一系列计算后，需要明确垃圾图像中关键点的位置，离散函数差分空间D(x)，需要将其转换为连续函数，以获得最为精确的极点位置。
系统测试结果显示，该机器视觉智能分拣系统可对大部分带有商标的垃圾进行正确识别，且不会受到光照因素干扰，可抓取具有一定形状的垃圾，达到垃圾分拣的目的。
