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作者：温洋;董靖川;赵鹏飞;窦一喜;于晓然;
单位：天津大学机械工程学院;
摘要：提出一种基于多感知融合的智能垃圾识别分拣实验系统。该系统采用了多种新型机电一体化技术，基于树莓派嵌入式系统设计，并结合深度学习算法进行视觉分类，同时使用Arduino微控制器进行伺服控制。该系统采用高效的识别能力、分类投放机制以及良好的交互设计，能够准确识别并分类投放有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾和可回收垃圾。为了验证所提视觉算法及整个垃圾智能识别分拣系统的准确度与稳定性，分别进行了图片数据集测试和真实环境下垃圾投放实验。结果表明，基于视觉的垃圾分拣实验识别准确率可达92.49%,而在实际应用中的分类精度仍能保持在90%左右，表明该视觉分类算法与垃圾分拣系统均具有较高的精度与稳定性。此外，这套系统设计紧凑，非常适合机械电子工程、电气自动化等专业的高年级本科生作为综合实验项目。采用项目制合作学习模式，鼓励学生从零开始设计并亲手实现一个集传感-控制-执行于一体的多元化智能系统。通过这样的工程训练，学生不仅能够将所学理论知识应用于实践中，还能提高沟通协作能力和解决复杂工程问题的能力，提升创新思维和专业素质。
关键词：智能识别;;垃圾分类;;嵌入式系统;;深度学习;;机电一体化
基金资助：教育部产学合作协同育人项目(220800595110703);; 2023年天津市普通高等学校本科教学改革与质量建设研究计划项目(A231005601);; 天津大学2023-2024年度校级实验室建设与管理改革项目(LAB2023-24);; 2018-2022年天津大学本科实践教学优秀示范案例(2023-2-15)
