以
wifi远距离模块为基础的智能垃圾箱系统设计，随著人们对生活质量的提高，科技的高速发展，环境问题也将逐步恶化，有关资料显示，垃圾生产与GDP紧密相关，随着GDP的增长，垃圾产量将进一步增加。特别是我国人口数量基数大，平均垃圾产生量非常大，城市的环境问题也成为一个巨大的问题，因此，为了更好地处理垃圾，国家开始提出垃圾分类，以便更好地处理。人生中，并非每一件垃圾都是完全无价值的，饮料瓶收集后，可以再熔化铝，制成铝制品。怎样有效地分类处理这类垃圾，是当前治理城市环境问题的首要任务。于是分类处理垃圾，诞生了一种用不同垃圾箱来分类的垃圾，在大街上放置不同的垃圾箱来收集不同的垃圾，现在街上的主流垃圾箱分为“可回收垃圾”桶和“不可回收垃圾”垃圾箱。如今是高科技智能时代，在垃圾分类中采用人工智能，当不知道具体垃圾的具体分类时，垃圾箱自动帮助选择。
讨论了智能垃圾箱，在OpenMV的基础上，利用OpenMV技术，串口通讯把信息传送到Arduino单片机，经过单片机的处理后，控制舵机旋转，打开相应的垃圾箱，自动分类垃圾。通过与Arduino的通讯，可实时观察垃圾桶当前状况，及时更换垃圾袋。该系统主要依靠模块间的
wifi串口通讯来实现，利用OpenMV采集图像信息，发送到Arduino单片机处理相应的数据，然后控制舵机选择对应的垃圾槽。
其硬件结构主要包括：OpenMV采集模块、分类模块、微处理器、通讯模块、舵机、电源模块。在该系统中，OpenMV对垃圾颜色进行采集，提取颜色信息，通过串口通讯传输到Arduino单片机，并与舵机连接，控制垃圾箱的转动。
设计的图像采集模块主要采用OpenMV摄像机，以串口通讯方式与Arduino单片机相连接，并传送相应的颜色参数，以控制舵机的转动并开启相应的分类垃圾槽。为OpenMV与图像采集模块之间的通讯结构。OpenMV4H7是本文选用的摄像机模块，采用STM32H743集成，主频为400M，内存2M，运行速度较快，而且与OpenMV3相比，具有更多可选镜头，并且易于更换。
系统选型出cv520wifi远距离模块，硬件接口丰富，可满足本设计所需的数据传输需求。可以接受串口数据，WiFi输出数据，实时显示当前垃圾箱的具体状况。CV520采用三种模式，即STA、AP和STA+AP模式。使用ArduinoIDE，可以轻松地添加CV520库模块。在添加库之后，使用Arduino与CV520wifi远距离模块针脚实现串行通讯，数据无线传输，实现实时存储，监控垃圾箱内情况。
转向机构通过PWM波形控制电动机转动，并利用Arduino控制转动角。转向机构力矩大，满足系统设计要求，且易于操纵舵机，编程简单，可操作性强。转向装置也包括伺服电机(电机、传感器和控制器)的整体系统，价格低廉，节省智能垃圾箱的成本。
为便于分类，设计选择了环形回转式垃圾桶，将垃圾桶分成3个槽，每个槽套上不同的垃圾袋。如果垃圾经过OpenMV摄像头检测到，对颜色信息进行处理，再将处理好的信息送至Arduino单片机，Arduino单片机接收数据，控制带动舵机转动相应角度，使槽到达垃圾箱入口，这样就循环利用了垃圾，根据生活规律还可以划分大小不同的垃圾区域，使空间更加适用，不造成空间浪费。
智能垃圾图像分类算法。系统主要由三部分组成，一部分是图像的采集与获取，其中以OpenMV搭载的摄像机为主体，能够对垃圾图像进行提取；其次是信息的加工与预处理，是图像处理的核心。这个部分也由OpenMV处理，向Arduino传递信息，为随后的垃圾箱工作提供基础，是图像处理的核心；第三部分是识别分类的过程，把前一步的信号转化为垃圾箱能够识别的信号。
BP神经网络是目前应用广泛的人工神经网络，它由输入层、隐层和输出层组成，各层间的连接用权值表示。BP网络需要解决的主要问题是算法，传统的BP学习算法是小二乘方法。在设计过程中，需要对灰度像素进行识别，通常由BP神经网络的输入层、隐藏层和输出层开始。输入层设计：BP神经网络输入层中的节点数量通常取决于问题求解的影响因素。在图象识别中，影响系数是图象识别的特点。这样，设计网中的输入节点数就等于使用了图像识别功能。
输出层设计：输出层结点数目由输出值表示方式决定，本文要确定输出层的神经元，必须设定目标的分类。隐层设计：在每个节点都使用S型函数的情况下，如果节点为隐含层，就可以解决决策分类问题。增大屏幕层数可以进一步减少误差和提高准确度，但是也会使网络更复杂，同时也增加了训练网络权值的时间。所以，在没有特殊要求的情况下，本文选择单隐层。
利用OpenMV软件，可通过摄像机自带相机对色块进行识别，经过多次训练，将色块记录下来。在OpenMVIDE中，通过串口向Arduino单片机进行后续处理，其中有很多程序可以查找色块，文章举一个寻找单色块的例子。
该功能主要用于设计find_blobs函数，可通过find_blobs函数查找。设定色彩阈值，可定义多种颜色列表或单色，并根据情况选择相应的阈值。假定填充的是红色色块的阈值，程序运行后，会发现跟踪到的红色色块已被识别，红色区域全部被框出，可通过IDE自带颜色门限工具将其计算出门限，并将其输入thresholds函数。如：需要观察红色旁的绿色色块，只需进入阈值工具，拖动滑块将除绿以外的所有颜色全部变为黑色，下面的LAB阈值是需要填充的参数。填入参数后，再次运行程序，即可找到所需的颜色块，绿色部分已选定。经多次训练后，可得到由多个色块代表的垃圾阈值，统计出颜色阈值，通过串口发送到Arduino微控制器。当门限信息被Arduino单片机接收后，通过串口通讯，使舵机旋转，打开不同的分类箱。
Arduino的编程方式类似于C语言，就是舵机操作程序，当串口收到数据时，就可以控制舵机转动一定角度，开启相应的回收器。
OpenMV与Arduino通讯非常简单，采用串口3的方式。在OpenMV观测到色块信息时，Arduino接收信息到计算机，并通过发送色块中间坐标进行显示。因此，ArduinoMega的逻辑是：读取softSerial的数据(json)，然后将其解析为数组，发送到Serial(计算机)。举例来说：要查找黄色色块，发送中心坐标给Arduino以用于数组处理和显示。当Arduino接收到的数据与设定的阈值相等时，控制舵机旋转相应的度数，就能完成串口通信，从而实现对不同的垃圾桶的通信。COM口会显示发送的数值。
利用wifi远距离模块，可以远程监测垃圾箱的当前状况。当垃圾箱满了或出现故障时，报警灯就会亮起来，同时将信息传送到APP。由于Arduino的串口需要接入主机的Labview显示，所以选择了软串口将wifi远距离模块连接起来。
利用VISA串口，与单片机相连获取数据显示，接收到OpenMV跟踪图像信息，利用Labview上位机上显示的数据，可远程监测垃圾箱的运行情况和状态。从Labview观察OpenMV串口当前传输数据的情况。
在OpenMV垃圾分类的基础上，采用BP神经网络建立垃圾分类模型，OpenMV对神经网络进行训练，再由Labview显示与调整，实现对垃圾进行分类。研究了垃圾分类技术，分析了目前智能垃圾箱的现状，建立了一种基于OpenMV技术的垃圾分类垃圾箱，改造垃圾箱内部结构，设计硬件控制电路，采用OpenMV实现图像处理，对垃圾进行特征提取，利用BP神经网络算法对样本进行输入，完成BP神经网络的训练。采用wifi远距离模块串口通讯方式，将系统串联起来，完成智能分类垃圾桶的设计。
