基于机器视觉的垃圾识别与分类系统设计

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Abstract

在人工智能与机器视觉技术深度融合的背景下，传统垃圾分类存在效率低、准确率差、人力成本高的问题。本文设计一套以 STM32F103ZET6 为主控、CanMV K210 为机器视觉识别核心的智能垃圾识别与分类系统，融合机器视觉图像采集、AI 推理、舵机执行、OLED 显示与红外触发技术，实现可回收、有害、其他三类垃圾的自动识别与精准投放。系统采用轻量化 MobileNet 模型完成边缘端推理，通过 UART 实现双芯片通信，配合 SG90 舵机与红外对管完成物理分类闭环。经实物测试，系统总识别准确率达 94.4%，平均响应时间 268 ms，具备低成本、低功耗、高实时性特点，可广泛应用于校园、社区等基层垃圾分类场景。

Keywords

机器视觉

STM32

CanMV K210

垃圾识别

边缘 AI

智能分类

嵌入式系统

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