郑金明

（广西交通职业技术学院，南宁 530023）

近年来，机器视觉技术和物联网技术得到快速发展，在各行业领域得到了广泛应用。但是，在环保领域，该技术受多种因素的限制，适用于城市发展的垃圾分类系统相对匮乏。将垃圾分类工作与物联网技术结合，实现生活垃圾的智能分类，是城市发展的必然途径。因此，开发智能垃圾分类系统对城市发展和社会发展具有重要意义。

1 物联网智能管理模式的垃圾分类系统设计

垃圾分类系统主要安装在垃圾箱，可以实现纸板、塑料瓶、金属制品、纸张以及玻璃等物品的识别和上报。此外，系统可以通过识别模块、指导系统和通信装置等，引导使用者正确分类垃圾，并将设备信息上传至服务器终端。

1.1 垃圾分类系统总体方案设计

垃圾分类系统由主控板、识别单元、上位机软件、环境检测单元、窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）通信模块以及指导系统等组成。运行时，系统主要通过目标识别单元收集垃圾信息，然后利用机器视觉技术将采样数据输入至主控板。

主控板接收到垃圾识别信息后，利用环境传感器检测垃圾温度、气压、湿度和环境有害气体等信息，再通过NB-IoT网络将采集信息上传至系统服务器，以便为垃圾回收管理提供参考[1]。

1.2 NB-IoT系统网络架构

NB-IoT网络结构如图1所示，其中包括NBIoT设备终端和NB-IoT网络通信。系统利用物联网与管理服务器和管理平台连接。

NB-IoT设备终端采用微控制器进行操作，主要实现数据采集、数据运算、数据存储以及数据发送等功能。微控制器主要通过NB-IoT通信模块与服务器进行通信。此外，NB-IoT设备终端也可以通过ZigBee、Wi-Fi以及蓝牙等短距离物联网通信技术实现与垃圾分类系统的通信。

NB-IoT网络通信包括NB-IoT基站、服务器以及核心网，其中NB-IoT基站主要负责用户NB-IoT设备终端和核心网的通信与控制功能。NB-IoT网络覆盖范围是15 km，可以满足大部分用户的使用需求。NB-IoT核心网具备NB-IoT服务和基站的数据交互功能。在通信网络传输控制和优化方面，采用网际互连协议（Internet Protocol，IP）传输和非IP传输两种方式。IP传输方式具有部署成本低的优点。非IP传输方式具有安全性高、功耗低以及适用性强等优点[2]。

图1 NB-IoT网络结构

1.3 数据传输方式

NB-IoT网络采用用户数据报协议和限制性应用协议传输数据。限制性应用协议可以满足机器对机器（Machine-To-Machine，M2M）设备和物理网低功耗的需求。与其他协议相比，该协议解决了超文本传输协 议（HyperText Transfer Protocol，HTTP）在 部 分场景无法通信的问题，通过POST和GET等方法可以在服务器执行删除、获取以及发送信息的功能。用户数据报协议模型如图2所示。用户数据报协议数据上传流程为“创建客户端socket套字—获取服务器IP端口号和地址—客户端向服务器发送报文信息—服务器接收协议并进行解析—数据传输结束后断开用户数据报协议”。用户数据报协议数据下行流程为“创建服务器socket套接字—获取客户端IP端口号和地址—发动报文信息—客户端接收信息并解析”[3]。

2 垃圾分类系统硬件设计

2.1 硬件系统整体结构设计

垃圾分类系统采用分布式结构，与集中式结构相比，各部件相对独立，可以避免设备间的相互干扰，减轻系统控制器的工作负担。垃圾分类系统硬件结构。垃圾分类系统硬件结构主要包括目标识别单元和主控板两部分，两者采用串口通信[4]。

图2 用户数据报协议模型

垃圾分类系统主控板由NB-IoT通信单元、指导系统、供电电路、微控制器以及环境监测电路等部件组成。主控制板主要负责分析环境信息和物体信息，判断物体种类和环境指标是否符合设置标准，利用NB-IoT单元将处理后的信息传输至云服务器和垃圾分类系统液晶显示屏。

目标识别单元由摄像头和分类模型组成。摄像头和分类模型单元之间采用通用串行总线（Universal Serial Bus，USB）连接。

2.2 主控板硬件设计

2.2.1 主控制芯片选型

主控板芯片是垃圾分类系统的核心部件。本系统主控制器采用STM32F103ZET6芯片，芯片内置8 MHz晶振，最高主频率为72 MHz，支持SWD单线调试。此外，该芯片具备低功耗工作模式，可以降低垃圾分类系统在待机、停机和睡眠状态的工作频率[5]。

2.2.2 电源电路设计

电源电路主要由NB-IoT通信单元、微控制器和环境检测单元等模块组成。本系统微控制器采用3.3 V电压，NB-IoT通信单元采用5 V电压。为满足不同功能模块的供电需求，本文系统采用MIC5225稳压模块转换电平，如图3所示。MIC5225包括NC悬空接口、OUT电平输出接口、EN使能接口、GND接地接口以及IN输入接口5个引脚。C5～C8为滤波电容，可以滤除电源电路运行过程中产生的噪声。

2.2.3 串口通信设计

串口电路的设计和使用较为便捷。本系统主要采用串口进行硬件调试和程序下载。为简化电路设备，系统采用联合测试工作组（Joint Test Action Group，JTAG）调试器对微控制器直接进行调试。JTAG调试信号通过电阻与微控制器进行连接。系统电路采用CH340G USB串口实现信号转换，可以进一步提高程序下载效率。

图3 电源电路图

2.2.4 NB-IoT通信单元电路设计

目前，市场的主流NB-IoT模块包括利尔达NB03、中移物联M5310和移远BC35共3种。其中，M5310和BC35的功耗低于NB03，而M5310和BC35两者的功耗基本相近，因此本系统选择BC35作为通信模块。

3 垃圾分类系统软件设计

3.1 主控板软件设计

系统接入电源后，需要对主控板的外接设备如系统时钟、I2C总线、液晶屏、USART以及定时器等进行初始化，以保证系统各个模块可以正常运行。系统初始化操作内容包括重置I2C工作参数，配置时钟速度、工作模式以及地址等参数。

除了重新配置设备运行参数外，还需要确定程序运行起点，进行装载定时器等赋值操作。当主控板软件程序赋值和初始化操作结束后，系统自动进入主程序，并在液晶显示屏显示气敏响应、温湿度以及图片等信息，实现垃圾信息的显示、上报和采集功能。

3.2 指导系统软件设计

指导程序的作用是引导用户正确使用垃圾分类系统功能，包括识别垃圾种类和环境参数监测等。指导系统有界面设计、垃圾投递、NB-IoT配置和环境参数监测等功能。用户在进入指导系统主界面后，可以通过操作屏幕按键选择环境监测、垃圾投递和NB配置3种功能。系统根据用户操作将执行结果直观显示在屏幕上。

3.3 目标识别单元软件设计

为提高垃圾识别算法的效率，系统将集成算法与深度学习算法进行了结合。首先，在垃圾识别过程中收集垃圾图形的信息。其次，利用深度学习算法训练识别模型。最后，将待识别物体光学图片传输至训练完成的识别模型，利用集成算法输出识别结果。

目标识别单元的神经网络模型在训练过程中会占用大量硬件资源。为保证神经网络模型训练的高效性，系统硬件计算单元采用Intel(R) Xeon(R) E5-2660@2.2GHz CPU，图形处理器采用NVIDIA GEFORCE GTX1060 GPU，内存设置为120 GB，以满足神经网络模型训练对硬件空间的要求。

4 结语

本文对垃圾分类系统的硬件结构和软件结构进行设计。环境信息采集方面结合实际应用场景，实现了气敏电阻和温湿度的采集。目标识别单元方面采用集成算法与深度学习算法对识别模型进行训练，进一步提高了垃圾分类识别的效率。基于硬件基础设计了软件结构，实现了垃圾分类信息和环境数据信息的上传与显示。在系统服务器端方面，利用Java完成了对Web客户端、UDP信息系统和数据库的设计。