刘智臣

（湖南信息学院，湖南 长沙 410151）

0 引 言

中国作为人口大国每天产生的垃圾量是巨大的，有些学者为此还建立了相关的模型[1]预测垃圾的产生量。为处理这些垃圾，填埋法、焚烧法等方案被广泛使用，这些方法不能完全杜绝对土地与空气的污染，并且存在一些较难解决的技术问题[2]，因此需要研究更好的垃圾处理方案。

处理垃圾最好从源头开始分类处理，这样更高效，为此需要引导居民做好垃圾分类，设置专用的分类垃圾袋、分类垃圾桶，以及做好分类装运和分类处理[3-6]等工作。显然这是一个较难实现、效率又不太高的系统工程，因此，如何在垃圾产生的源头建立自动化、智能化的分拣系统是迫切需要研究的课题。

1 问题的提出

传统的垃圾分拣系统主要为集中式垃圾分拣设备或流水线。此类系统中存在的主要问题是垃圾需要先进行集中，在集中过程中并没有准确地对垃圾进行分类处理，集中后因为垃圾量较大，该系统需要完成高负荷的垃圾分拣工作。为了实现高效分拣，此类系统需要设计得非常庞大，成本非常昂贵，维护费用也较大，不适合布设在垃圾产生的源头完成垃圾分拣，因此在垃圾产生源头进行分拣，目前仍然以人工分类为主要手段。

为了在垃圾产生的源头实现不依赖人工方式进行自动智能分拣，本文提出了一种基于5G云化机器视觉[7]的垃圾分拣系统。在系统中，本地垃圾分拣由机器手臂完成，每个机械手臂都装有机器视觉传感器，可利用视觉算法[8-9]来辨识并分拣垃圾；……