【Litter MermAId】垃圾智慧分類系統

參賽團隊名稱：Litter MermAId

我們是Litter MermAId，專案目標是建立垃圾智慧分類系統，希望透過AI技術促進垃圾分類的自動化與產線化，並利用OpenVINO 的工具模組提升AI模型推論的速度。

提案動機

根據我國環境資訊中心報導，台灣的垃圾量連年增加，在今年更創下新高突破一千萬噸，平均每人每年約產生429公斤的垃圾，龐大垃圾量同時造成垃圾處理場與環境有極大的負擔。此外，國內垃圾處理廠以人工為分類主力，加上垃圾分類沒有確實執行，使得回收更加耗時耗力。因此，我們想提出垃圾處理場流程自動化的解決方案，利用 OpenVINO辨識不同種類垃圾，使用目標偵測模組並搭配機械手臂與多條輸送帶進行多次篩選，將回收物與廢棄物分別進行更細部的分類，藉此提升回收效率，降低回收廠人員的工作負擔，並減少環境汙染。

解決方案

我們先用 TensorFlow 中的 VGG16神經網路模型為基礎進行修改，再匯入不同種類的垃圾圖片，訓練出垃圾分類模型，之後再利用Intel OpenVINO Toolkit 加速模型的推論。

下圖為垃圾分類系統的分類流程，由於堆在一起的垃圾難以辨識，所以垃圾送上輸送帶後要先進行初步處理，一件一件分開平放在輸送帶上，之後再用攝影機、機械手臂與推桿進行垃圾分類，以此提升分類回收的效率。

在開發過程中，我們預計需用到的軟硬體如下：

– 軟體：

• Intel OpenVINO Toolkit

– 硬體（預計使用）：

• 攝影機
• 伺服馬達  (控制推桿、機械手臂)
• 直流減速馬達 (控制輸送帶運轉)
• 輸送帶、機械手臂與推桿

圖一、垃圾智慧分類系統分類流程示意圖

圖二、垃圾智慧分類系統架構圖

成果介紹

由於技術的不足，我們並沒有實際做出硬體成果，因此以下僅附上模型訓練成果：

成果介紹短片：

團隊自介

本團隊成員來自國立師大附中、國立岡山高中、台北市立西松高中、天主教道明中學、國立清華大學，指導老師為曾俊霖， 曾經參加 2022 aigo高中職生AI扎根系列活動小組提案競賽，獲得第一名的殊榮，也是透過此活動，把我們這一群來自各處的陌生人連結在一起。

參考資料

• https://blog.cavedu.com/tag/%E8%BC%B8%E9%80%81%E5%B8%B6/