在环保领域中,针对生活垃圾的有效处理和相关高价值废品的回收再利用,已逐步成为社会发展日益关注的焦点,其中针对垃圾的分类过程是生活垃圾处理的关键。在我国当前国情条件下,垃圾处理厂中垃圾分类处理多采用人工流水线分拣的方式进行,该方式存在环境恶劣、劳动强度大、分拣效率低和自动化程度弱的弊端,远不能满足我国环保资源回收利用的发展和社会进步需要。随着我国工业自动化水平的不断提升,自动化生产模式已多行业得到了良好的应用,但在环保行业中受到起步晚、投入少、分拣难度大等因素制约,适用于我国国情的自动化分拣设备匮乏,因此针对环保行业的垃圾分拣需求,以自动化工业设备替代人工分拣的方案势在必行,研发生活垃圾智能分拣系统有重要意义。首先,本文介绍了生活垃圾智能分拣系统设计的总体方案,采用机器视觉作为信息输入,采用分类识别算法提取目标物体角度、位置信息,使用工业机器人代替人工完成分拣工作,其系统主要由目标识别单元和分拣控制单元两部分构成,为后文的设计和介绍确定了技术路线。其次,在目标识别单元方面,针对我国垃圾分类率低,流水线上目标具有复杂背景环境的特点,以矿泉水瓶作为分拣目标,设计了一种基于FasterRCNN目标检测模型的改进算法,同时针对小尺寸目标使用了基于HyperColumn的方案,对原始VGG16分类网络做出了改进,结合人机交互纠错机制提高对目标分类识别的正确性和有效性,并对目标识别单元的硬件进行设计。然后,在分拣控制单元方面,依据系统方案设计进行了机械臂运动学分析,介绍了工业机器人的选型,构建了坐标系对机械臂的协同控制逻辑进行了设计,并针对复杂环境分拣要求,为确保分拣过程的稳定性设计了机械臂末端执行器。最后,在实验室环境中对系统进行了验证,一方面通过实地拍摄照片输入系统运行目标识别算法的方式对目标识别Faster-RCNN模型算法进行了验证,另一方面通过在实验室中连接搭建真实测试环境模拟实际运行工况对系统设计的正确性和可行性进行了验证。