【摘 要】
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为了提高垃圾智能分拣的效率和准确度，该文设计了基于机器视觉的垃圾自动分拣装置。装置首先利用金属传感器识别金属类垃圾，然后采用YOLOv3算法对其余垃圾进行目标检测，并使用Res Net101卷积神经网络模型进行分类，训练得到的目标检测模型及图像分类模型部署在Intel i3 8145 UE平台。装置采用两个步进电机分别控制托盘和隔板，提高垃圾的投放效率。垃圾分类测试结果表明，该装置实现了垃圾的自动
【机 构】
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重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目（202101355071）； 教育部高等学校光电教指分委教育教学研究项目（2020SYL20）； 重庆市教育委员会教育教学改革研究项目（CQGJ19B01）；
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为了提高垃圾智能分拣的效率和准确度，该文设计了基于机器视觉的垃圾自动分拣装置。装置首先利用金属传感器识别金属类垃圾，然后采用YOLOv3算法对其余垃圾进行目标检测，并使用Res Net101卷积神经网络模型进行分类，训练得到的目标检测模型及图像分类模型部署在Intel i3 8145 UE平台。装置采用两个步进电机分别控制托盘和隔板，提高垃圾的投放效率。垃圾分类测试结果表明，该装置实现了垃圾的自动分类和投放，对4类垃圾的平均识别准确率为98.3%，平均投放时间为3.1 s，具有一定的推广应用价值。
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