Colec.te - Lixeira Inteligente Qualcomm Dragonboard 410c + OpenCV: 7 Hakbang

2024 May -akda: John Day | [email protected]. Huling binago: 2024-01-30 13:11

Ang isang nossa lixeira inteligente ay binubuo ng mga larawan ng loob na gawin. Através de uma webcam, ela identifica o tipo de lixo e o deposita no compartimento adequado para posteriormente ser reciclado.

Hakbang 1: Lixo, Um Problema Mundial

Um dos principais problemas encontrado no meio urbano, espesyalmente nas grandes cidades é o lixo sólido, resultado de uma sociedade que a cada dia consome mais.

Para sa lahat noção mais ampla do problema tomemos a cidade de São Paulo como exemplo, em média cada pessoa produz diariamente entre 800 ga 1 kg de lixo diário, ou de 4 a 6 litros de dejetos, por dia são gerados 15.000 toneladas de lixo, isso correspondes a 3.750 caminhões carregados diariamente. Em um ano esses caminhões enfileirados cobririam o trajeto entre a cidade de São Paulo e Nova Iorque, ida e volta.

Hakbang 2: Por Que Separar O Lixo?

Mag-sign up ng isang pahina para sa isang materyal na gawin ang isang materyal. Ang isang reciclagem reduz isinasaalang-alang ng mga casos de doenças at mortes devido sa mga enchentes at acúmulo de lixo em locais urbanos, diminui impactos sobre o meio ambiente e ajuda a cidade se tornar mais limpa.

Hakbang 3: Maging isang Solução?

Nossa solução é uma Lixeira feita com materiais também recicláveis que analisa o tipo de lixo eo descarta no compartimento correto. O reconhecimento é através de uma câmera que utiliza um banco de magiging de imagens and formas. Há nela um algorithmitmo com capaz de aprender at reconhecer o material do objeto descartado (papel, metal, plástico, vidro ou outros). Inaasahang tatalakayin natin ang isang klasipikasyon na gawin ang objeto, um sinal é enviado para sa motor na lumipat sa lahat ng lugar, walang lokal na sapat na kagamitan sa labas ng motor acionado para fazer o despejo.

Hakbang 4: Quais Bilang Tecnologias Utilizadas?

Software:

- OpenCV

- Haar cascade classifier

- Python

- MRAA

- Linux (Debian)

Hardware:

- Dragonboard 410c

- 96board Mezzanine

- Mga Motors DC

- Driver Motor Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Webcam

Hakbang 5: Algoritmos E Códigos

Bahagi 1 - OpenCV, Istatistika

Como o treinamento para sa reconhecer os 5 tipos de materiais paglalarawan walang Hakbang 3 demoraria muito, decididor afunilar o problema e detalyado apenas latas e garrafas de plástico para comprovar a prova do conceito. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

1 - Treinamento: Foram utilizadas 20 imagens divididas entre garrafas e latas

2 - Detecção:

2.1 - Ang imahe ng converter para sa espaço de cor HSV. Ang Aumentar 'V' sa pamamagitan ng 2 com o objetivo de ter ay nagtatampok ng mais visíveis.

2.2 - Encontrar gradiente de Sobel nos eixos x e y.

2.3 - Pag-compose ng magnitude com iguais pesos em ambas as direções.

2.4 - Mag-ehersisyo ng Otsu na imahen na nakikita ang lahat..

2.5 - Pagsasara ng Aplicar na nailarawan sa gayon câmera.

2.6 - Aplicar o detector de bordas Canny

2.7 - Calcula a transformada de linha de Hough

2.8 - Enquadrar bordas do objeto num retângulo.

2.9 - Checar proporção Largada x altura para sa comparação com o banco de maging. Walang banco estão armazenados diversos modelos positivos at negativos.

3 - Separação: Dado a saada da etapa anterior (garrafa ou lata), ilipat ang isang esteira (motor) para sa iyo na esquerdo ou direito despejando o objeto e acendendo um LED para ipahiwatig ang iyong proseso o pagsasaayos ng tagumpay.

3.1 - Devido a tenão de saída da DragonBoard ser de apenas 1.8V nos pinos digitais e os driver dos motores requererem uma tenão de entrada de no mínimo 5 V, utilizamos as saídas 12 V de uma fonte ATX de 230 W.

3.2 - Nasa etapa utilizamos o mraa para mapear os dois polos do motor em pinos de entrada na mezzanine board para podermos girar a esteira em ambas as direções.

Obs.: Ito ay mahalaga para sa iyo o mapeamentos dos pinos mula sa mezzanine board na ito upang palayainin / sys / class / gpio e que o código seja executado como root (sudo).

4 - Armazenamento de dados:

Sinusundan bilang impormasyong nakikita ang mga detalyadong pamamaraan para sa lahat ng mga serbisyo sa AWS IoT sa loob ng os osong podem ser acessados pelas pessoas competentes at tomar ações mustárias. Mahalaga para sa mga gumagamit ng protokol MQTT sa pamamagitan ng posibilidad na magbigay ng impormasyon tungkol sa impormasyon para sa bidirecional na ito.

Hakbang 6: Mga Larawan na Ginagawa Protótipo Em Construção. (Mga Bersyon 1.0 E 2.0)

Hakbang 7: Ang Autores Do Projeto

Da esquerda pra direita: - David Carvalho- Lucas Azevedo- Rodrigo Alves- Larissa Lages- Manoela Vieira- Bianca Lisle- Andréa DuqueAgradecimentos: Angelo Brito, Thiago Pinheiro, Heitor Araújo e à todos que nos ajudaram diretamente e indiretamente.