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

2024 Pengarang: John Day | [email protected]. Terakhir diubah: 2024-01-30 09:54

A nossa lixeira inteligente terdiri dari separação automática do lixo. Através de uma webcam, ela identifica o tipo de lixo e o deposita no compartimento adequado para posteriormente ser reciclado.

Langkah 1: Lixo, Um Problema Mundial

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

Para ter uma 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 isso korespondensi 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.

Langkah 2: Por Que Separar O Lixo?

Buat separação dos lixos fica mais fácil dan rápida a recicclagem do material. A recicclagem reduz mempertimbangkan avelmente os casos de doenças e mortes devido s enchentes dan acúmulo de lixo em locais urbanos, diminui impactos sobre e s enchentes dan mei.

Langkah 3: Qual a Solução?

Dasar-dasar penyelesaian masalah Lixeira feita com materi também recicláveis que analisa tipo de lixo eo descarta no compartimento correto. O reconhecimento é através de uma kamera que utiliza um banco de dados de imagens e formas. capaz de aprender dan reconhecer o material lakukan objeto descartado (papel, metal, plástico, vidro ou outros). Após a detecção e classificação do objeto, um sinal é enviado para um motor que move uma esteira, posiciona no local adequado e outro motor acionado para fazer o despejo.

Langkah 4: Quais As Tecnologias Utiladas?

Perangkat lunak:

- OpenCV

- Pengklasifikasi kaskade Haar

- Python

- MRAA

-Linux (Debian)

Perangkat keras:

- Dragonboard 410c

- 96 papan Mezzanine

- Motor DC

- Pengemudi Motor Ponte H L298N

- Fonte ATX 230W

- Kamera web

Langkah 5: Algoritma E Códigos

Bagian 1 - OpenCV, Statistik

Cari tahu untuk melakukan reconhecer os 5 tip dan materi deskripsi no Langkah 3 demoraria muito, decididor afunilar o problema e detectar apenas latas dan garrafas de plástico para compprovar a prova do conceito. Essa detecção ocorreu nos seguintes passos.

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

2 - Deteksi:

2.1 - Konverter gambar untuk espao de cor HSV. Aumentar 'V' por um fator de 2 com o objetivo de ter features mais visíveis.

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

2.3 - Menghitung a magnitudo com iguais peso em ambas as direções.

2.4 - Aplikasi o método de Otsu na imagem detectada pela camera..

2.5 - Aplikasi Penutup dan imagem detectada pela camera.

2.6 - Aplikasi detektor bordas Canny

2.7 - Kalkula sebuah transformasi de linha de Hough

2.8 - Enquadrar bordas do objeto num retângulo.

2.9 - Periksa proporsi yang lebih besar x altura untuk membandingkan dengan banco de dados. Tidak ada banco estão armazenados diversos modelos positivos dan negativos.

3 - Separação: Dado a saída da etapa anterior (garrafa ou lata), movemos a esteira (motor) para o lado esquerdo ou direito despejando o objeto e acendendo um LED para indicar que o processo ocorreu com sucesso.

3.1 - Simpan lebih cepat dari DragonBoard ser de apenas 1.8V nomor pin digitais e os driver dos motores requererem uma tensão de entrada de no mínimo 5 V, utilizamos as saídas 12 V de uma fonte ATX de 230 W.

3.2 - Nesta etapa utilizamos o mraa para mapear os dois dois dois dois motor em pinos de entrada na mezzanine board para podermos girar a esteira em ambas sebagai petunjuk.

Obs.: importante deixar claro que o mapeamentos dos pinos da mezzanine board deve estar liberado no diretório /sys/class/gpio e que o código seja executado como root (sudo).

4 - Armazenamento de dados:

Todas as informaes detectadas são enviadas para uma instância da AWS IoT onde os dados podem ser acessados pelas pessoas kompeten dan tomar aes necessárias. Essas dados são trocados utilizando o protocolo MQTT onde é possível o envio dan recebimento de informações de forma bidirecional.

Langkah 6: Gambar Lakukan Protótipo Em Construção. (Ayat 1.0 E 2.0)

Langkah 7: Autores Lakukan 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 todos que nos ajudaram diretamente e indiretamente.