STEAM案例 | 《智能垃圾桶》项目的设计

智能分类垃圾桶已逐步融入人们的生活，其背后的科学原理充满探究价值。设计一款教学项目，不仅能让学生体验人工智能技术的应用，还能促进他们在垃圾分类活动中的实践与创新，有效提升实践能力与问题解决能力。

为了创新优化“智能分类垃圾桶”项目，设计出一款全自动、低成本的智能分类垃圾桶。材料上，我们选用Kendryte K210处理器为核心开发的人工智能摄像头模块，Arduino UNO控制板作为系统核心，搭配超声波传感器、舵机模块、红外感应器、LED灯带、MP3模块等，实现全自动智能垃圾分类。同时，具备“人—桶”交互功能，如图1所示。

图1 全自动智能分类垃圾桶

项目从自动感应、图像识别、全自动投放、溢满判断和语音播报五个方面进行创新设计。具体如下：

1. **自动感应**：在投放口增加红外感应门，使用红外感应器判断人是否靠近，以自动开盖。托盘供用户放置垃圾，体验更佳。

2. **图像识别**：使用人工智能摄像头进行图像识别，先采集所有垃圾图像，标记数据集，通过多次迭代训练，实现自动识别垃圾类型。引导学生探索计算机识别图像过程，认识到数据的重要性。

3. **全自动投放**：使用两个舵机控制托盘移动，将垃圾运载到相应收集箱上方，倾倒垃圾，实现全自动精准投放。此为作品最大创新点。

4. **溢满判断**：超声波传感器判断垃圾收集箱是否溢满，用户在投放前能得知各箱状态，避免错误投放。

5. **语音播报**：识别垃圾后，播报名称及类型，确认识别结果。垃圾收集箱满时，LED灯提示，提醒用户及时清理。

在外观设计上，将垃圾桶造型简化为立方体结构，内置四个分类垃圾收集箱，实现空间最大化利用。四个舵机简化为两个，实现精准投放，顶部设置LED灯带作为溢满提示。整体设计简洁直观，易于识别，改进现有智能垃圾桶设计。

项目设计融合了人工智能与STEM教育，通过创新优化“智能分类垃圾桶”，不仅提升教学项目的功能，更贴近实际需求，让学生更深入体验人工智能技术对生活的便利性。