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该开题报告主要探讨了一种基于OpenMV的常见单垃圾自动分类系统的设计。该系统旨在解决我国城市生活垃圾处理的问题，通过智能化技术提高垃圾分类的准确性和效率。以下是该系统的关键知识点和设计细节：

1. **研究意义**：鉴于我国城市垃圾处理的现状，如大量垃圾产生、处理费用高昂和环境污染严重，开发一种自动垃圾分类系统具有重要意义。它能够减少垃圾处理量，提高资源回收利用率，降低人工成本，并有助于改善环境状况。

2. **系统构成**：系统主要由图像分类模块、控制模块、电机驱动模块和传感器模块组成。OpenMV摄像头负责图像采集，通过深度学习框架进行视觉识别，识别出垃圾类型。STM32F103C8T6单片机接收图像信息并处理，控制舵机和步进电机，实现垃圾的自动投放和垃圾桶的选择。

3. **研究内容**：

– **图像采集、处理和分类**：OpenMV摄像头捕获图像，然后通过深度学习算法（如AlexNet、VGG16、Inception-ResNet、EfficientNet等）进行分类。

– **传感器与消毒**：使用红外传感器检测垃圾桶是否已满，以及紫外线杀菌灯对垃圾进行消毒处理。

4. **预期目标**：系统应能准确识别四类垃圾（可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾），并将它们投放到对应的垃圾桶中。当垃圾桶接近满载时，红外传感器会触发提醒，以便及时处理。

5. **技术路线**：采用文献研究法了解现有垃圾分类设计，实验法进行软件功能的模拟调试和参数优化。设计中考虑了图像识别、机械结构设计、设备选型和电机选型等环节。

6. **设备选型**：选择STM32F103C8T6作为控制器，OpenMV4 H7 plus摄像头模组进行图像识别，搭配WiFi扩展板实现远程控制。舵机和减速电机分别用于旋转底盘和垃圾投放台的伸缩动作。

7. **时间规划**：从2022年11月至2023年2月，逐步进行资料收集、开题报告编写、硬件选型和软件学习等工作。

该开题报告介绍了一个基于OpenMV的智能垃圾分类系统，该系统利用深度学习和传感器技术实现自动分类和管理，有望提升垃圾分类的效率和环保效果。设计中涉及到的图像处理、单片机控制、传感器应用和电机驱动等技术，均为现代智能硬件设计的重要组成部分。

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