ถังคัดแยกขยะต้นแบบอัตโนมัติด้วยวิธี YOLOv8 อัลกอริทึม

บทคัดย่อ

ขยะจำนวนมากที่ต้องการรีไซเคิล เช่น ขวด และกระป๋องจะถูกทิ้งรวมกันในถังขยะ การคัดแยกขยะที่ใช้เซ็นเซอร์ จะมีข้อจำกัดเมื่อขยะเกิดการเสียรูปทรงทำให้ผลการคัดแยกไม่แม่นยำ งานวิจัยนี้นำเสนอถังคัดแยกขยะอัตโนมัติต้นแบบด้วยวิธีการ YOLOv8 อัลกอริทึม เป็นวิธีการเรียรู้ของเครื่องด้วยชุดข้อมูลการฝึกฝนการเรียนรู้ของภาพ และใช้สถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันเลเยอร์ ที่สามารถแยกคุณลักษณะเด่นหลายระดับจากภาพที่รับเข้ามาสำหรับ การตรวจหาวัตถุ การสร้างกรอบขอบเขตที่สามารถใช้งานคะแนนความเชื่อถือของวัตถุ การประมวลผลและจำแนกประเภทของขยะใช้บอร์ดราสเบอรี่พาย รุ่น 5 ซึ่งควบคุมการทำงานบอร์ดไดรฟ์ รุ่น L298N จ่ายกระแสไฟฟ้าให้สเต็ปเปอร์มอเตอร์หมุนขยะลงถัง ส่วนระบบการแจ้งเตือนจะส่งข้อความแบบ SMS มาที่โทรศัพท์ของผู้ดูแลเมื่อขยะถึงจุดที่กำหนด โดยรับค่า จากเซนเซอร์อัลตราโซนิค รุ่น HC-RS04 ถังคัดแยกขยะอัตโนมัติต้นแบบด้วยวิธี YOLOv8 อัลกอริทึม มีกรณีทดสอบคัดแยกขยะ 4 ประเภท ค่าเฉลี่ยความถูกต้องของขวด และกระป๋องรูปทรงปกติอยู่ที่ 86.7% และ 96.7% สำหรับขวด และกระป๋องที่ผิดรูปมีค่าเฉลี่ย ความถูกต้องที่ 70.0% และ 86.7% ตามลำดับ ผลการทดสอบขวด และกระป๋องรูปทรงปกติพบว่ามีผลลัพธ์ดีกว่าขวด และกระป๋องเสียรูปทรง เนื่องจากขวดและกระป๋องที่มีรูปร่างปกติจะมีรายละเอียดคำอธิบายของขยะอย่างครบถ้วนในกล่องขอบเขต ซึ่งทำให้ถังขยะสามารถแยกขยะได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่อย่างไรก็ตามถังคัดแยกขยะอัตโนมัติต้นแบบด้วยวิธี YOLOv8 อัลกอริทึม มีการคัดแยกที่มีศักยภาพที่ดี