2024-10-16
各学院(部)：
为更好开展新工科毕设项目，提升项目质量和水平，“智慧校园垃圾分类机器人”新工科毕业设计项目现面向全校教师和毕业班学生进行招募。现将有关事项通知如下。
一、项目背景、目的及意义
随着社会的发展和环境意识的增强，垃圾分类已经成为城市生活的重要组成部分。在校园中推广垃圾分类不仅有助于培养学生的环保意识，还能有效提高校园环境质量。然而，传统的垃圾分类方式存在效率低下、分类不准确等问题。为了解决这些问题，我们提出开发一款智慧校园垃圾分类机器人，利用人工智能技术实现垃圾的自动分类和处理。
二、项目已具备的条件
依托于精仪学院国家级实验教学示范中心，已具备的技术条件：
1.图像识别技术：利用摄像头捕捉垃圾图像，通过深度学习算法进行分类。
2.机器学习算法：训练模型以识别不同类型的垃圾。
3.机械臂操作：设计机械臂实现垃圾的自动抓取和投放。
已具备的设备配置：
1.摄像头：捕捉垃圾图像。
2.处理器：运行图像识别和机器学习算法。
3.机械臂：执行垃圾抓取和投放动作。
4.传感器：监测垃圾箱的满度和机器人的工作状态。
三、项目期限与目标
项目期限：
1.调研：1个月。市场调研、技术调研、需求分析。
2.设计：2个月。系统设计、硬件选型、软件开发。
3.开发：4个月。硬件组装、软件开发、系统集成。
4.测试：2个月。单元测试、集成测试、用户测试。
5.部署：1个月。设备安装、系统部署、用户培训。
6.运行：持续进行。系统维护、数据监控、功能升级。
项目目标：
1.提高垃圾分类效率：通过自动化技术减少人工分类的时间和劳动强度。
2.提升分类准确性：利用图像识别和机器学习算法提高垃圾分类的准确性。
3.增强环保教育：通过机器人的互动功能，增强学生的环保意识和参与感。
4.数据收集与分析：收集垃圾分类数据，为校园环保政策提供决策支持。
四、项目主要方向及任务
智慧校园垃圾分类机器人项目的任务旨在通过智能化手段提升校园垃圾分类的效率和准确性，同时增强学生的环保意识和参与度。以下是该项目的主要方向及任务：
1.技术研发与创新
研究并开发适用于校园环境的垃圾分类技术，包括图像识别、机器学习、人工智能算法、物联网技术等。
•图像识别技术：开发高精度的图像识别系统，使机器人能够通过视觉识别不同种类的垃圾。
•机械臂控制：研发灵活的机械臂，能够稳定且准确地抓取和投放垃圾。
•传感器集成：利用多种传感器（如光学、力学、热学）来提升机器人的识别和操作能力。
•人工智能算法：采用深度学习等算法，提高机器人的自主学习和分类能力。
2.系统集成与优化
设计并集成适合垃圾分类任务的机器人硬件，包括机械臂、传感器、摄像头、分类装置等。
•硬件集成：将摄像头、机械臂、传感器等硬件有效集成，确保系统的稳定运行。
•软件协调：开发统一的操作软件，实现数据的实时处理和机器人的远程控制。
•系统优化：不断优化系统性能，提高垃圾分类的准确性和处理速度。
3.环境适应性研究
•户外环境适应性：研究机器人在户外环境下的工作机制，包括防雨、防晒、抗干扰等。
•不同垃圾场景：针对校园内不同的垃圾投放场景（如宿舍区、食堂、图书馆等），开发相应的识别和处理策略。
4.环保教育与推广
通过垃圾分类机器人的互动功能，开展环保教育科普宣传等活动，提高学生的环保意识和参与垃圾分类的积极性。
•环保意识提升：通过机器人的互动展示，增强学生的环保意识和参与感。
•科普教育：利用机器人作为教学工具，开展垃圾分类的科普教育活动。
5.数据收集与系统升级
根据收集数据，建立垃圾分类机器人的维护和升级机制，确保长期稳定运行。
•数据记录：收集机器人在不同场景下的垃圾分类数据。
•效果评估：分析垃圾分类的效果，为进一步优化提供依据。
6.项目实施与评估
•试点实施：在校园内选择特定区域进行试点运行。
•效果评估：根据试点结果评估机器人的性能和实用性，进行必要的调整和优化。
通过上述方向和任务的实施，智慧校园垃圾分类机器人项目将有助于提升校园垃圾分类的效率和准确性，推动校园垃圾分类工作，为建设绿色、环保、智慧的校园环境做出贡献，同时也为学生提供了实践和学习的平台，增强了校园的环保氛围。
五、招募要求：
拟招募选题学生的专业：自动化学院、机械学院。
六、报名及联系方式：
相关课题细节以及其他未尽事宜请咨询项目组联系人：于音：yuyin@tju.edu.cn
欢迎各位同学踊跃报名，期待你的加入！
新工科毕设工作组
2024年10月16日