Проекты

Интеллектуальная система сбора и сортировки использованной тары «Master Bin 20.2.0» / Intelligent system of collecting and sorting rubbish Master Bin 20.2.0

Работа призёра открытой городской научно-практической конференции «Курчатовский проект – от знаний к практике, от практики к результату» в секции «Мастер-классы на иностранном языке»

Направление работы: Робототехника
Авторы работы: ГБОУ Школа № 1532
Предметы: Информатика, Английский язык, Робототехника
Классы: 10 класс
Мероприятия: Открытая городская научно-практическая конференция «Курчатовский проект – от знаний к практике, от практики к результату» 2021 года

Актуальность

Во многих странах мира переработка мусора является одной из важнейших задач. На текущий момент в мире существует три основных способа избавления от отходов: захоронение, сжигание и переработка. Самым благоприятным методом для экологии является переработка. Сократить негативное воздействие на окружающую среду, почву, подземные и поверхностные воды возможно, правильно сортируя мусор и бытовые отходы, многие из которых можно использовать для переработки или получения энергии.

Важно использовать продукты, которые возможно переработать и тем самым сократить появление неразлагающихся или долго разлагающихся отходов. К последним относятся: стеклянные бутылки – около 1 млн лет, консервные банки – около 100 лет, резиновая обувная подошва – около 80 лет, кожаные изделия – около 50 лет, нейлоновые изделия – около 40 лет, полиэтиленовые изделия – 20 лет, шерстяные изделия – около 5 лет.

Предварительная сортировка мусора и бытовых отходов поможет существенно сэкономить на его вывозе и утилизации, а потребителю поможет сэкономить средства, которые были бы затрачены на дальнейшую переработку или вывоз и хранение мусора на свалке.

Цель

Организовать и внедрить в школе автоматизированную систему сбора, распознавания и сортировки использованной тары, которая в дальнейшем будет отправляться на переработку. Сортировка осуществляется по классам материалов, из которых была произведена тара: стекло, пластик, металл.

Задачи

  1. Исследовать мировой и отечественный опыт в вопросах автоматизации и сортировки тары.
  2. Разработать прототип устройства, которое автоматически определяет состав тары и производит её сортировку.
  3. Реализовать управление процессами с помощью RFID-модуля с использованием карты «Проход-питание» для сохранения и отправки данных на сервер.
  4. Производить тестирование и отладку системы.
  5. Внедрить систему экобонусов.

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

  • Компьютер для поиска и анализа информации
  • Платформа Arduino UNO
  • Дисплей LCD1602 c интерфейсом I2C
  • Источник питания – аккумулятор LiPo 2s (7.4v) 1200mah
  • Сенсорная кнопка
  • Модуль чтения RFID RC522
  • Тензодатчик типа «мост» с внешней микросхемой АЦП - HX711 (датчик веса)
  • 2 модуля ИК-оптопары
  • Механизм платформы для приёма тары с сервоприводом MG995
  • Trema Shield (необходим для удобства подключения периферии)
  • Механизм направляющей для сортировки тары по соответствующим бакам
  • Сервопривод SG90 для приведения механизма в действие

Описание

В процессе выполнения настоящей работы автором было обобщено отношение к переработке мусора, изучена ситуация в школе, разработано устройство для сортировки использованной тары, произведённой из разных видов материалов, а также разработана система экобонусов для мотивации школьников сортировать мусор и бережно относиться к экологии.

Результаты работы/выводы

На текущий момент полностью реализован автономный режим работы. После ряда испытаний было выявлено, что корзина в автономном режиме работы правильно определяет класс тары примерно в 95% случаев. Также заложен алгоритм распознавания оставшейся жидкости в таре. В данный момент в разработке – сетевой режим работы. Разрабатывается оптимальный алгоритм машинного обучения, который смог бы обеспечить определение правильного типа тары с точностью, близкой к 100%. 

Перспективы использования результатов работы

В последующих версиях корзины планируется использование более двух ИК-датчиков для более точных измерений. Сейчас это ограничение действует, так как в данный момент имеется всего 6 аналоговых портов на используемой платформе UNO.

В планах:

  • разработка программного решения – консоли администратора для управления сервером и мониторинга состояния сети корзин;
  • реализация считывания RDIF меток (карта учащегося) у сдавшего тару, внедрение в школе системы поощрений – экобонусных баллов.

Система позволит учащимся выполнять ежедневные задания, регистрировать их достижения, следить за экорейтингом и получать поощрения за активное участие в проекте.