基于TensorFlow 的垃圾分拣机器人设计

吴蓬勃， 姚美菱， 王 拓， 孙青华

（石家庄邮电职业技术学院电信工程系，石家庄050021）

0 引 言

随着人工智能技术的飞速发展，许多国家已将人工智能作为国家发展战略。为此，国家制定了《新一代人工智能发展规划》［1］。人工智能领域面临着巨大的人才缺口［1］，各高校相继开设了人工智能相关专业［2］。以TensorFlow为代表的深度学习技术、基于深度学习的机器人控制技术逐渐成为人工智能专业的核心课程。受限于深度学习的高复杂度，部分院校的深度学习课程存在着理论与实践脱节的情况，实验很难开展。深度学习的实验平台价格昂贵，实验内容缺少与实际案例的结合，课堂实践内容缺少对课外实践与学科竞赛的支持［1］。

相关学者针对机器视觉和深度学习技术，研制了一些实验平台。文献［3］中使用π超级计算机和NVIDIA Pascal加速卡，构建了校级高性能计算机平台，并部署了TensorFlow等多款深度学习软件框架，面向校内提供深度学习应用服务［3］。文献［4］中使用基于NVIDIA Jetson TX1研制了计算机视觉创新实验平台，使得计算机视觉可以脱离计算机，应用于嵌入式系统领域；并将传统机器视觉算法和深度学习算法在实验平台上进行了验证。该实验平台具有一定的先进性，但是与实际案例的结合尚有欠缺。文献［5］中使用机器视觉，设计了水果雕花机器人创新实验，案例内容丰富，采用的是传统机器视觉技术，与新技术的对接尚待加强。

本实验平台以社区垃圾分拣为应用场景，基于TensorFlow深度学习框架和机械臂控制技术构建垃圾视觉分拣系统。……