[論文レビュー] ConvoWaste: An Automatic Waste Segregation Machine Using Deep Learning

Md. Shahariar Nafiz, Shuvra Smaran Das+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 6, 2023

Municipal Solid Waste Management被引用数 8

ひとこと要約

ConvoWaste は、深層学習ベースの廃棄物分別システムを提案。廃棄物をビンに分類し、サーボモータ、センサー、GSM、Android アプリを用いて遠隔操作と通知を行い、98% の精度を達成。

ABSTRACT

Nowadays, proper urban waste management is one of the biggest concerns for maintaining a green and clean environment. An automatic waste segregation system can be a viable solution to improve the sustainability of the country and boost the circular economy. This paper proposes a machine to segregate waste into different parts with the help of a smart object detection algorithm using ConvoWaste in the field of deep convolutional neural networks (DCNN) and image processing techniques. In this paper, deep learning and image processing techniques are applied to precisely classify the waste, and the detected waste is placed inside the corresponding bins with the help of a servo motor-based system. This machine has the provision to notify the responsible authority regarding the waste level of the bins and the time to trash out the bins filled with garbage by using the ultrasonic sensors placed in each bin and the dual-band GSM-based communication technology. The entire system is controlled remotely through an Android app in order to dump the separated waste in the desired place thanks to its automation properties. The use of this system can aid in the process of recycling resources that were initially destined to become waste, utilizing natural resources, and turning these resources back into usable products. Thus, the system helps fulfill the criteria of a circular economy through resource optimization and extraction. Finally, the system is designed to provide services at a low cost while maintaining a high level of accuracy in terms of technological advancement in the field of artificial intelligence (AI). We have gotten 98% accuracy for our ConvoWaste deep learning model.

研究の動機と目的

• 都市部の廃棄物管理課題を自動化して循環型経済を支援すること。
• DCNN ベースの分類器を開発し、廃棄物を designated bins に正確に分別する。
• 自動ビン充填と警告機構のためのハードウェア構成要素（サーボモータ、超音波センサ）を統合する。
• Android アプリによる遠隔監視・制御を可能にする。

提案手法

• 廃棄物分類のために深層畳み込みニューラルネットワークと画像処理を適用する。
• 検出された廃棄物を正しいビンに置くためのサーボモータを用いた機構を使用する。
• ビンの廃棄物レベルを監視するために超音波センサを組み込み、双方向帯域のGSM で通信する。
• Android アプリを通じて遠隔制御とデータアクセスを提供する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DCNN ベースのモデルは自動分別のために一般的な廃棄物タイプを正確に分類できるか。
• RQ2 ハードウェア作動（サーボ）とセンサ（超音波、GSM）は継続的な廃棄物分別をどれだけ自動化できるか。
• RQ3 統合システムはタイムリーな通知と遠隔管理をサポートしてリサイクルワークフローを強化できるか。

主な発見

• 提案された ConvoWaste システムは廃棄物分類で 98% の精度を達成。
• 廃棄物検出結果が適切なビンへサーボ作動による分別を駆動。
• 超音波センサはビンのレベルを監視し、廃棄物処理の通知をトリガーする。
• 双方向帯域のGSM により状態更新と制御の通信が可能。
• システムアーキテクチャは Android アプリによる遠隔操作を可能にする。