一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置与方法
阅读说明：本技术 一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置与方法 (Automatic garbage classification and recovery device and method based on natural language processing ) 是由 穆安乐 张文玮 吴红巧 于 2019-09-18 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置,在上箱体的声音采集孔旁装有声音采集器,声音采集孔下方固定有喇叭；上箱体的顶板前后两侧分别开有垃圾投放口,在上箱体的内壁装有信息处理器；上箱体的内壁还安装有WiFi模块与电机驱动模块；下箱体通过多个挡板分隔为多个垃圾舱室,每个垃圾舱室上部分别装有一个红外传感器；在下箱体上部设置有机械传动机构,包括与滚珠丝杠模块配套的滚珠丝杠滑块,滚珠丝杠滑块向上与自动分类机构中的载物平台固定连接,载物平台底部开口安装有一对开合板。本发明还公开了一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收方法。本发明的装置及方法,识别效率高,自动化程度高。(The invention discloses an automatic garbage classification and recovery device based on natural language processing.A sound collector is arranged beside a sound collecting hole of an upper box body, and a loudspeaker is fixed below the sound collecting hole; the front side and the rear side of a top plate of the upper box body are respectively provided with a garbage throwing port, and the inner wall of the upper box body is provided with an information processor; the inner wall of the upper box body is also provided with a WiFi module and a motor driving module; the lower box body is divided into a plurality of garbage cabins by a plurality of baffles, and the upper part of each garbage cabin is respectively provided with an infrared sensor; the upper part of the lower box body is provided with a mechanical transmission mechanism which comprises a ball screw sliding block matched with the ball screw module, the ball screw sliding block is upwards fixedly connected with a carrying platform in the automatic classification mechanism, and a pair of opening plates are installed at the bottom opening of the carrying platform. The invention also discloses a garbage automatic classification and recovery method based on natural language processing. The device and the method have the advantages of high identification efficiency and high automation degree.)
技术领域
本发明属于环境保护技术领域，涉及一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置，本发明还涉及一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收方法。
背景技术
随着城市化的发展，垃圾正在逐年增长。目前在生活垃圾处理中仍然普遍使用焚烧处置的方式，不仅造成资源浪费，也导致了环境污染等问题。近年来，在日常生活所使用的垃圾箱已经从原来的只用一个垃圾箱(所有垃圾都扔进一个垃圾箱内)转变为使用四个垃圾箱(分为干垃圾、湿垃圾、有害垃圾、可回收垃圾)进行垃圾分类。这样的要求虽然达到了垃圾分类回收的目的，但是，由于所涉及到的垃圾种类复杂多样，目前很多垃圾投放者还很缺乏垃圾分类知识，难以对每个垃圾都能做出正确的分类，甚至有些人往往由于忙碌等因素而不乐于进行垃圾分类。
对于机器视觉垃圾箱这种设计可以利用摄像头采集垃圾图片，通过已经训练好的神经网络模型对垃圾图片进行分类识别，从而自动地将垃圾进行分类处理；但是，一方面利用视觉的技术很大程度上受光照的影响，另一方面，有很多垃圾通过机器视觉也不能判断出垃圾的种类(如火锅汤底等)。
因此，针对目前垃圾分类回收中的一些实际问题，以及机器视觉垃圾箱存在的不足之处，亟需研制一种更加精准、可靠、环保的垃圾自动分类回收装置及其相应方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置，解决了现有技术条件下，垃圾种类复杂多样，民众垃圾分类知识欠缺(指目前四分类垃圾箱)；利用视觉识别垃圾时，很多垃圾不能够被自动识别(指机器视觉垃圾箱)的问题。
本发明的另一目的是提供一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收方法。
本发明采用的技术方案是，一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置，包括上箱体和下箱体，上箱体的顶板开有声音采集孔，声音采集孔旁安装有声音采集器，声音采集孔下方固定有一个喇叭；上箱体开有垃圾投放口，在上箱体的内壁安装有信息处理器；上箱体的内壁还安装有WiFi模块与电机驱动模块；
下箱体分隔为多个垃圾舱室，每个垃圾舱室上部分别装有一个红外传感器，所有的红外传感器一起称为红外传感器模块；
在下箱体中设置有机械传动机构和自动分类机构。
本发明采用的另一技术方案是，一种基于自然语言处理的垃圾自动分类回收方法，利用上述的基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置，按照以下步骤实施：
步骤1、垃圾投放者先向载物平台中投入垃圾，然后发出语音指令，声音采集器采集到该语音指令之后，将声音信号传送给信息处理器，信息处理器中的微处理器开始进行模型匹配；
步骤2、当模型匹配失败时，微处理器将警示信号传递给喇叭，喇叭立即进行语音播报，提示垃圾投放者重新说出垃圾名称；
当模型匹配成功时，微处理器识别得到垃圾类型后，微处理器将投放动作信号发送到微控制器，微控制器给电机驱动模块发出信号，电机驱动模块驱动步进电机转动，滚珠丝杠模块动作使得滚珠丝杠滑块做横向移动，载物平台运动到所识别对应的垃圾舱室上方停止；然后，微控制器再控制舵机转动一定角度，载物平台下部开口的一对开合板同时打开，载物平台内的垃圾掉落倒入对应的垃圾舱室，完成分类；
步骤3、当某一个垃圾舱室中的垃圾将满，安装在该垃圾舱室里的红外传感器得到信号，红外传感器模块将信号通过杜邦线发送至微处理器，微处理器经过处理后利用WiFi模块连接到远程终端，通知相关人员及时清运和管理垃圾箱。
本发明的有益效果，包括以下方面：
1)本发明实现了垃圾的自动分类，用户只需对垃圾箱发出语音指令，再将垃圾直接扔入载物平台(垃圾投放中转箱)中即可，操作简单，与传统的人工垃圾分类相比，既方便又高效。
2)本发明采用自然语言处理技术作为核心，实现了语意的模糊识别，在所分类垃圾名称较多时和一物多名的情况下具有很好的分类效果，相比于一般的语音识别更加智能。
3)本发明结合物联网云技术，实现了实时获取每个垃圾舱室的满载信息，并传输给微处理器进行数据处理后，再通过WiFi模块将垃圾舱室的满载信息传输给终端，垃圾回收部门可根据实际情况安排员工进行及时清理，提高了垃圾分类回收的针对性和效率。
4)本发明具有体积小、重量轻、节能环保、外观新颖的优点，也可称为基于物联网的智能语音自动分类垃圾装置。
附图说明
图1是本发明装置的结构示意图；
图2是本发明的模型匹配原理框图；
图3是本发明装置的整体控制动作框图。
图中，1.声音采集器，2.蓄电池，3.WiFi模块，4.上箱体，5.滚珠丝杠模块，6.载物平台，7.舵机，8.红外传感器模块，9.下箱体，10.开合板，11.滚珠丝杠滑块，12.折合叶，13.步进电机，14.螺栓，15.太阳能发电机构，16.信息处理器，17.电机驱动模块，18.喇叭，19.声音采集孔，20.微处理器，21.微控制器。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
参照图1、图3，本发明的结构与原理是，包括上箱体4和下箱体9，上箱体4和下箱体9上下相扣共同组成垃圾箱整体，在上箱体4的顶板上表面设置有太阳能发电机构15，在上箱体4的顶板下表面安装有蓄电池2，太阳能发电机构15与蓄电池2连接，向蓄电池2进行充电；上箱体4的顶板左右两侧分别开有一个声音采集孔19(即该两个声音采集孔19对称分布于太阳能发电机构15的左右两侧)，每个声音采集孔19旁安装有一个声音采集器1(可以是麦克风)，其中的一个声音采集孔19下方固定有一个喇叭18，喇叭18用于在未识别出垃圾类型时，立即进行语音播报：“请重新输入语音指令(举例比如)”，提醒垃圾投放者重新发出“垃圾名称”的正确语音指令；上箱体4的顶板前后两侧对称太阳能发电机构15分别开有一个垃圾投放口，在上箱体4的内壁安装有一个对应声音的信息处理器16，(信息处理器16中包含两个模块，即微处理器20与微控制器21，微处理器20中预置有自然语言处理与识别模块，微处理器20主要用于声音信号的传送与垃圾类型的识别匹配；微控制器21主要用于控制其他执行部件的动作)；上箱体4的内壁还安装有一个WiFi模块3与一个电机驱动模块17；
下箱体9内腔中竖直设置有多个挡板，该多个挡板将下箱体9分隔为多个垃圾舱室(以便满足按照垃圾分类规则的分别存储，垃圾舱室可根据实际垃圾分类需要的数目设计为大小不同的舱室)，每个垃圾舱室上部分别装有一个红外传感器，所有的红外传感器一起称为红外传感器模块8，每个红外传感器用于所在垃圾舱室满载时将检测到的满载信号传送给微处理器20；
在下箱体9中设置有机械传动机构和自动分类机构，一起称为投放设备；
机械传动机构设置在下箱体9上部，机械传动机构的具体结构是，包括横跨在所有垃圾舱室上方的滚珠丝杠模块5，滚珠丝杠模块5中的滑轨上配套有滚珠丝杠滑块11，滚珠丝杠滑块11向上与自动分类机构中的载物平台6固定连接，即载物平台6伸进上箱体4的空间中，并且载物平台6在初始位置与上箱体4的顶板前后两侧的垃圾投放口相对，便于投放垃圾；滚珠丝杠模块5中的滚珠丝杠与步进电机13传动连接，步进电机13与电机驱动模块17控制连接，步进电机13通过螺栓14固定在下箱体9内壁。
步进电机13与电机驱动模块17信号连接，当微控制器21发出动作信号到电机驱动模块17，电机驱动模块17驱动步进电机13转动，此时，滚珠丝杠滑块11嵌套在滚珠丝杠模块5中的滑轨卡槽中，带动载物平台6做横向移动，朝指定的垃圾舱室上方移动。
自动分类机构的结构是，包括载物平台6(用于投放经过投放者初步分类的垃圾)，载物平台6底部开口，开口两边通过折合叶12安装有一对开合板10，每测的一个开合板10与一个舵机7传动连接，两个舵机7均与载物平台6固定连接；每侧的舵机7与本侧的折合叶12共用一个转动轴。开合板10闭合时堵住载物平台6底部开口承载垃圾，当载物平台6移动到识别种类的垃圾舱室上方时，微控制器21控制舵机7旋转一定的角度，舵机7带动开合板10转动，开合板10打开时所承载的垃圾从载物平台6底部开口掉下，将载物平台6中的垃圾倒入相应的垃圾舱室。
在微处理器20中预置有一种基于深度神经网络的垃圾语音识别模型和一种垃圾分类规则模型，该两个模型一起称为自然语言处理与识别模块(图2中简称自然语言处理算法)。前期训练过程中，训练输入时将各种垃圾名词利用Word2Vec转化为向量表示与其所对应的垃圾类别属性标签，通过多次卷积、池化等操作获得训练好的垃圾语音识别模型。当声音采集器1采集到垃圾名称的语音信号时，由之前训练好的垃圾语音识别模型判断出垃圾类别属性标签，再通过垃圾分类规则模型定义分类结果(垃圾分类规则根据需要设置分类项目，比如分为干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾等)。(参考论文：Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing，网址：https://arxiv.org/pdf/1708.02709.pdf)。
自然语言处理与识别模块中基于深度神经网络的垃圾语音识别模型包括垃圾分类语料库、垃圾分类模块和垃圾命名实体提取模块(NER)；垃圾分类语料库通过人工或半自动的方式进行语料库的标注，垃圾分类语料库中数据会被分割成训练、验证和测试数据；垃圾分类模块通过训练、验证和测试垃圾分类语料库的标注垃圾信息进行深度学习；垃圾命名实体提取模块是基于Bi-LSTM-CRF神经网络的深度学习模型，LSTM层后接入CRF层来做句子级别的标签预测，神经网络在训练过程中，首先进行正向传播，通过网络传递值并生成结果，得到一组权重值，然后进行误差反向传播，使用梯度下降算法迭代优化模型误差使得误差达到最小、对数似然函数达到最大化。将训练所得到的模型在预测垃圾类别过程(解码)时使用动态规划的Viterbi算法来求解最优路径，最终获得优化后的基于神经网络的垃圾语音识别模型。(参考论文：1.Huang Z,Xu W,Yu K.Bidirectional LSTM-CRF models forsequence tagging[J].arXiv preprint arXiv:1508.01991,2015。
2.Lample G,Ballesteros M,Subramanian S,et al.Neural Architectures forNamed Entity Recognition[C]//Proceedings of NAACL-HLT.2016:260-270。)
上述的垃圾分类模块是用来通过训练、验证和测试垃圾分类语料库的标注垃圾信息进行深度学习的，而垃圾分类规则模型是将垃圾分类规则根据需要设置分类项目，比如分为干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾、其他垃圾等，两者属于不同的概念。
信息处理器16内部包括相互连接的微处理器20(嵌入式结构)和微控制器21，声音采集器1输出端接入微处理器20输入端，微处理器20第一输出端与喇叭18连接，微处理器20第二输出端通过杜邦线与微控制器21输入端连接；微控制器21第一输出端与两个舵机7同时连接，微控制器21第二输出端与电机驱动模块17连接，电机驱动模块17输出端与步进电机13信号连接。声音采集器1固定在上箱体4的声音采集孔19旁，当声音采集器1采集到垃圾名称的声音信号后，传入微处理器20进行处理操作，微处理器20将声音信号转化为向量，再与自然语言处理与识别模块中的模型进行匹配，最终识别出垃圾的类型，再由微控制器21控制动作部件完成载物平台6的平移及投放至对应的垃圾舱室中。
红外传感器模块8由安装在每个独立的垃圾舱室中的红外传感器组成，每个红外传感器都采用杜邦线与微处理器20连接，微处理器20第三输出端与WiFi模块3连接，WiFi模块3与远程终端信号连接，WiFi模块3与远程终端一起称为物联网云模块。当某一个垃圾舱室中的垃圾即将装满时，该垃圾舱室中设置的红外传感器将满载信号传送给微处理器20，微处理器20通过WiFi模块3将满载信息发送到远程终端，方便相关人员及时清运和管理垃圾箱。
太阳能发电机构15输出端与蓄电池2连接，蓄电池2再与整个垃圾箱中的各个用电设备分别连接，实现给整个垃圾箱中的用电设备供电，太阳能发电机构15与蓄电池2一起称为电源模块。
本发明装置的工作原理是：
1)如图2所示，自然语言处理语音识别(图2中简称自然语言处理算法)的原理为，垃圾投放者(用户)发出的“唤醒词+语音指令”，语音指令是指所投入的垃圾名称，声音采集器1采集到垃圾投放者(用户)发出的“唤醒词+语音指令”之后，将该声音信号传送给信息处理器16，信息处理器16采用Word2Vec将词语转化为向量表示，再与之前深度神经网络所训练好的垃圾语音识别模型进行匹配，选出与语音指令向量距离最近的模型向量对应的垃圾类别属性，通过与垃圾分类规则模型进行匹配，识别得到本次所投放垃圾的类型。当本次模型匹配失败时，微处理器20将警示信号传递给喇叭18，喇叭18立即进行语音播报“语音指令输入错误，请重新输入语音指令”；
2)如图2所示，当本次模型匹配成功时，微处理器20识别得到垃圾类型后，微处理器20将分类投放信号发送到微控制器21，微控制器21控制电机驱动模块17驱动步进电机13转动，滚珠丝杠模块5使得滚珠丝杠滑块11做横向移动，载物平台6运动到所识别对应的垃圾舱室上方停止，此时微控制器21再控制两个舵机7同时转动一定角度，一对开合板10同时打开，垃圾被分类倒入下方的垃圾舱室中。
3)结合物联网技术，通过设置在每个独立垃圾舱室中的红外传感器模块8检测到垃圾已经填满本分隔垃圾舱室，此时红外传感器模块8发送信号给信息处理器16，信息处理器16将数据通过WiFi模块3将信息发送到远程终端，帮助相关人员管理垃圾箱，及时清运。
4)太阳能发电机构15将太阳能转化为电能存储到蓄电池2中，蓄电池2给整个垃圾箱中的用电设备供电。
参照图3，本发明装置的工作过程是，利用上述的基于自然语言处理的垃圾自动分类回收装置，按照以下步骤实施：
步骤1、垃圾投放者先向载物平台6中投入垃圾，然后发出“唤醒词+语音指令”，比如“垃圾箱+这里有一个香蕉皮”，声音采集器1采集到该“唤醒词+语音指令”之后，将声音信号传送给信息处理器16，信息处理器16中的微处理器20开始进行模型匹配，以便识别出本次所投放垃圾的类型；
步骤2、当模型匹配失败时，微处理器20将警示信号传递给喇叭18，喇叭18立即进行语音播报“语音指令输入错误，请重新输入语音指令”，语音指令是指垃圾名称，提示垃圾投放者重新说出“尽量正规或专业”的垃圾名称；
当模型匹配成功时，微处理器20识别得到垃圾类型后，微处理器20将投放动作信号发送到微控制器21，微控制器21给电机驱动模块17发出信号，电机驱动模块17驱动步进电机13转动，滚珠丝杠模块5动作使得滚珠丝杠滑块11做横向移动，载物平台6运动到所识别对应的垃圾舱室上方停止；然后，微控制器21再控制两个舵机7同时转动一定角度，载物平台6下部开口的一对开合板10同时打开，载物平台6内的垃圾掉落倒入对应的垃圾舱室，完成分类；
步骤3、当某一个垃圾舱室中的垃圾将满，安装在该垃圾舱室里的红外传感器得到信号，红外传感器模块8将信号通过杜邦线发送至微处理器20，微处理器20经过处理后利用WiFi模块3连接到远程终端，通知相关人员及时清运和管理垃圾箱。