Geri Dönüştürülebilir Atıkların Materyallerine Göre Sınıflandırılması için Raspberry Pi Tabanlı Donanım Geliştirilmesi
Development of Raspberry Pi Based Hardware for Classification of Recyclable Wastes According to Their Materials
Yazar: Sağlam, Ali; Taş, Melike; Baykan, Nurdan
Dergi: Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 2020
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Raspberry Pi,Geri Dönüşüm,Görüntü İşleme,Derin Öğrenme,Nesne Tanıma ; Raspberry Pi,Recycling,Image Processing,Deep Learning,Object Recognition

Hem doğanın korunması hem de sürekli artan insan ihtiyaçları için gerekli olan ve doğada kısıtlı miktarda bulunan materyallerin takviye edilmesi için ortaya çıkan “geri dönüşüm” kavramı son yıllarda en önemli konulardan birisi olmuştur. Belirli bir geri dönüşüm işlemi sonucunda, “ham maddesi yeniden kullanılabilir hale getirilebilen atıklar” olarak bilinen geri dönüştürülebilir atıkların toplanması konusu dünya genelinde üst ve yerel yönetimlerin de ilgilendiği bir problem olmuştur. Bunun için belirli merkezlere geri dönüştürülebilir atıklar için özel kutular yerleştirilmekte ve insanlar geri dönüşüm konusunda teşvik edilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmada, geri dönüşüm projelerinde kullanılmak üzere kâğıt, cam ve plastik atıklarının geri dönüşüm kutuları içerisinde gerçek zamanlı olarak tespit edilebilmesi için gerekli elektronik malzemeler ve yazılımlar kullanılarak bir materyal tanıma sistemi geliştirilmektedir. Sistem geri dönüşüm kutusuna atılan geri dönüştürülebilir katı atıkların materyallerini tanıyan ve materyale göre kullanıcı hesabına ücret yükleyen bir simülasyon işlevi görmektedir. Geliştirilen donanım kamera, LCD ekran, LED, IR LED, devre tahtası ve jumper kablo gibi Raspberry Pi üzerine bağlanabilen elektronik cihazları da içermektedir. Materyallerin tanınması için gerekli yazılımının geliştirilmesi aşamasında; kâğıt, cam ve plastik materyallerini içeren 845 adet resim çalışma kapsamında hazırlanmış ve bunların 662 tanesi Tensorflow nesne tanıma kütüphanesi üzerinde eğitim için kullanılmıştır. Materyallerin geliştirilen donanım tarafından gerçek zamanlı olarak algılanması ve elde edilen nesne tanıma modelinin donanım üzerinde kullanılabilmesi için Raspberry Pi içerisine OpenCV bilgisayarlı görme kütüphanesi yüklenmiştir. En son olarak, geliştirilen donanım ilgili materyallere özel ayrılmış kutular üzerine sabitlenerek sistem gerçek zamanlı olarak çalışır hale getirilmiştir. Sistemin düzgün çalıştığını doğrulamak için kutu içerisine bazı atıklar atılmış ve LCD ekran üzerinde sonuçlar görüntülenmiştir.

The concept of "recycling", which emerged to reinforce the limited amount of materials in nature, which is necessary for both the protection of nature and the ever-increasing human needs, has been one of the most important issues in recent years. The issue of collecting recyclable wastes known as “the wastes whose raw materials can be reused” as a result of a certain recycling process has been a problem that the top and local governments interest around the world. For this, special boxes for recyclable wastes are placed in certain centers and people are encouraged to recycle. In this study, a material recognition system is developed by using the necessary electronic materials and software to detect paper, glass and plastic wastes in recycling bins in real-time to be used in recycling projects. The system functions as a simulation that recognizes the materials of recyclable solid wastes thrown into the recycling bin and charges the user account according to the material. The developed hardware includes electronic devices that can be connected to the Raspberry Pi such as camera, LCD screen, LED, IR LED, breadboard and jumper cable. During the development of the software required for the recognition of the materials, 845 pictures including paper, glass and plastic materials were prepared within the scope of the study and 662 of them were used for training on the Tensorflow object recognition library. The OpenCV computer vision library has been loaded into the Raspberry Pi so that the materials can be detected in real-time by the developed hardware and the obtained object recognition model can be used on the hardware. Finally, the system has become works in real-time by fixing the developed hardware on boxes dedicated to the relevant materials. To verify that the system is working properly, some waste has been thrown into the boxes and the results are displayed on the LCD screen.