视觉分拣回收单元

识别准确率近满

基于YOLOv7-tiny的回收物识别系统，配合边缘计算硬件实现自动分拣，与现有方案相比，用轻量模型达到近满分类精度，并通过Petri网建模保证流程的准确与完整。

Lin, Yinan · Chien-Lung, Hsu · Wu, Yafen · Shen, Victor R.L.

Journal of Environmental Management 2026

参数信息

平均精度

98.9 %

技术优势

分拣不用人

摄像头识别后直接控制电机完成分拣，替代人工分类回收物。

识别精度够用

YOLOv7-tiny 全类别 mAP 达到 98.9%，轻量模型也能可靠区分回收物。

流程已验证

用 Petri 网对操作流程建模验证，保证自动分拣动作的准确和完整。

应用场景

• 自动售货机回收：给自动售货机加装识别分拣，直接回收容器。
• 环保机器人视觉：让回收机器人用轻量模型认出各种回收物。
• 边缘智能识别：在 HUB8735 边缘端跑 YOLOv7-tiny，不依赖云端。
• 自动化分拣：识别后控制电机自动分拣，降低人工成本。