Design and implementation of an automatic waste recognizer

In recent years, waste management has increasingly become a topic of debate around the world, both in developed countries and developing ones. More and more often we read news concerning environmental disasters caused by an improper sorting or disposal of waste.\\The recycling chain is a complex and onerous system consisting in several blocks in sequence.\\The proposed work is positioned at the beginning of this chain, in fact, it was developed to improve the collection of waste from the source baskets.\\We developed an Automatic Waste Recognition system consisting in two modules able to recognize waste materials through two different methods. The first method employs several sensors in order to classify trash while the second make use of a camera with a image processing service, but both based on the same control unit.\\Machine learning models have been trained and tested among the data retrieved by the two modules and a broad phase was dedicated to the comparison of the two methodologies trying to combine them to get the best possible result.

Negli ultimi anni la gestione dei rifiuti è diventata sempre di pù un argomento di discussione in tutto il mondo, sia nei paesi sviluppati che in quelli in fase di sviluppo.\\Sempre più spesso leggiamo notizie riguardanti disastri ambientali causati dallo smaltimento improprio dei rifiuti. La catena che forma il reciclaggio dei rifiuti è sicuramenta un sistema molto complesso e oneroso, che può essere suddiviso in vari blocchi sequenziali.\\Il lavoro proposto in questa tesi è posizionato all'inizio della catena, infatti è stato svlippato per migliorare lo smistamento dei rifiuti dai comuni cestini domestici. Abbiamo sviluppato infatti un sistema di riconoscimento automatico composto da due moduli capaci di riconoscere i materiali dei rifiuti attraverso due metodologie diverse.\\Il primo metodo utilizza dei sensori per la classificazione dei rifiuti mentre il secondo utilizza una micro camera e un servizio di elaborazione delle immagini. I due moduli sono basati sulla stessa unità di controllo, e possono essere integrati.\\Abbiamo utilizzato degli algoritmi di apprendimento automatico che sono stati applicati ai dati collezionati attraverso i due moduli e un' ampia fase del lavoro è stata dedicata alla comparazione delle due metodologie cercando inoltre la giusta combinazione tra le due per ottenere il migliore risultato finale possibile.