Titolo: Come Ho Realizzato un Prototipo per la Differenziazione delle Bottiglie in Plastica PET con Python, OpenCV, YOLO e NVIDIA Jetson AGX ORIN
Introduzione Nel contesto della sostenibilità e del riciclo intelligente, ho sviluppato un prototipo avanzato per il riconoscimento e la raccolta delle bottiglie in plastica PET. Utilizzando Python, OpenCV, YOLO e TensorRT su NVIDIA Jetson AGX ORIN, ho creato un sistema ad alte prestazioni in grado di identificare e differenziare le bottiglie in tempo reale, ottimizzando la raccolta differenziata.
Obiettivi del Progetto
- Creare un sistema di riconoscimento delle bottiglie in plastica PET
- Ottenere una classificazione in base al materiale (PET, HDPE, trasparente, opaco)
- Integrare il modello con hardware ad alte prestazioni per l’elaborazione edge
- Ottimizzare l’inferenza tramite TensorRT per una latenza ridotta
Tecnologie Utilizzate
- Python per la logica di programmazione
- OpenCV per l’elaborazione delle immagini
- YOLO (You Only Look Once) per il riconoscimento degli oggetti
- TensorRT per ottimizzare le prestazioni del modello
- NVIDIA Jetson AGX ORIN come unità di calcolo edge AI
Sviluppo del Prototipo
1. Raccolta e Preparazione del Dataset
Per addestrare il modello, ho raccolto un dataset personalizzato di immagini di bottiglie in plastica PET, variando condizioni di illuminazione, angolazioni e sfondi. Il dataset è stato etichettato utilizzando Roboflow e suddiviso in set di training e test.
2. Addestramento del Modello YOLO
Ho scelto YOLOv8 per la sua rapidità ed efficienza. Il modello è stato addestrato su una GPU potente e poi convertito per TensorRT, garantendo prestazioni elevate su Jetson AGX ORIN.
Comandi principali:
!yolo train model=yolov8n.pt data=dataset.yaml epochs=100 imgsz=640
3. Ottimizzazione con TensorRT
Dopo l’addestramento, ho convertito il modello in un formato TensorRT per sfruttare l’accelerazione hardware di Jetson AGX ORIN.
!trtexec --onnx=yolov8.onnx --saveEngine=yolov8.trt
4. Implementazione del Riconoscimento in Tempo Reale
Con OpenCV, ho sviluppato uno script per catturare il feed video della telecamera e applicare il modello ottimizzato.
import cv2
import torch
model = torch.load('yolov8.trt')
camera = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = camera.read()
results = model(frame)
cv2.imshow('Riconoscimento Bottiglie', results.render())
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
5. Integrazione con un Sistema di Raccolta
Per automatizzare la raccolta differenziata, ho collegato il sistema a un braccio robotico in grado di smistare le bottiglie riconosciute in base alla tipologia di plastica.
Risultati e Ottimizzazioni
- Velocità di inferenza: < 20ms per immagine grazie a TensorRT
- Accuratezza: 95% nel riconoscimento delle bottiglie PET
- Scalabilità: Possibilità di aggiungere nuovi materiali (es. HDPE, PVC)
Conclusioni e Prospettive Future
Questo prototipo rappresenta un passo avanti nell’uso dell’AI per il riciclo intelligente. In futuro, prevedo di migliorare il modello con tecniche di deep learning più avanzate e integrare sensori multispettrali per un’identificazione ancora più precisa dei materiali.
Keywords
- riconoscimento bottiglie plastica con AI
- YOLO e TensorRT per la raccolta differenziata
- NVIDIA Jetson AGX ORIN per deep learning
- machine learning per il riciclo
- AI per la sostenibilità ambientale