UIArm I: Development of a Low-Cost and Modular 4-DOF Robotic Arm for Sorting Plastic Bottles from Waste Stream
Notice bibliographique
Résumé
The study presents the development of an accessible, reliable, 3D printable, low-cost, and modular 4 degrees-of-freedom robotic arm for the automated sorting of plastic bottles from the waste stream.The UIArm I robot arm was designed based on the modification of an open-source Thor Robot model using Free-CAD with the components 3D printed using PLA and PETG.The forward kinematics was obtained by Denavit-Hartenberg (DH) method, while the analytical method was used for the inverse kinematics.The electrical components include stepper motors, servo motors, motor drivers, a printed circuit board (PCB), an Arduino Mega microprocessor, a light source for illumination, and a PC with a webcam.Python was used for programming the PC and C# for the Arduino microprocessor.TensorFlow, an end-to-end open-source, machine learning platform was used to develop the object detection algorithm based on a deep neural network.The object detection model achieved an accuracy of 91% for Pepsi plastic bottles which formed the bulk of training images.Other types of plastic bottles were detected with an 85% accuracy.The study has demonstrated the viability of a locally developed robotic arm for the automated sorting of plastic bottles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».