Deutsch
SmartBin ist ein smarter Mülleimer, der Schüler:innen und
Nutzer:innen beim richtigen Mülltrennen unterstützt. Mithilfe einer Kamera und
eines KI-Modells werden Abfallobjekte automatisch erkannt und einer passenden
Fraktion (z. B. Papier, Kunststoff/Metall, Restmüll oder Pfand) zugeordnet.
Eine motorisierte Sortiermechanik leitet den Müll anschließend in das passende Fach.
Im Hintergrund arbeitet ein Einplatinenrechner mit KI-Unterstützung (z. B. YOLO-Objekterkennung), der die Bilddaten auswertet und Steuerbefehle an einen Mikrocontroller (ESP32) weitergibt. Dieser steuert Servo- und Antriebsmotoren, überwacht Füllstände und ermöglicht Statusanzeigen. Ziel des Projekts ist es, ein funktionales Prototypsystem zu entwickeln, das in Schulen oder öffentlichen Gebäuden eingesetzt werden kann, um Recycling zu erleichtern und Bewusstsein für nachhaltigen Umgang mit Ressourcen zu schaffen.
Unser Projekt wird an der HTL Mössingerstraße im Bildungsschwerpunkt Elektronik & Technische Informatik umgesetzt.
Das Projekt entsteht im Rahmen der Diplomarbeit und verbindet moderne Sensortechnik, KI-gestützte Bilderkennung, Embedded Systems und praktische Mechanik zu einem Gesamtprodukt.
Geplant ist die Zusammenarbeit mit einem Wirtschaftspartner, um realistische Anforderungen aus der Praxis zu berücksichtigen und mögliche Einsatzgebiete des SmartBin zu evaluieren.
English
SmartBin is an intelligent waste bin that supports users in
separating waste correctly. Using a camera and an AI-based object detection
model, each item is classified and assigned to the appropriate fraction
(e.g. paper, plastics/metal, residual waste or deposit).
The classification runs on a single-board computer with hardware acceleration for AI tasks. A microcontroller (ESP32) controls the servos and motors that move a sorting plate and direct the waste into the correct compartment. In addition, sensors monitor the fill level of the bin and a user interface displays the system status. The goal of the project is to build a working prototype that can be used in schools or public buildings and demonstrates how AI can support sustainable waste management in everyday life.
Im folgenden Abschnitt wird der Aufbau des SmartBin anhand von Bildern und kurzen Beschreibungen erläutert. Dabei werden sowohl die Mechanik und Elektronik als auch die Software-Architektur und die KI-Komponenten vorgestellt.
Die Sortiermechanik des SmartBin basiert auf einer dreh- und schwenkbaren Platte, die den eingeworfenen Müll über Servomotoren in unterschiedliche Fächer leitet. Ein ESP32 steuert die Motoren, erfasst Sensorwerte (z. B. Füllstand) und kommuniziert mit dem KI-System. Das Gehäuse ist so ausgelegt, dass die Elektronik geschützt ist und Wartungsarbeiten (z. B. Entleeren der Fächer) einfach durchgeführt werden können.
Die Erkennung der Abfallobjekte erfolgt über ein trainiertes YOLO-Modell, das auf einem Einplatinenrechner ausgeführt wird. Über eine Kamera werden Bilder des eingeworfenen Mülls aufgenommen und in Echtzeit analysiert. Die erkannten Klassen werden an den Mikrocontroller übermittelt, der daraufhin die Sortiermechanik ansteuert. Eine Weboberfläche bzw. ein Touch-Display ermöglicht die Visualisierung von Statistiken (z. B. Anzahl der erkannten Objekte pro Fraktion) und bietet einfache Bedienungsmöglichkeiten für Benutzer:innen und Wartungspersonal.
Zuständig für die Entwicklung der KI-Modelle (z. B. YOLO-Training), die Anbindung der Kamera, die Backend-Logik sowie für die Auswertung und Visualisierung der Daten. Außerdem verantwortlich für die Gesamtsystemintegration zwischen KI, Mikrocontroller und Benutzeroberfläche.
Fachliche Betreuung im Bereich Elektronik und Embedded Systems, Unterstützung bei der Planung der Hardware-Architektur und bei der Umsetzung sicherer und zuverlässiger Schaltungen.
Verantwortlich für die konstruktive Auslegung der Sortiermechanik, die Auswahl und Ansteuerung der Motoren sowie für den Aufbau der elektronischen Hardware rund um den ESP32. Zusätzlich kümmert er sich um die praktische Umsetzung, Montage und Tests des Prototyps.