Sistema IoT aplicado a otimização da coleta de resíduos

Abstract

Em decorrência do gradativo aumento populacional, a preocupação com a destinação do lixo gerado pela população se amplia em virtude dos diversos transtornos que o lixo gerenciado de forma inapropriada causa a sociedade. Tais transtornos podem ser minimizados através da prática da reciclagem. Esta dissertação tem como finalidade desenvolver um protótipo de baixo custo capaz de identificar diferentes tipos de resíduos recicláveis, através do desenvolvimento de um sistema de classificação composto por sensores. A primeira etapa consistiu em definir o público alvo do protótipo e quais os resíduos mais descartados pelo público abordado. Na sequência, foram analisadas as propriedades térmicas, ópticas, elétricas e magnéticas dos resíduos estudados, visando encontrar sensores no mercado que fossem capazes de detectá-los satisfatoriamente. Após a definição dos sensores, foi realizada a programação do sistema de classificação dos materiais. Posteriormente, foi desenvolvida a estrutura do protótipo, além da implementação de mecanismos que adicionaram recursos ao sistema, como a abertura da tampa da respectiva lixeira, conforme o material identificado, além do uso de células de carga responsáveis por informar qual o peso dos resíduos descartados. As informações geradas pelos sensores referentes ao tipo do material identificado e ao peso descartado foram enviadas para um servidor web a cada utilização do sistema. O painel de classificação desenvolvido classificou satisfatoriamente os resíduos metálicos, alcançando um percentual de 97,67% de taxa de acerto, porém não foi capaz de classificar fios metálicos de diâmetro reduzido. No que se refere aos resíduos orgânicos, vidros e plásticos, o sistema os classificou corretamente em todas as tentativas realizadas, alcançando uma taxa de 100% de acerto. O tipo de material que obteve um menor percentual de acerto pelo sistema foi o papel, obtendo 80% de taxa de acerto, devido a sua espessura reduzida. Nos casos em que estavam dobrados ou amassados, o sistema os classificou com maior facilidade. À medida que os testes referentes às células de carga foram realizados, foi observado que quanto maior a inclinação da célula de carga presente no interior da lixeira, maior foi a variação do peso calculado. Além disso, outro fator que aumentou a variação descrita foi o peso do material. À medida que o peso do material crescia, também crescia a variação dos pesos calculados pelos sensores. A utilização da plataforma Ubidots possibilito