• 圧力センサで重さをはかる
• 超音波センサで上からごみまでの距離を測定

→一応いいなと思ったのは、このセンサで基準値を超えたら、奥に押し込む機能があればいいかも→予算的に厳しい可能性はある。（自動圧縮機能）

• ゴミ量のモニタリング: アプリを通じてゴミ箱の使用状況を確認し、ゴミがたまるペースやどのゴミが多いかなどのデータを可視化できるようにします。
• ゴミの識別

1. 物体の形状

• ペットボトルや缶は特定の形状を持っています。画像認識技術では、物体の形状や輪郭を検出することで、これらを判別することができます。
• 例えば、ペットボトルは縦長の円筒形、缶は円形でよりコンパクトという特徴を持つため、これらの形状のパターンを事前にデータベースに登録し、物体を比較して判別します。

3. 色の識別

• ペットボトルは透明や半透明なことが多く、缶は金属的な光沢を持っているため、画像処理技術を用いてこれらの色や光沢を基準に分類ができます。
• たとえば、透明なボトルはペットボトル、光を強く反射する素材は缶として検出することができます。

4. 材質の検出

• AIと組み合わせた画像処理では、物体の質感や表面の特徴を検出して素材を判断できます。例えば、プラスチックは金属に比べて光の反射が弱く、異なるテクスチャを持っています。このような特徴を学習したAIモデルを使うことで、プラスチック製品と金属製品の識別が可能です。→これはたぶん無理

5. 重量センサとの連携

• 画像処理に加えて、重量センサを組み合わせることで、さらに精度の高い分類が可能になります。例えば、ペットボトルと缶は形状が似ていても、重量が異なります。画像認識で形状を捉えつつ、重量センサでその重さを計測することで、より確実に分類が行えます。

6. データベースとの照合

• 分別システムにリサイクル可能なゴミや物体のデータベースをあらかじめ登録しておくことで、新しいゴミが出てきた際に、それがデータベースと一致するかどうかを画像認識で判定することができます。これにより、システムは定期的にアップデートされ、新しい製品やパッケージの分別にも対応できます。

7. AIによる学習と改善

• AIを使ったディープラーニング技術では、大量の画像データを使ってゴミの分類パターンを学習させることができます。例えば、ゴミ収集のデータをフィードバックすることで、時間と共に識別精度が向上します。最初は簡単な分類からスタートし、次第に複雑なものを識別できるようになります。