洗扫车作为一种清扫和洗地功能结合的新型清洁机械,可有效提高清洁效果和效率,在大面积区域清扫工作中得以广泛应用。但目前的洗扫车在负压吸尘和高压洗扫方面大都以恒定洗扫参数工作,无法根据洗扫工作量的变化进行自动匹配调节洗扫参数,不满足设备工业化、智能性和经济性的要求。目前没有成熟的方法用于路面垃圾的种类识别与洗扫工作量的计算,同时也缺乏根据洗扫工作量的变化建立智能控制策略进行洗扫参数实时调节的研究。因此,本文以型号为XGH5120TSLD6的洗扫车为研究对象,研究基于机器视觉的路面垃圾识别及洗扫工作量计算技术,设计基于模糊控制的洗扫车智能控制系统,实现洗扫工作量和洗扫工作参数的自动匹配,为提高洗扫车工作效率和节能减排提供重要的理论基础。首先,在对路面垃圾识别、洗扫工作量计算以及洗扫车智能控制技术研究现状进行梳理和分析的基础上,结合洗扫车的性能和工作参数,提出了洗扫车路面垃圾识别与智能控制系统方案,包括路面垃圾图像采集、路面垃圾检测以及模糊控制模块;其次,结合洗扫车的工作环境以及路面垃圾识别所需要的图像参数,对用于路面垃圾图像采集硬件进行了选型,提出相机标定算法并进行了标定实验;接着,提出基于YOLO V5的路面垃圾目标检测模型,采集路面垃圾图像并建立路面垃圾样本库,训练路面垃圾目标检测模型并识别路面垃圾的种类。通过图像预处理、边缘检测算法、目标区域提取计算路面垃圾洗扫工作量,为路面垃圾的洗扫工作量的等级系数确定提供依据;最后,设计了洗扫车自适应模糊控制器,可根据路面垃圾的洗扫工作量自适应调节洗扫车的风机转速和盘刷转速,实现洗扫参数自动匹配,提升洗扫车智能化控制。本文的提出的路面垃圾识别算法和洗扫工作量计算方法为洗扫车的智能控制提供数据依据。通过修改样本参数,可以用于不同厂家、型号、作业参数的洗扫车中,也可以为清扫车、粉尘车、洗地车等提供参考,具有一定的理论意义和工程应用价值。