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초록·키워드
The increasing accumulation of plastic waste over recent decades has become a pressing environmental concern. Although public awareness of recycling has grown, studies show that up to 75% of recyclable municipal solid waste is still discarded in landfills. To address this issue, we propose a deep learningbased pipeline for plastic waste sorting that combines the YOLOv8 object detection framework with contrast-enhanced image preprocessing using CLAHE (Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization). CLAHE is applied independently to each RGB channel of the input image and blended with the original to enhance visual features while preserving color fidelity. The proposed system is designed to detect and classify multiple plastic types (PE, PET, PP, PS) from real-world images. Experimental results demonstrate that the model achieves a mean Average Precision (mAP@0.5) of 0.878 and an F1-score of 0.83 at the optimal confidence threshold, indicating robust detection performance. Notably, the balanced blending strategy outperformed both unprocessed and fully enhanced inputs. These results suggest that the integration of adaptive contrast enhancement can significantly improve detection robustness in practical waste sorting systems. Our approach offers a scalable and accurate solution for real-time deployment in automated recycling facilities, contributing to improved plastic recovery and sustainable waste management.
본문·목차
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