启蒙编程垃圾分类可以通过以下步骤实现：
数据收集和准备
收集一些垃圾的图片和对应的标签，可以使用网络爬虫从垃圾分类相关的网站或者应用中获取图片数据，并且手动标注每张图片的垃圾分类类别（如可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等）。
数据预处理
对获取的图片数据进行预处理，包括图像的缩放、灰度化、归一化等操作，以便后续模型训练时的处理。
构建模型
选择适当的机器学习算法或深度学习模型来构建垃圾分类模型。常见的机器学习算法有支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest-Neighbor）和随机森林（Random Forest）等。而深度学习模型中，常用的有卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等。
训练模型
将预处理后的数据输入到模型中，进行模型的训练。在训练过程中，可以使用交叉验证方法进行模型参数的调优，以提高模型的性能和准确率。
模型评估
通过测试集对训练好的模型进行评估，计算模型的准确率、召回率、F1-Score等指标，以了解模型的性能和效果。
验证和部署模型
在实际应用中，可以使用新的垃圾图片进行验证，以确保模型在不同样本上的泛化能力。在验证通过后，将模型部署到应用中，提供自动垃圾分类的功能。
此外，还可以使用编程语言和工具如Python、TensorFlow、Keras等来实现编程垃圾分类程序。通过编写代码，可以实现自动化的垃圾分类，提高垃圾回收的效率，减少对环境的污染。
对于少儿编程，可以使用Scratch等编程软件，通过编写垃圾分类相关程序，让青少年在动手完成编程任务的同时，深化对垃圾分类环保知识的理解与应用。
总结起来，启蒙编程垃圾分类可以通过编写代码来实现自动分类，主要步骤包括数据收集、预处理、模型构建、训练、评估和部署。此外，还可以通过游戏化的方式，如Scratch编程挑战活动，来提高少儿对垃圾分类的兴趣和参与度。