人工智能垃圾分揀設備工作原理及應用分析
時間：
2021-06-04 09:59
來源：
環衛科技網
分類：
目前我國垃圾分類的有幾種主要方式：人工分揀、機械物理篩分、人工智能垃圾分揀設備分揀。人工分揀和機械物理篩分的工作模式以及技術原理已經相對成熟了。這里著重說一下人工智能垃圾分揀的相關原理及應用。
概括來講：人工智能垃圾分揀設備是將深度學習、AI算法、大數據分析、機器人控制、云端大腦、多傳感器融合等多種高科技手段綜合應用于垃圾分揀，其分揀準確率高達90%以上并且可以24小時*7天連續不間斷工作。其核心優勢便是用科技力量推動垃圾“減量化、資源化、無害化、智能化”處理。
一、人工智能垃圾分揀設備主要構成及原理
人工智能垃圾分揀設備主要通過云端大數據、人工智能算法、融合傳感器（分為觸覺、視覺傳感系統，目前普遍應用的為視覺傳感系統）、機器臂/手等軟硬件配合開展工作。
具體構成及運作原理如下：
1.云端大數據：采集各種各樣垃圾的圖片，包含垃圾完好無損、有凹痕以及被壓碎、被扭曲、被遮擋等各種狀態下圖片，形成云端數據庫。
2.人工智能算法：設備中內置的人工智能算法通過云端海量圖像數據對機器人進行訓練。前期海量數據的采集保證了無論廢棄物是何種狀態、是否被遮擋，機器人都可以識別。
3.融合傳感器：利用計算機視覺掃描快速移動的物體，通過CCD視覺、激光視覺、近紅外視覺等識別傳感系統相耦合，綜合判斷目標物的外部特征（顏色、形狀、紋理等）與內部特征（材質），實現垃圾精準定位與細分判別。然后將識別結果傳輸給協作機器，控制機器臂/手運動。
4.機器臂/手：機器臂/手從傳送帶上準確地抓取要回收的物料，投放到相對應的分類料框中。人工智能軟件識別與機器臂/手相結合，類似于人腦的神經網絡系統和人的雙手相結合，具備了識別和執行的能力。
5.數據回傳：分揀完成后，設備將相關的數據再返回云端，與部署在各地的智能分揀設備實現數據共享和遠程智能提升。例如，部署在某垃圾分揀中心的智能設備可以向部署在全國各地不同智能設備，不同設備還可以互相繼承廢棄物識別的經驗。該數據還能用于幫助項目運營方了解設備狀況及并進行產量、工作量、效益等運營維度的統計。
二、應用優勢
1.分揀效率高。人工智能垃圾分揀設備可以搭載多種夾具和傳感器，設計上通過高速高精密動作，減少節拍，使得設備可以始終保持每分鐘85次至95次的分揀效率。目前國內智能分揀設置的分揀速度普遍在2000-6000次/小時（根據吸取、抓取方式不同時間也會有區別），這樣高效率的勞動是普通工人無法企及的。
2. 環境適應性強。比起人工分揀，人工智能垃圾分揀設備更適用于高溫、潮濕、高腐蝕性等環境惡劣場所及對分類精度、一致性要求較高的場所。
3.準確度高、資源化利用優勢明顯。基本操作精度方面，人工智能比大腦有更多的優勢，能有效提高垃圾分揀準確度；智能垃圾分揀設備將垃圾中的低值可回收物和少數高值可回收物分揀出來進行資源化利用，大大減少了垃圾回填和焚燒的容量；部分更先進的人工智能垃圾分揀設備具備推理決策的能力，可以實現對垃圾品牌的識別，并按照其價值高低進行優先級排序，能在很大程度上提高可回收物分揀的純度，有利于后期的資源化利用。
三、應用現狀
1.起步晚。相較于日本、美國等使用人工智能垃圾分揀設備進行垃圾精確分揀較早的國家，我國同類設備研發、運用較晚。
2.使用場景受限，利用率較低。人工智能垃圾分揀設備目前在我國大多應用于垃圾分類系統的末端環節，其工作的開展要建立在開展垃圾源頭分類的基礎之上。（2020年11月人工智能垃圾分揀設備首次應用于國內混合垃圾中轉站，但目前這類設備只有少量應用。）
在前端垃圾未進行干濕垃圾、廚余垃圾等初步分類的情況下，受各類垃圾嵌合、黏連影響，會大大影響人工智能垃圾設備分揀準確率；在對大件垃圾的拆分處理上，人工智能垃圾分揀設備受自身體量的限制也不及物理分揀設備表現亮眼。
四、應用前景
（1）我國環保產業正處在轉變發展方式、優化工藝流程的轉型期，迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力。人工智能技術的發展，將推動行業從機械物理化處理模式向數字化、智能化、網絡化的處理模式轉變。
（2）各地垃圾分類工作逐步鋪開，源頭垃圾分類后，后端進行精確分揀非常有必要。如，在前端分類出的干垃圾中分揀出紙、紡織品等低值回收物；在可回收垃圾中分揀出塑料瓶、鋁鐵制品等高值回收物，在這些場景下，人工智能垃圾分揀設備應用前景廣闊。
（3）另外，隨著我國兩網融合模式的不斷推進，我國垃圾終端處置效率將不斷提高，不同類型的垃圾將得到合理分流、合理處置和循環、再生利用。到那時，人工智能垃圾分揀設備將有更大用武之地。
（4）目前的垃圾分類市場要求人工智能分揀設備不斷升級，變得更智能、更精確、適用場景更加廣泛，更適應我國垃圾分類行業現狀。
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