关注塑料垃圾——垃圾分类机器人将为环保事业赋能
近十年来，中国生活垃圾清运量以年均5%的增速增长，垃圾增多的现状对相关垃圾处理技术提出了更高的要求，垃圾处理企业也面临更大的挑战。很多生活垃圾的终归宿或是焚烧或是填埋，不可避免地对环境造成污染，分类的不规范则扩大了垃圾处理工作中带来的污染。如：不必要焚烧的塑料垃圾经燃烧后产生的二噁英释放到空气中，对人体健康产生严重的安全隐患；电池类的化学有害垃圾填埋后对水体和土壤造成的污染，会渗入到整个自然的循环中，终的受害者也是人类。
垃圾分类是垃圾回收的必要步骤，通过分拣垃圾中的可回收资源一方面能够减少终进行焚烧的垃圾总量，另一方面也可以达到减少资源浪费、有效节能的目的。在过去的时间里，垃圾分类只能依靠人力，进步的是，各国从*只由专人进行垃圾回收后的分类工作发展到如今的环保普及教育鼓励先全民自行分类再进入回收循环体系中再分类，这一系列行动对垃圾回收工作产生了非常积极的作用。
但是人力资源还是有限的，尤其在一些人口较少的，人力成本高昂，以人力进行分类对财政的压力使得垃圾处理工作难以得到科学有效施行，以上的问题依然*存在，垃圾分拣机器人由此应运而生。
日本：智能回收垃圾机器人
日本大阪大学和三菱电机工程公司早年合作设计了一款智能回收垃圾机器人，它利用激光传感技术，能够从所有其他垃圾中区分六种不同类型的可回收塑料垃圾。这款机器人身上安装了一些用以分析垃圾中五种不同波长激光反射率的激光束和传感器，可识别不同用途的可回收塑料垃圾。经过其分析识别确定了是塑性材料，就将它们进行分类和压缩，就相当于一个垃圾自动分拣机。使用该机器人简化垃圾了分类程序，能够将塑料从普通垃圾中分离出来，提高了塑料回收率，
芬兰：zenrobotics回收机
此前，芬兰的zenrobotics公司于2012年公开其首代产品“zenrobotics回收机”。随后经过近5年时间不断研发改进，一种基于视觉判断的垃圾分类机器人next generation zenrobotics recycler(下称zenrobotics)研发成功，它机器臂臂展长达2米，通过激光扫描系统，能够提前扫描运输带上的物品并且将它们进行分类，然后通过机械臂将垃圾分类。2017年11月27日，日本垃圾处理公司shitara kosan就引进了芬兰的zenrobotics的机器人垃圾分拣系统并已经投产，通过机器人自动将可回收的固体垃圾分拣出来，效率远超人工。同年中国江苏绿和环境科技有限公司也同zenrobotics签署了合作协议，引进了相同配置的分类机器人。
美国：rocycle垃圾回收分选机器人
美国麻省理工学院(mit)计算机科学和人工智能实验室日前开发了一款名为rocycle的垃圾回收分选机器人，可通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。在分选过程中，机器人会对物体进行扫描，并通过传感器测量物体尺寸。使用其机械手臂上的两根柔软手指挤压物体以完成抓取，而手指上的压力传感器能够测量抓住物体所需要的力，并以此确定材料刚度。后，将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配，分辨出物体材质后，rocycle会将其投入正确的垃圾箱。
然而这个机器人在静止测试中rocycle判定材料的准确度为85%，实际模拟传送带上准确度仅为63%，其中常见的错误是将纸包金属罐判定为纸。其次分拣花费的时间过长，难以应用于大规模回收分选也是它的缺点。研究人员称，rocycle的应用场景是基于公寓、校园等生活场所，分属垃圾分类的环节，且只需要普通的电机就能够运行，成本更低，有大规模推广的潜力所在。在正式推广前，研究团队还将对rocycle进行改进，包括将传感器耦合得更紧密、提高传感器分辨率，及与视觉系统进行结合等，且未来有望应用于医疗、农业等其他领域。
参考来源：搜狐、界面新闻、像素科技、it之家
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美国：rocycle垃圾回收分选机器人
美国麻省理工学院(mit)计算机科学和人工智能实验室日前开发了一款名为rocycle的垃圾回收分选机器人，可通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。在分选过程中，机器人会对物体进行扫描，并通过传感器测量物体尺寸。使用其机械手臂上的两根柔软手指挤压物体以完成抓取，而手指上的压力传感器能够测量抓住物体所需要的力，并以此确定材料刚度。后，将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配，分辨出物体材质后，rocycle会将其投入正确的垃圾箱。
然而这个机器人在静止测试中rocycle判定材料的准确度为85%，实际模拟传送带上准确度仅为63%，其中常见的错误是将纸包金属罐判定为纸。其次分拣花费的时间过长，难以应用于大规模回收分选也是它的缺点。研究人员称，rocycle的应用场景是基于公寓、校园等生活场所，分属垃圾分类的环节，且只需要普通的电机就能够运行，成本更低，有大规模推广的潜力所在。在正式推广前，研究团队还将对rocycle进行改进，包括将传感器耦合得更紧密、提高传感器分辨率，及与视觉系统进行结合等，且未来有望应用于医疗、农业等其他领域。
参考来源：搜狐、界面新闻、像素科技、it之家
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