人工智能垃圾分拣设备工作原理及应用分析

目前我国垃圾分类的有几种主要方式：人工分拣、机械物理筛分、人工智能垃圾分拣设备分拣。人工分拣和机械物理筛分的工作模式以及技术原理已经相对成熟了。这里着重说一下人工智能垃圾分拣的相关原理及应用。

概括来讲：人工智能垃圾分拣设备是将深度学习、AI算法、大数据分析、机器人控制、云端大脑、多传感器融合等多种高科技手段综合应用于垃圾分拣，其分拣准确率高达90%以上并且可以24小时*7天连续不间断工作。其核心优势便是用科技力量推动垃圾“减量化、资源化、无害化、智能化”处理。

一、人工智能垃圾分拣设备主要构成及原理

人工智能垃圾分拣设备主要通过云端大数据、人工智能算法、融合传感器（分为触觉、视觉传感系统，目前普遍应用的为视觉传感系统）、机器臂/手等软硬件配合开展工作。

具体构成及运作原理如下：

1.云端大数据：采集各种各样垃圾的图片，包含垃圾完好无损、有凹痕以及被压碎、被扭曲、被遮挡等各种状态下图片，形成云端数据库。

2.人工智能算法：设备中内置的人工智能算法通过云端海量图像数据对机器人进行训练。前期海量数据的采集保证了无论废弃物是何种状态、是否被遮挡，机器人都可以识别。

3.融合传感器：利用计算机视觉扫描快速移动的物体，通过CCD视觉、激光视觉、近红外视觉等识别传感系统相耦合，综合判断目标物的外部特征（颜色、形状、纹理等）与内部特征（材质），实现垃圾精准定位与细分判别。然后将识别结果传输给协作机器，控制机器臂/手运动。

4.机器臂/手：机器臂/手从传送带上准确地抓取要回收的物料，投放到相对应的分类料框中。人工智能软件识别与机器臂/手相结合，类似于人脑的神经网络系统和人的双手相结合，具备了识别和执行的能力。

5.数据回传：分拣完成后，设备将相关的数据再返回云端，与部署在各地的智能分拣设备实现数据共享和远程智能提升。例如，部署在某垃圾分拣中心的智能设备可以向部署在全国各地不同智能设备，不同设备还可以互相继承废弃物识别的经验。该数据还能用于帮助项目运营方了解设备状况及并进行产量、工作量、效益等运营维度的统计。

二、应用优势

1.分拣效率高。人工智能垃圾分拣设备可以搭载多种夹具和传感器，设计上通过高速高精密动作，减少节拍，使得设备可以始终保持每分钟85次至95次的分拣效率。目前国内智能分拣设置的分拣速度普遍在2000-6000次/小时（根据吸取、抓取方式不同时间也会有区别），这样高效率的劳动是普通工人无法企及的。

2. 环境适应性强。比起人工分拣，人工智能垃圾分拣设备更适用于高温、潮湿、高腐蚀性等环境恶劣场所及对分类精度、一致性要求较高的场所。

3.准确度高、资源化利用优势明显。基本操作精度方面，人工智能比大脑有更多的优势，能有效提高垃圾分拣准确度；智能垃圾分拣设备将垃圾中的低值可回收物和少数高值可回收物分拣出来进行资源化利用，大大减少了垃圾回填和焚烧的容量；部分更先进的人工智能垃圾分拣设备具备推理决策的能力，可以实现对垃圾品牌的识别，并按照其价值高低进行优先级排序，能在很大程度上提高可回收物分拣的纯度，有利于后期的资源化利用。

三、应用现状

1.起步晚。相较于日本、美国等使用人工智能垃圾分拣设备进行垃圾精确分拣较早的国家，我国同类设备研发、运用较晚。

2.使用场景受限，利用率较低。人工智能垃圾分拣设备目前在我国大多应用于垃圾分类系统的末端环节，其工作的开展要建立在开展垃圾源头分类的基础之上。（2020年11月人工智能垃圾分拣设备首次应用于国内混合垃圾中转站，但目前这类设备只有少量应用。）

在前端垃圾未进行干湿垃圾、厨余垃圾等初步分类的情况下，受各类垃圾嵌合、黏连影响，会大大影响人工智能垃圾设备分拣准确率；在对大件垃圾的拆分处理上，人工智能垃圾分拣设备受自身体量的限制也不及物理分拣设备表现亮眼。

四、应用前景

（1）我国环保产业正处在转变发展方式、优化工艺流程的转型期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力。人工智能技术的发展，将推动行业从机械物理化处理模式向数字化、智能化、网络化的处理模式转变。

（2）各地垃圾分类工作逐步铺开，源头垃圾分类后，后端进行精确分拣非常有必要。如，在前端分类出的干垃圾中分拣出纸、纺织品等低值回收物；在可回收垃圾中分拣出塑料瓶、铝铁制品等高值回收物，在这些场景下，人工智能垃圾分拣设备应用前景广阔。

（3）另外，随着我国两网融合模式的不断推进，我国垃圾终端处置效率将不断提高，不同类型的垃圾将得到合理分流、合理处置和循环、再生利用。到那时，人工智能垃圾分拣设备将有更大用武之地。

（4）目前的垃圾分类市场要求人工智能分拣设备不断升级，变得更智能、更精确、适用场景更加广泛，更适应我国垃圾分类行业现状。