高光譜成像塑造可持續(xù)回收的未來

將廢物有效回收成可重復(fù)使用的原材料是我們必須采取的重要努力之一，以阻止全qiu變暖和過度開采自然資源?；厥绽玫沫h(huán)境效益是顯而易見的?；厥绽每梢员Ｗo自然資源，減少溫室氣體和污染，以及在能源生產(chǎn)中使用化石燃料。它可降低塑料能耗約70%，鋼材能耗降低約60%，紙張能耗降低40%，玻璃能耗降低30%。

一個重要的價值在于可重復(fù)使用的材料。然而，我們離回收目標還很遠。大部分收集的廢物仍然用于能源生產(chǎn)并在發(fā)電廠燃燒 - 而不是重復(fù)使用。價格通常是回收率低的一個因素，因為用原材料生產(chǎn)新產(chǎn)品通常比回收材料便宜。

為了使回收不僅在生態(tài)上而且在經(jīng)濟上可行，重復(fù)使用材料需要比使用原始材料更便宜、更容易。通過適當?shù)牟牧咸幚矸椒ǎ梢杂行У鼗厥詹煌牟牧喜⑥D(zhuǎn)化為利潤。這就是高光譜成像可以發(fā)揮作用的地方。

當前在高效回收方面面臨的挑戰(zhàn)

典型的廢物管理過程包括在回收設(shè)施中收集廢物，分離成不同的廢物部分，清潔以及zui終分類為放置在垃圾填埋場，燃燒或根據(jù)類型和純度回收的材料。

分揀過程是回收的關(guān)鍵步驟。更好的分揀精度意味著更好地分離不同等級的材料，從而提高回收率。典型的分揀過程基于多種技術(shù)的混合，不能只依賴于一種檢測技術(shù)。所使用的檢測技術(shù)通常會限制可以分類的收集材料的類型和數(shù)量。

大多數(shù)回收廠使用不同的技術(shù)，從條形碼閱讀器和RGB相機到X射線和渦流系統(tǒng)。雖然它們在一定程度上是有能力的技術(shù)，但它們并不是wan 美的解決方案，因為它們識別材料的能力有限。

例如，如果塑料瓶缺少條形碼，則無法檢測它是PET還是HDPE。電渦流檢測器可以分辨導(dǎo)電金屬，但不能分離塑料或紙漿。RGB相機可以將瓶子分為透明，黑色和彩色，但無法區(qū)分一種塑料類型與另一種塑料類型。

當回收部分的純度不足以再利用時，我們就會失去可回收材料來填埋或能源生產(chǎn)。糟糕的分類結(jié)果也會導(dǎo)致利潤損失，這使得回收無利可圖，并且依賴于公眾的支持。

不同的廢物流需要不同的檢測和處理方法才能有效回收，而目前的回收方法不夠靈活、高效和信息豐富，無法應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。

為了彌補檢測技術(shù)的不足，仍然使用人力。手工分類垃圾緩慢、不準確、昂貴且危險，并且將不同的塑料類型彼此分開仍然是不可能的，因為人眼無法區(qū)分它們。

為了高效、盈利和安全地工作，回收工廠必須配備能夠可靠、高純度地分離不同材料的傳感器。胸超成像為準確和可持續(xù)的廢物回收提供了強大的技術(shù)。

高光譜相機如何提高回收效率？

高光譜相機可以根據(jù)材料的化學(xué)成分準確可靠地區(qū)分材料。它們測量和分析從材料反射或通過材料透射的光譜。當測量稱為近紅外（NIR）的可見光區(qū)域以外的光譜時，我們看到化學(xué)上不同的材料具有du 特的光譜。

多光譜技術(shù)改善了這種情況;但是，它有其局限性。多光譜相機通常采集一到三個光譜數(shù)據(jù)，或者在某些相機中zui多采集8個光譜波段，這意味著在每個分揀位置，它只能識別一些基本材料。結(jié)果的純度也經(jīng)常受到限制，因為材料流中存在干擾因素。

直到zui近幾年，高光譜成像在垃圾分類中的使用一直受到高光譜相機在速度、空間分辨率、堅固性、連接性和高成本方面的性能不足的限制。

zui近的發(fā)展提高了高光譜相機的速度和分辨率，而它們的實施成本現(xiàn)在符合商業(yè)解決方案的投資回報率標準。此外，現(xiàn)在還提供用于實時處理高光譜相機產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)的算法和解決方案。

對于在線分選應(yīng)用，線掃描高光譜相機是唯yi實用且正常工作的解決方案，因為它只需一次掃描即可同時精確地從生產(chǎn)線中的每個像素捕獲整個材料流的整個光譜數(shù)據(jù)。

線掃描（推掃式）高光譜熱像儀可以安裝在現(xiàn)有和新的分揀線上，具有適當?shù)恼彰骱蛯崟r數(shù)據(jù)處理解決方案，就像任何線陣掃描熱像儀一樣。逐個像素的材料識別結(jié)果可通過商業(yè)機器視覺系統(tǒng)的標準接口獲得。然后，結(jié)果可用于控制空氣噴嘴或揀選機器人。

與傳統(tǒng)傳感器技術(shù)相比，高光譜相機解決方案在各種廢物處理過程中具有zhuo 越的性能和多種優(yōu)勢，如表1所示。

表 1.高光譜成像在分類不同類型廢物流方面的附加值

當與其他技術(shù)結(jié)合使用時，高光譜相機通過提供有關(guān)材料類型的精確信息來提高分揀精度。新一代的高光譜相機可以將回收材料的純度提高近100%。將再生塑料的純度提高幾個百分點，其價值就會翻倍。提取更多可回收材料也意味著我們在垃圾填埋場處    理的廢物更少。

與具有固定光譜波段的多光譜相機相比，高光譜相機具有靈活性，可以適應(yīng)各種廢物流的分類。當新的排序算法可用時，它還可以采用它們。

高光譜成像在塑料回收中的優(yōu)勢

在所有制造的塑料中，只有9%被回收利用。12%被焚燒發(fā)電，79%用于垃圾填埋場或自然。據(jù)估計，到2050年，海洋中的塑料將超過魚類。大多數(shù)不可回收的塑料廢物來自無法可靠地將不同類型的塑料分開。

不同的聚合物在近紅外光譜區(qū)域中具有可識別的光譜特征，因此可以進行分類。然而，許多光譜特征彼此接近。在這里，高光譜相機的高光譜分辨率是高分選精度的關(guān)鍵。例如，使用 PP、PE 和 PET 塑料，純度可以達到接近 99%。

使用高光譜相機分揀黑色塑料

很大一部分可回收塑料由黑色塑料組成，特別是在汽車和電子工業(yè)中，它們添加了碳基顏料以產(chǎn)生深灰色或黑色。黑色塑料類型很難識別，到目前為止，還沒有可靠的傳感器技術(shù)來對這些材料進行分類以供重復(fù)使用。即使是近紅外高光譜相機也在苦苦掙扎，因為黑碳基顏料幾乎吸收了所有的近紅外光。

除近紅外區(qū)域外，不同的塑料在稱為中波紅外（MWIR）的較長紅外區(qū)域中具有特征光譜特征，其中大多數(shù)黑色顏料比NIR區(qū)域“更少"（吸收性較低）。因此，中波紅外光可以穿透黑色材料并從黑色材料反射，從而使其光譜識別成為可能。

使用在中波紅外區(qū)域運行的Specim FX50高光譜相機，我們可以分揀純度接近99%的黑色ABS塑料。它是目前市場上唯yi一款在中波紅外地區(qū)運行的高光譜相機，具有工業(yè)在線使用所需的速度、分辨率和靈敏度。

以下是在實驗室中使用 Specim FX50 高光譜相機測量的黑色塑料分選示例。測量了 34 塊 ABS 和 PE 以及 50 塊 PS（共 <> 塊）。對于每個樣品組，一半的樣品有光澤，另一半樣品具有漫反射表面。下圖顯示了由 ABS、PS 和 PE 制成的樣品可以使用 Specim FX<> 進行準確分類。

高光譜成像在紡織品回收中的優(yōu)勢

與焚燒和填埋相比，紡織品回收減少了對環(huán)境的影響。如果可以根據(jù)使用的纖維類型正確分類和分離，那么幾乎 100% 的紡織品和服裝都可以回收利用。

增加紡織品回收的一個障礙是，構(gòu)成服裝的各種纖維使再加工和回收成為一項挑戰(zhàn)。雖然可以使用人力進行分類，但這在經(jīng)濟上幾乎不可行，并且會帶來很多錯誤來源。

近紅外光譜區(qū)域中的高光譜相機可以分離zui常見的紡織部分類型，從而實現(xiàn)自動機器人化加工。基于近紅外高光譜相機的紡織品分揀具有多種優(yōu)勢：

· 非接觸式，適合應(yīng)用于傳送帶

· 提供有關(guān)純材料和混合材料的信息（定性和定量分類）

· 分類對使用的顏色或染料不敏感

· 易于配置不同的分揀線和新材料

· 為了獲得精確的顏色信息，高光譜相機可以取代RGB相機。

棉花在水、殺蟲劑和殺蟲劑方面是一種資源ji其密集的作物。使用再生棉花可以節(jié)省大量自然資源并減少農(nóng)業(yè)污染。一些材料如棉和亞麻可以回收用于汽車絕緣或堆肥，但石油基纖維如聚酯幾乎沒有重復(fù)使用的機會。

焚燒材料特性

盡管材料回收率正在增加，但仍有必要焚燒某些不可回收材料的部件。這些“廢物轉(zhuǎn)化為能源"發(fā)電廠從商業(yè)、建筑、家庭和工業(yè)等各種來源接收材料，并將其用于垃圾衍生燃料 （RDF） 發(fā)電廠的發(fā)電。

RDF的值來自熱含量（圖像KK） - 由材料類型決定。某些材料，如玻璃、巖石或泥土，熱值為零。含水量和冰也會影響該過程。

精確的燃燒過程控制和熱值只能基于正確的材料識別來計算。近紅外區(qū)域的高光譜成像為此提供了在線解決方案。

高光譜成像塑造了回收的未來

提高分揀精度可提高回收材料的純度和價值，以及可重復(fù)使用的廢物百分比。為了提高分揀精度，我們需要更好的檢測系統(tǒng)。

高光譜成像對回收行業(yè)和社會的潛在影響是巨大的。高光譜相機是一種準確、可靠、無損、非接觸式的檢測工具，可提高操作效率、提高材料純度并提高盈利能力。

先jin的高光譜相機技術(shù)、分析軟件和光譜庫已經(jīng)可用，并在現(xiàn)代回收機器和廢物分類設(shè)施中使用，并且由于解決以前不可行的分類任務(wù)的需求不斷增長，預(yù)計未來還會增長。

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