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人工智能垃圾分揀設(shè)備工作原理及應(yīng)用分析

作者:admin 發(fā)布日期: 2022-01-11 二維碼分享

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(shè)備分揀。人工分揀和機械物理篩分的工作模式以及技術(shù)原理已經(jīng)相對成熟了。這里著重說一下人工智能垃圾分揀的相關(guān)原理及應(yīng)用。

概括來講:人工智能垃圾分揀設(shè)備是將深度學習、AI算法、大數(shù)據(jù)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(yīng)用于垃圾分揀,其分揀準確率高達90%以上并且可以....*7天連續(xù)不間斷工作。其核心優(yōu)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(shè)備主要構(gòu)成及原理

人工智能垃圾分揀設(shè)備主要通過云端大數(shù)據(jù)、人工智能算法、融合傳感器(分為觸覺、視覺傳感系統(tǒng),目前普遍應(yīng)用的為視覺傳感系統(tǒng))、機器臂/手等軟硬件配合開展工作。

具體構(gòu)成及運作原理如下:

1.云端大數(shù)據(jù):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(tài)下圖片,形成云端數(shù)據(jù)庫。

2.人工智能算法:設(shè)備中內(nèi)置的人工智能算法通過云端海量圖像數(shù)據(jù)對機器人進行訓練。前期海量數(shù)據(jù)的采集..了無論廢棄物是何種狀態(tài)、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(tǒng)相耦合,綜合判斷目標物的外部特征(顏色、形狀、紋理等)與內(nèi)部特征(材質(zhì)),實現(xiàn)垃圾..定位與細分判別。然后將識別結(jié)果傳輸給協(xié)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(yīng)的分類料框中。人工智能軟件識別與機器臂/手相結(jié)合,類似于人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和人的雙手相結(jié)合,具備了識別和執(zhí)行的能力。

5.數(shù)據(jù)回傳:分揀完成后,設(shè)備將相關(guān)的數(shù)據(jù)再返回云端,與部署在各地的智能分揀設(shè)備實現(xiàn)數(shù)據(jù)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(shè)備可以向部署在全國各地不同智能設(shè)備,不同設(shè)備還可以互相繼承廢棄物識別的經(jīng)驗。該數(shù)據(jù)還能用于幫助項目運營方了解設(shè)備狀況及并進行產(chǎn)量、工作量、效益等運營維度的統(tǒng)計。

二、應(yīng)用優(yōu)勢

1.分揀效率高。人工智能垃圾分揀設(shè)備可以搭載多種夾具和傳感器,設(shè)計上通過高速高精密動作,減少節(jié)拍,使得設(shè)備可以始終保持每分鐘85次至95次的分揀效率。目前國內(nèi)智能分揀設(shè)置的分揀速度普遍在2000-6000次/小時(根據(jù)吸取、抓取方式不同時間也會有區(qū)別),這樣..率的勞動是普通工人無法企及的。

2. 環(huán)境適應(yīng)性強。比起人工分揀,人工智能垃圾分揀設(shè)備更適用于高溫、潮濕、高腐蝕性等環(huán)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(yōu)勢明顯?;静僮骶确矫?,人工智能比大腦有更多的優(yōu)勢,能有效提高垃圾分揀準確度;智能垃圾分揀設(shè)備將垃圾中的低值可回收物和少數(shù)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..的人工智能垃圾分揀設(shè)備具備推理決策的能力,可以實現(xiàn)對垃圾品牌的識別,并按照其價值高低進行優(yōu)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(yīng)用現(xiàn)狀

1.起步晚。相較于日本、美國等使用人工智能垃圾分揀設(shè)備進行垃圾..分揀較早的,我國同類設(shè)備研發(fā)、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(shè)備目前在我國大多應(yīng)用于垃圾分類系統(tǒng)的末端環(huán)節(jié),其工作的開展要建立在開展垃圾源頭分類的基礎(chǔ)之上。(2020年11月人工智能垃圾分揀設(shè)備..應(yīng)用于國內(nèi)混合垃圾中轉(zhuǎn)站,但目前這類設(shè)備只有少量應(yīng)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(shè)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(shè)備受自身體量的限制也不及物理分揀設(shè)備表現(xiàn)亮眼。

四、應(yīng)用前景

(1)我國環(huán)保產(chǎn)業(yè)正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化工藝流程的轉(zhuǎn)型期,迫切需要新一代人工智能等重大創(chuàng)新添薪續(xù)力。人工智能技術(shù)的發(fā)展,將推動行業(yè)從機械物理化處理模式向數(shù)字化、智能化、網(wǎng)絡(luò)化的處理模式轉(zhuǎn)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..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(shè)備應(yīng)用前景廣闊。

(3)另外,隨著我國兩網(wǎng)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(huán)、再生利用。到那時,人工智能垃圾分揀設(shè)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(shè)備不斷升級,變得更智能、更..、適用場景更加廣泛,更適應(yīng)我國垃圾分類行業(yè)現(xiàn)狀。

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