基于机器视觉的垃圾分拣

基于机器视觉的垃圾分拣，垃圾分类习惯的养成并非一日之事，在分类规定推行初期，偶有误投也是难以避免的。如何解决人工手动分类效率较低，投放错误等问题？通过何种手段能够加强对分类情况的监管？这些问题不仅出现在国内，是全人类在资源再利用的过程中共同面对的难题。

随着科学技术的迭代升级，我们是否可以利用人工智能来帮助甚至代替人类解决垃圾分类的问题？下面要分享的是机器视觉系统在垃圾分类领域的实践和应用。

视觉分拣机器人

垃圾分拣机器人，是基于人工智能的视觉分析系统对垃圾进行分类。它的特点在于对垃圾精细的辨别和分析能力。

例如，分析出木材的质量，分辨出聚合物和塑料的区别等。此类分拣机器人设计有废旧物品自动回收技术，由多层神经网络及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉信息，下一步便是利用人工智能对物品进行鉴别。根据物品的化学成分、大小、价值和位置来确定分拣的优先级，确保取得最优结果；判断完毕后，机器人便可进行分拣。

值得一提的是，垃圾分拣需多个机器人协同操作，由单个机器人进行分拣操作效率较低，速度较慢，也有很多物品被遗漏了下来。但在实际流水线工作中，多台机器人同时进行工作，遗漏下来的物品就微乎其微了。

机器视觉工作方式

①视觉传感器单元对垃圾流进行扫描；

②视觉系统大脑控制软件用于分析数据和控制机器人；

③视觉系统大脑可识别各种材料、物体和抓取位置；

④控制系统引导机器人可选取所需的物体；

⑤机器人对同一位置的多种碎物进行分类。　　

虽然机器视觉系统现在主要应用于垃圾分类的执行阶段，较为初级，但随着技术的不断提升与创新，相信在不远的未来，人工智能技术能够帮助人类完成更复杂的工作，在垃圾分类和资源利用领域发挥更大作用。