超視覺垃圾分揀機器人 上海交大供圖

沒有身穿厚重工作服的工人，只有不停往返的機械手和穿插有序的輸送軌道。此刻，上海交大中英國際低碳學(xué)院研發(fā)的超視覺垃圾分揀機器人正在工作。

這款超視覺垃圾分揀機器人“眼力”很好，可以快速在大量垃圾中精準識別可回收物，每小時可分揀垃圾5400次。目前，這款機器人已進入技術(shù)推廣階段。

兩臺機器人相當于54個工人

垃圾分類是一項工程量巨大、過程重復(fù)且枯燥的工作。通常垃圾收儲后，需要工人手工將可回收的物品從大量垃圾中揀選出來。這一過程中，工人面臨一定的安全風險。要處理數(shù)量龐大的垃圾，也意味著工人需要長時間工作，對工人的體力和注意力都是很大的考驗。

生活垃圾來源廣、組成復(fù)雜、性狀不一，傳統(tǒng)的礦物分選技術(shù)如篩分、跳汰分選、重力分選、渦電流分選等，均具有一定的局限性，流程復(fù)雜、優(yōu)化難度大，且需要較多人工參與，難以滿足垃圾分類的需求，急需有效的新技術(shù)作為補充。

如何才能提高垃圾分揀的準確率和效率呢？機器人技術(shù)和人工智能是傳統(tǒng)垃圾處理的好幫手。只要提供電能，機器人就能一直工作，十分適合大量、重復(fù)性、長時間的垃圾分揀工作。該項目負責人、上海交大中英國際低碳學(xué)院副教授李佳介紹，垃圾分揀機器人能保證工作質(zhì)量、保障工人的健康，同時還提高了垃圾以二次原材料身份重新進入生產(chǎn)過程的速度和質(zhì)量。

目前，一臺超視覺垃圾分揀機器人可同時分揀多種不同品類的垃圾，有效分揀率達95%，每小時最高可分揀5400次，并可以全天候工作?！吧a(chǎn)線上布置兩臺這樣的分揀機器人，可替代54個分揀工人。” 李佳說。

打破智能分揀國際壟斷

垃圾分揀機器人的研發(fā)涉及光學(xué)、機械學(xué)、軟件等多學(xué)科，其技術(shù)門檻非常高。當前國內(nèi)垃圾分揀自動化水平普遍偏低，自動化分揀設(shè)備嚴重匱乏。國產(chǎn)垃圾分揀設(shè)備主要集中于中低端，高端分揀機器人市場長期被國外廠商壟斷，且高端分揀機器人設(shè)備價格昂貴，一般一臺需要500萬~1000萬元。

數(shù)年來，李佳團隊通過產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合攻關(guān)，相繼突破了混雜物料圖像快速識別、高速精準面激光空間定位、近紅外指紋材質(zhì)識別、多維信息耦合聯(lián)用、機器人快速軌跡跟蹤等十余項關(guān)鍵技術(shù)，實現(xiàn)了垃圾精細分揀機器人核心技術(shù)的國產(chǎn)化，開發(fā)出與國外高端分揀機器人相媲美的產(chǎn)品，打破了垃圾智能分揀技術(shù)的國際壟斷。

李佳表示，研究團隊通過機器視覺中的三種主流識別傳感系統(tǒng)，即CCD視覺、激光視覺、近紅外視覺相耦合，綜合判斷目標物的顏色、形狀、紋理等外部特征與材質(zhì)等內(nèi)部特征，達到對垃圾的精準定位與細分判別。而后，通過超視覺技術(shù)，實現(xiàn)對各品類、各形狀、各表面材料物品的識別，使逐個注冊物品3D模型的時代成為過去，極大降低了分揀成本。最后，通過軌跡優(yōu)化算法，讓機械臂走最優(yōu)路徑，提升分揀效率；同時配合機器人軌跡跟蹤算法及抓放算法，實現(xiàn)對垃圾的自動分揀和人工替代。

推進行業(yè)技術(shù)升級

隨著我國持續(xù)推進垃圾分類制度，全國垃圾分類工作由點到面、逐步展開。目前，全國46個重點城市先行先試，積極施行垃圾分類，預(yù)計今年底46個重點城市將基本建成垃圾分類處理系統(tǒng)，2025年底前全國地級及以上城市將基本建成垃圾分類處理系統(tǒng)。

“這一過程中，超視覺垃圾分揀機器人可以為全國垃圾分揀工作降低成本，也可通過垃圾回收為環(huán)保企業(yè)增加收益。”李佳說。

李佳給記者算了一筆賬。以國內(nèi)某中部省會城市為例，該城市的生活垃圾中，食品廢物約占60%、紙類為2%、塑料為10%、玻璃為1%。廢品價格中，紙類3500元/噸，塑料3000元/噸，玻璃800元/噸。其中，塑料與紙類的價值最高。據(jù)此數(shù)據(jù)，按每臺設(shè)備每天正常工作20小時計算，每天可挑揀200噸垃圾，挑中率按照90%計算，可挑選紙類3.6噸、塑料類18噸、玻璃1.8噸。預(yù)計回收物料價值6.8萬元。最重要的是，垃圾回收使垃圾減量約10%，減少了垃圾分類管理費用，降低了國家治理的成本。

研發(fā)過程中，李佳團隊積極與業(yè)界同行企業(yè)交流。下一步，研發(fā)團隊將與國內(nèi)環(huán)保企業(yè)合作，共同開發(fā)更適合市場需要的超視覺垃圾分揀機器人。

（編輯：逍遙客）

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