關 閉

        新聞中心

        EEPW首頁 > 工控自動化 > 設計應用 > 中達瑞和基于光譜成像的塑料分類應用與研究

        中達瑞和基于光譜成像的塑料分類應用與研究

        作者: 時間:2024-03-18 來源:中國機器視覺網 收藏

        隨著塑料工業的迅猛發展,以及塑料垃圾的不斷增長,廢舊塑料再生利用行業日益興起。但由于塑料品種繁多,應用領域非常廣泛,所以在回收過程中,很多不同種類及顏色的塑料被混合在一起。不同種類的塑料性能及加工條件是不同的,混合后對加工和應用的影響非常大,所以在廢舊塑料回收過程中進行分選是必不可少的環節。

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202403/456456.htm

        大多數塑料回收廠使用不同的技術,從條形碼閱讀器和RGB相機到X射線和渦流系統。這些傳統技術雖然在一定程度上能滿足簡單、粗放的塑料分選,但識別材料的能力有限,并不是完美的解決方案。例如,如果塑料瓶缺少條形碼,使用條形碼閱讀器則無法它是PET還是HDPE。電渦流器可以分辨導電金屬,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,但無法區分一種塑料類型與另一種塑料類型。因此,迫切需要新一代人工智能等重大創新添磚加瓦,從而推動傳統的機械物理化分選模式向數字化、智能化、精準化的分選模式轉變。

        微信圖片_20240318151220.jpg

        案例背景

        某塑料分選自動化機械裝備制造商企業,一直選用普通RGB相機作為其自研裝備的主要分選技術,現想尋找一種高效、精準的塑料分選手段和方法,能同時對PETE、PP、PVC、HDPE等塑料進行精準分選。

        現狀與痛點

        因塑料類別多、顏色雜、形狀各異,現有方案采用普通RGB相機,只能實現單一維度,無法同步、精準識別塑料類別。

        為解決上述客戶痛點,本案例主要通過高光譜成像技術與設備來識別各類塑料,利用各類塑料的光譜特征差異,實現對各類塑料的高效精準分類識別。本案例涉及到的高光譜成像技術,可同時獲取檢測對象的光譜信息和空間信息,利用檢測對象的光譜特征,實現對各物質的精準識別、分類和篩選。

        微信圖片_20240318151231.jpg

        基于“高光譜”機器視覺技術的塑料分類識別效果

        高光譜采集分析設備

        本案例中應用的短波紅外推掃式高光譜相機由深圳市中達瑞和科技有限公司自主研發與生產制造,擁有超高光譜分辨率,覆蓋900-1700nm波段光譜范圍,可快速、精準獲取觀測目標的高光譜信息,廣泛應用于掛載、便攜、室內等應用場景。該產品可結合目標物的空間圖像信息和光譜信息,利用目標物不同部位或成分的光譜特征,進行無損、無接觸、快速高效的精準獲取、發現識別、分類篩選和分析應用。 

        微信圖片_20240318151234.png

        推掃式高光譜相機VIX-S235G

        高光譜數據采集

        本案例選用的樣本為PETE、PP、PVC、HDPE塑料板及其切割樣品,如下圖所示。分別對PETE、PP、PVC、HDPE塑料板用VIX-S235G短波紅外推掃式高光譜相機在采集參考白板基礎下再進行高光譜數據采集,采集波段900-1700nm,,共采集1000個波段高光譜圖像。同樣,對PETE、PP、PVC、HDPE塑料板的切割樣品用VIX-S235G短波紅外推掃式高光譜相機進行高光譜數據采集,采集波段為900-1700nm,共采集1000個波段高光譜圖像。

        微信圖片_20240318151236.png

               塑料板                   塑料板切割樣品

        高光譜數據分析

        分別在PETE、PP、PVC、HDPE四種塑料板樣本各區域內選取高光譜曲線,可以看出四種塑料光譜曲線存在明顯差異,具有可區分性。如下圖:

        微信圖片_20240318151238.png

               塑料板光譜圖               塑料板光譜曲線圖

        同樣,分別在PETE、PP、PVC、HDPE四種塑料板切割樣本各區域內選取高光譜曲線,可以看出四種塑料切割板光譜曲線存在明顯差異,具有可區分性。如下圖:

        微信圖片_20240318151239.png

           塑料切割板光譜圖            塑料切割板光譜曲線圖

        模型訓練與驗證

        通過中達瑞和光譜云平臺,把采集的各類塑料切割板光譜數據放入數據集中,對多個樣本進行標注,分析和模型訓練,最后通過混合采集的塑料切割板光譜數據進行模型匹配,驗證結果如下圖。

        微信圖片_20240318151242.png

                 可見光圖                  光譜識別偽彩分類圖

        如上圖驗證結果表明,基于高光譜成像技術并結合機器學習模型訓練方法能夠準確地實現PETE、PP、PVC、HDPE塑料分類識別,為客戶大幅減少成本投入,且提升了塑料分選效率與準確度。

        高效的廢物管理是讓我們更接近真正的循環經濟的一個基本因素,在任何情況下,縮小當前回收廢物處理工作與行業目標狀態之間的差距,都需要技術創新和應用創新,而高光譜成像正在幫助我們實現這一目標,并顯示出強大應用效能,這將是塑料分選領域一個跨時代的變革。

        高光譜成像技術可捕捉遠大于可見光范圍的光譜信息和圖像信息,能看到普通可見光成像看不到的物質信息,是未來成像技術主要發展方向之一。深圳市中達瑞和科技有限公司作為國內光譜成像行業領先的產業化企業,擁有自主研發的分光器件、光譜相機、光譜軟件和光譜智能云平臺,產品與技術在科學研究、工業檢測、精準農業、生態環境、資源勘探、生物醫學、食品安全等領域得到廣泛應用。未來,中達瑞和將持續攻難克堅,推動光譜成像技術從高端科研到工業應用、并最終到消費級應用,為各行業實現光譜數字化、智能化賦能。




        關鍵詞: 檢測 可回收資源

        評論


        相關推薦

        技術專區

        關閉
        主站蜘蛛池模板: 柳州市| 沾化县| 鹤峰县| 新竹市| 贵港市| 成安县| 通许县| 武陟县| 仁布县| 阜新市| 高青县| 微山县| 尤溪县| 苏州市| 磐石市| 昔阳县| 阜城县| 清水县| 洛扎县| 东平县| 辽中县| 兰坪| 慈利县| 新沂市| 新竹县| 广水市| 武安市| 普格县| 手机| 湖南省| 民丰县| 枞阳县| 麟游县| 嫩江县| 德庆县| 自贡市| 札达县| 弥勒县| 镇坪县| 哈巴河县| 元氏县|