來源：ST社區(qū)

垃圾分類是當(dāng)下的熱點話題。我看到了幾則有關(guān)分類的漫畫，覺得很有意思。

垃圾分類改變了人們的生活習(xí)慣，很多朋友深有同感。在這些現(xiàn)象背后，有許多問題值得我們思考。

垃圾分類習(xí)慣的養(yǎng)成并非一日之事，在分類規(guī)定推行初期，偶有誤投也是難以避免的。如何解決人工手動分類效率較低，投放錯誤等問題？通過何種手段能夠加強對分類情況的監(jiān)管？這些問題不僅出現(xiàn)在國內(nèi)，是全人類在資源再利用的過程中共同面對的難題。隨著技術(shù)的迭代升級，已經(jīng)有一些人工智能的研究者針對問題的解決貢獻(xiàn)出了他們的智慧。我想在這里分享一些AI技術(shù)在垃圾分類領(lǐng)域的應(yīng)用。

FANUC機器人：視覺分揀

FANUC旗下的垃圾分揀機器人，基于人工智能的視覺分析系統(tǒng)對垃圾進(jìn)行分類。它的特點在于對垃圾精細(xì)的辨別和分析能力。例如，分析出木材的質(zhì)量，分辨出聚合物和塑料的區(qū)別等。

FANUC為分揀機器人設(shè)計了一套廢舊物品自動回收技術(shù)，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及分揀系統(tǒng)組成。視覺系統(tǒng)用于獲取物品的視覺信息，下一步便是利用人工智能對物品進(jìn)行鑒別。根據(jù)物品的化學(xué)成分、大小、價值和位置來確定分揀的優(yōu)先級，確保取得最優(yōu)結(jié)果；判斷完畢后，機器人便可進(jìn)行分揀。

值得一提的是，F(xiàn)ANUC需多個機器人協(xié)同操作，由單個機器人進(jìn)行分揀操作效率較低，速度較慢，也有很多物品被遺漏了下來。但在實際流水線工作中，多臺機器人同時進(jìn)行工作，遺漏下來的物品就微乎其微了.

Rocycle垃圾回收分選機器人：觸摸識別

此前，美國麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)和人工智能實驗室開發(fā)了一款名為Rocycle的垃圾回收分選機器人，可通過觸摸的方式區(qū)分紙張、金屬和塑料。

研究人員認(rèn)為，面對巨大的垃圾流并對其進(jìn)行分選時，很多雜亂的東西會被隱藏在視線之中；與通過視覺對材料進(jìn)行判斷的機器人相比，觸摸更有助于準(zhǔn)確判斷材料質(zhì)地。

新開發(fā)的垃圾回收分選機器人Rocycle是一個擁有兩根柔軟手指的機械手臂，可通過擠壓物體完成抓取。每個手指由兩個平行的圓柱體組成；這些類似卷發(fā)筒的圓柱，使用的材質(zhì)為拉脹聚合物；當(dāng)電動機啟動時，聚合物會扭曲伸展，讓手指變得更粗；手指外還覆蓋了用以感知的硅膠套。

在分選過程中，機器人對物體進(jìn)行掃描，并用傳感器測量物體尺寸；使用其機械手臂上的兩根柔軟手指擠壓物體以完成抓取，而手指上的壓力傳感器能夠測量抓住物體所需要的力，并以此確定材料剛度。最后，將掃描結(jié)果與壓力傳感器獲得的數(shù)據(jù)相互對比匹配，分辨出物體材質(zhì)后，Rocycle會將其投入正確的垃圾箱。

ZenRobotics垃圾回收設(shè)備：高效分揀

基于人工智能的視覺分析系統(tǒng)的ZenRobotics垃圾回收設(shè)備 (ZRR) 是全球首個機器人垃圾分類系統(tǒng)，ZRR 可同時進(jìn)行混合型垃圾分類、有用垃圾分類和無用垃圾分類。此外，ZRR根據(jù)垃圾種類的不同：建筑拆遷垃圾、木材垃圾、運輸垃圾、紡織垃圾和廢金屬垃圾進(jìn)行了不一樣的設(shè)計。值得一提的是，ZRR在建筑垃圾分揀領(lǐng)域上處于領(lǐng)先優(yōu)勢。

ZRR 傳感器單元對垃圾流進(jìn)行掃描，識別各種材料、物體和抓取位置，ZRR大腦控制軟件分析數(shù)據(jù)和控制機器人，ZRR智能抓取器可選取所需的物體，機器人對同一位置的多種碎物進(jìn)行分類。

ZRR 可對重達(dá)30公斤的大型重物進(jìn)行分離，每小時選取次數(shù)最高可達(dá) 4,000 次。一天就可以處理2000噸垃圾，相當(dāng)于48個人的工作量。與人工相比，30萬噸的年處理量使用機器人分揀可提升40%的效率。

Oscar垃圾分類系統(tǒng)：指導(dǎo)分類

Oscar人工智能垃圾分類系統(tǒng)由Intuitive AI公司開發(fā)，擁有32英寸顯示屏和人工智能攝像頭，利用計算機視覺系統(tǒng)對垃圾進(jìn)行分類。Intuitive AI公司的首席執(zhí)行官Hassan Murad表示，在“垃圾網(wǎng)”里，成千上萬的垃圾圖片可以被分類成數(shù)百個類別，這些圖片都是通過“垃圾搜索”收集的。Murad說：“該系統(tǒng)正在接受訓(xùn)練，可以從局部視覺線索識別垃圾，比如當(dāng)一個人的手抓著一個可樂罐或一袋皺巴巴的薯片時,它可以對人手中的垃圾進(jìn)行識別。”

根據(jù)識別與分析結(jié)果，它能對用戶的投放行為進(jìn)行指導(dǎo)，并與用戶進(jìn)行互動。它能夠直接在顯示屏上指示用戶根據(jù)分類將垃圾丟入桶內(nèi)。如果成功完成分類，屏幕上會撒滿五彩紙屑，或分享一些福利、折扣二維碼。如果分類錯誤，Oscar會提出批評，還會在屏幕上顯示一個暗紅色的標(biāo)志，提醒用戶犯了錯誤。

Trashbot自動分揀系統(tǒng)：監(jiān)控流向

Trashbot由位于匹茲堡的CleanRobotics公司開發(fā)，利用人工智能機型自動分揀，消除人為的垃圾分揀錯誤。除了自動分揀，它還能監(jiān)控垃圾流向，對回收情況進(jìn)行分析。

Trashbot利用各種傳感器和人工智能技術(shù)識別垃圾的材料，將其分類。通過傳感器和云處理，它能檢測垃圾投放情況，根據(jù)社區(qū)的垃圾投放情況進(jìn)行實時更新。若系統(tǒng)檢測到垃圾桶已滿，它將會把這一信息及時發(fā)送給居民。

Trashbot完成垃圾分類后，其重量傳感器在周期內(nèi)跟蹤可回收材料和填埋物的數(shù)量，根據(jù)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計提高其分辨能力。

這一系統(tǒng)提高了回收的質(zhì)量與效率，在推廣垃圾分類的過程中能夠為相關(guān)企業(yè)和市政部門提供有價值的數(shù)據(jù)信息。隨著時間推移，機器對不同材料的熟悉程度逐步提高，Trashbot的分揀準(zhǔn)確度也隨之提高。

以上介紹的這些AI系統(tǒng)主要應(yīng)用于垃圾分類的執(zhí)行階段，較為初級。隨著技術(shù)的不斷提升與創(chuàng)新，相信在不遠(yuǎn)的未來，人工智能技術(shù)能夠幫助人類完成更復(fù)雜的工作，在垃圾分類和資源利用領(lǐng)域發(fā)揮更大作用。

其實不只是垃圾回收與資源再利用，對于其他環(huán)境問題，我們同樣需要更智能化的解決方案。期待未來涌現(xiàn)出更多的新技術(shù)與新思想，在高效解決環(huán)保問題的同時，能夠幫助我們培養(yǎng)好環(huán)保的生活習(xí)慣，提高環(huán)保意識。

審核編輯黃昊宇