【技术文章】Specim在垃圾分类领域的应用

但丁点•阿利吉耶里，意大利中世纪诗人，欧洲文艺复兴时代开拓者，著神曲，被称为文艺复兴三巨头。

据联合国环境规划署统计，在垃圾成分中，可直接回收利用的资源，占垃圾总量的42.9%，由此可见，垃圾分类对中国可持续发展战略有着重大意义。

垃圾分类是垃圾终端处理设施运转的基础，实施生活垃圾分类，可以有效善城乡环境，促进资源回收利用。应在生活垃圾科学合理分类的基础上，对应开展生活垃圾分类配套体系建设，根据分类品种建立与垃圾分类相配套的收运体系、建立与再生资源利用相协调的回收体系，完善与垃圾分类相衔接的终端处理设施，以确保分类收运、回收、利用和处理设施相互衔接。只有做好垃圾分类，垃圾回收及处理等配套系统才能更高效地运转。垃圾分类处理关系到资源节约型、环境友好型社会的建设，有利于我国新型城镇化质量和生态文明建设水平的进一步提高。

2.1城市生活垃圾

按照《CJJT102-2004城市生活垃圾分类及其评价标准》

2.2农村生活垃圾

按照《GB/T37066-2018农村生活垃圾处理导则》

另外门类中有几个特别的领域是值得关注的，量大而且如果处理不好对资源是极大的浪费甚至是污染：

2.3建筑垃圾(工程施工现场)

建筑垃圾内有木材、泥土、砂石、钢筋、水泥、塑料、石棉(有害)等，往往量还非常大，传统人工分类成本和效率以及对人的危害性，如果进行精细化分类可以变废为宝。

《“十四五”循环经济发展规划》提到，“十三五”以来，我国循环经济发展取得积极成效，再生资源利用能力显著增强，2020年建筑废弃物综合利用率达50%。然而相比欧美国家的90%和日韩的95%，仍有较大差距。

以下数据来自《建筑垃圾处置体系研究_王若飞》

以下数据来自《建筑废弃物资源化利用现状与对策_周赫》

2.2.4工业废品(工业企业)

工业固体废物处理是指工业生产活动中产生的固体废物的处理。可分为一般工业废弃物(如高炉渣、钢渣、赤泥、有色金属渣、煤矸石、粉煤灰、煤渣、硫酸渣、废石膏、脱硫灰、电石渣、盐泥等。)和工业有害固体废物，即有害固体废物。

工业废弃物的负积累不仅占用大量土地，造成人力物力的浪费，而且许多工业废渣含有水溶性物质，通过淋溶污染土壤和水体;粉状工业废料，随风飞扬，污染大气，有的还散发出臭味和毒气;一些废物甚至堵塞河流，污染水系统，影响生物生长，危及人类健康。

中国工业固体废物产量从2001年的8.8亿吨增加到2017年的33亿吨。目前，我国工业固体废物正处于成熟阶段。虽然技术水平还有待突破，但相关行业的发展前景非常有利。压实、破碎、分选、固化、焚烧、生物处理等处理方法应用广泛且非常有效。

Specim高光谱相机，可根据材料的化学成分对材料进行分类。借助 Specim相机，我们可以高精度监测废物流——不同种类的材料和组件，配合自动化分解系统，完成不同类型垃圾的快速精确分拣。

上图案例为西班牙Picvisa公司采用Specim设计使用的垃圾分拣系统，可实现6000公斤每小时分拣塑料包装数量，完成六个人工作的机器。

3.2 specim应用于建筑垃圾的快速分类解决方案

SPECIM高光谱传感器扩展视野

高光谱成像在工业应用中变得越来越重要，在这些应用中，扩展的光谱范围可以揭示肉眼无法看到的信息。同时检测多个光谱通道允许实时识别和分离具有视觉相似特性的材料。如今，ZenRoboticsRecycler 将SPECIM高光谱成像技术作为其废物分离解决方案的一部分。

在当今世界，自然资源的循环利用和高效且可持续的利用变得越来越重要。传统的废物分离方法笨重、耗电，并且需要粉碎废物，这使得材料识别和进一步处理变得困难且昂贵。废物处理厂的初始投资非常高，需要集中化，流程不容易适应废物流的变化。采用高光谱快速检测分离技术，使ZenRobotics以创新的解决方案挑战传统方法。

传感器和机器人在行动

ZenRoboticsRecycler将工业机器人和传感器技术的强大功能与智能优化的控制和分析软件相结合。它可以实现极其准确的高速废物分离，并在处理废物的同时进行学习——允许快速改变废物流和优化流程。可以同时对各种不同的材料和各种形状和大小的物体进行分类。各种传感器监控废物流，软件实时分析数据。工业机器人快速准确地挑选各种形状和大小的废物。机器人能够基于实时传感器输入工作，而不是遵循预编程的程序。废物不需要被碾碎，这使得材料识别和进一步处理变得更加容易。机器学习可以对废物流和回收业务的变化做出反应。与传统的废物分离方法相比，低功耗、显着减少的初始投资和对不同工艺的快速适应使Zenrobotics解决方案具有革命性。

3.3 specim应用于减少纺织废料

解决方案：SPECIMFX17

借助基于InGaAs的光谱相机FX17，SPECIM为合适的纺织品分类传感器提供了完美的解决方案。这款相机的工作波长范围为900至1700nm，除了黑色聚酯或黑色尼龙等少数合成黑色纺织品外，完全覆盖了传统织物的不同光谱特征。

Specim使用基于InGaAs的光谱相机FX17，工作波长范围为900至1700nm，为合适的纺织品分类传感器提供了完美的解决方案。

欧盟新的织物和纺织品回收指南自2018年起生效。这个对环境非常重要的项目的目标是从2025年起在全球范围内重复使用所有纺织品。芬兰公司Specim的高光谱成像提供了成功实现的技术要求这个雄心勃勃的目标。

纺织工业造成了世界范围内人类日益遭受的污染的很大一部分。造成这种情况的原因是多种多样的。一方面，织物和服装的生产需要大量资源，尤其是棉花消耗大量的水。另一方面，大部分旧纺织品和新纺织品——目前估计每年约为1600万吨——最终进入垃圾填埋场，尽管这些材料至少可以部分再利用。此外，作为合成纺织纤维残留物的微塑料越来越多地进入土壤和水体，它们通过食物链危及整个动物物种和人类的生存。越来越频繁地用新衣服替换衣服的趋势是造成这种负面发展的部分原因。时尚行业的公司每年都会展示越来越多的系列。过去市场上只有一个新的夏季和冬季系列，但每年最多推出25个新品已不再罕见。

为了减少这些发展对环境造成的严重后果，有必要显着提高纺织品的回收率。目前的手动方法无法做到这一点，因为员工无法以所需的速度和耐力对不同的物质进行分类，此外，还需要对不同类型的纺织品有特殊的了解：可靠地识别和分离不同类型的纤维和物质仅基于外观的混纺织物几乎是不可能手工制作的。更糟糕的是，由于待分类的纺织品中可能含有毒素，此类工作场所通常非常不卫生，甚至具有潜在危险。因此，从长远来看，人工分拣纺织品非常昂贵。

高光谱NIR系统作为解决方案

知道不同的纺织品有各自的光谱特征，可以用来对织物进行分类。织物要么由天然纤维(如棉)、动物纤维(如羊毛)或合成纤维(如聚酯)组成。混合织物通常也由不同类型的纤维制成，。不同材料的化学和分子结构不同。因此，这些物质在吸收、反射或让它们通过的方式上，对不同波长的电磁波的反应不同。

不同的纺织品具有各自的光谱特征，可用于对织物进行分类。

这些特性可用于使用高光谱成像系统基于反射光对纺织品进行光谱分析。具有近红外范围(NIR)波长的特殊相机与光谱仪相结合，可以清楚地识别被检材料的化学成分，从而为纺织品自动分拣奠定基础。

高光谱NIR图像处理系统与合适的分类算法相结合，可以区分具有不同织物和颜色的物质，以及识别天然、动物和合成纤维，这项技术甚至可以提供有关混纺织物中合成纤维和天然纤维比例的定量信息。

样品图片

预测数据

高光谱技术可以区分合成纤维、植物纤维和动物纤维。