關于垃圾分類，這些機器人可能將來會大賣哦！
發布時間:
2019-07-08
垃圾分類看似是舉手之勞，但真正做起來難度卻不小。? 假如現在你面前的垃圾桶上分別貼有“廚余垃圾”、“可回收垃圾”、“有害垃圾”、“其他垃圾”四種標簽。而你的垃圾袋里有用過的餐巾紙、香蕉皮、過期的化妝品、礦泉水瓶，它們分別要扔到哪個垃圾桶里？還有現在大家經常點的外賣，外包裝是塑料的，屬于有害垃圾；筷子是木頭的，屬于可回收垃圾；吃剩的食物又屬于易腐垃圾。但假如用餐的餐具是可回收的，不過被油漬浸泡了，
垃圾分類看似是舉手之勞，但真正做起來難度卻不小。
假如現在你面前的垃圾桶上分別貼有“廚余垃圾”、“可回收垃圾”、“有害垃圾”、“其他垃圾”四種標簽。而你的垃圾袋里有用過的餐巾紙、香蕉皮、過期的化妝品、礦泉水瓶，它們分別要扔到哪個垃圾桶里？還有現在大家經常點的外賣，外包裝是塑料的，屬于有害垃圾；筷子是木頭的，屬于可回收垃圾；吃剩的食物又屬于易腐垃圾。但假如用餐的餐具是可回收的，不過被油漬浸泡了，還能算是可回收垃圾嗎?
諸如此類的世紀難題分分鐘難倒一大片人。于是，大家不約而同地打起了機器人的主意。今天，小編就給大家介紹幾款垃圾分揀機器人。
芬蘭：ZenRobotics回收機
芬蘭的ZenRobotics公司于2012年公開其首代產品“ZenRobotics回收機”。隨后經過近5年時間不斷研發改進，一種基于視覺判斷的垃圾分類機器人Next Generation ZenRobotics Recycler（下稱ZenRobotics）研發成功。
這款回收機的機器臂臂展長達2米，通過激光掃描系統，能夠提前掃描運輸帶上的物品并且將它們進行分類，然后通過機械臂將垃圾分類。
2017年11月27日，日本垃圾處理公司Shitara Kosan就引進了芬蘭的ZenRobotics的機器人垃圾分揀系統并已經投產，通過機器人自動將可回收的固體垃圾分揀出來，效率遠超人工。同年中國江蘇綠和環境科技有限公司也同ZenRobotics簽署了合作協議，引進了相同配置的分類機器人。
日本：FANUC分揀機器人
fanuc的分揀機器人Waste Robot使用了FANUC LRMate 200iD型號機器人作為主體，利用視覺分析系統對物品進行跟蹤和分類，這也是市場上比較常見的分揀機器人所使用的方法。
但FANUC為其分揀機器人設計了一套新技術，叫做W.A.R，即Waste Robotics Autonomous Recycling Technology，廢舊物品自動回收技術。這套技術允許機器人對物品的化學成分以及形狀進行實時掃描和分析，同時也使機器人能夠實時指定抓取方式和抓取順序。
這就意味著機器人能夠從繁雜的物品中，挑選出需要挑揀的物品，利用視覺系統識別出物品的種類，然后將其放置到不同的地方，比如塑料罐放在較近的一側，易拉罐則拋到較遠的一側。
單個機器人進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，多臺機器人同時進行工作，遺漏下來的物品就微乎其微了。
美國：Rocycle機器人
美國麻省理工學院（MIT）計算機科學和人工智能實驗室日前開發了一款名為Rocycle的垃圾回收分選機器人，與FANUC的分揀機器人不同的是，這款機器人并沒有使用視覺分析系統，而是使用了觸覺作為檢驗材料的方法，通過觸摸的方式區分紙張、金屬和塑料。
在分選過程中，機器人會對物體進行掃描，并通過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，將掃描結果與壓力傳感器獲得的數據相互對比匹配，分辨出物體材質后，Rocycle會將其投入正確的垃圾箱。
這款機器人在模擬傳送帶上的識別準確率能達到63%，并且由于是軟體抓手緣故，它可以更輕松的抓起各種形狀不規則的物品。
美國：Max-AI機器人
Max-AI是美國光學分類設備生產商National Recycling Technologies研發的人工智能分類機器人，任何物品都逃不過它的“火眼金睛”。通過深度學習技術，Max-AI能夠同時運用多層神經網絡和視覺系統對物品進行鑒別，其識別準確率可與人工分類匹敵。不同種類的垃圾，秒秒鐘都給安排得明明白白~
Max-AI由視覺系統、人工智能及分揀系統組成。視覺系統用于獲取物品的視覺信息，即便垃圾快速一閃而過，也能被一個不差地記錄在案；獲得視覺信息后，下一步便是利用人工智能對物品進行鑒別。根據物品的大小、價值和位置來確定分揀的優先級，確保取得最優結果；判斷完畢后，機器人便可進行分揀。
值得一提的是，Max-AI的機械手并非仿人手結構，而是采用的氣動系統。所有垃圾都在一呼一吸間，去往自己該去的位置。
分揀機器人保證效率高和誤差低的同時，保障工人們的身體健康！
關鍵詞：
機器人,垃圾,物品,分揀,系統,視覺
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