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高光譜相機在塑料分選方面的應(yīng)用

更新時間:2026-01-21 點擊次數(shù):63

高光譜相機在塑料分選方面的應(yīng)用


每天,從早餐的外帶咖啡杯到午后的礦泉水瓶,從快遞包裝到家居用品,塑料已無處不在。然而,這些被丟棄的塑料若混合處理,不僅浪費資源,更可能造成環(huán)境污染。高效、準(zhǔn)確的塑料分選,成為資源再生的關(guān)鍵一步。今天,我們要介紹一項前沿技術(shù)——高光譜相機,它正以其“透視"般的能力,賦予機器識別不同塑料的“眼睛",讓分選變得又快又準(zhǔn)。


實驗準(zhǔn)備:

本次實驗我們采集的是五種不同材質(zhì)的塑料,如圖1所示,分別為

1.PET(聚對苯二甲酸乙二醇酯):常見于飲料瓶、食品容器,透明輕便,可回收制成纖維、新瓶。

2.PP(聚丙烯):多用于餐盒、保鮮盒,耐熱性強,是食品包裝的常客。

3.PS(聚苯乙烯):分為泡沫(如一次性餐盒)和硬質(zhì)(如CD盒),質(zhì)輕但回收難度較高。

4.PVC(聚氯乙烯):常用于管道、電纜外皮,因含氯元素,需單獨分選以避免污染。

5.PE(聚乙烯):包括HDPE(洗發(fā)水瓶)和LDPE(塑料袋),是產(chǎn)量zui大的塑料之一。


圖1


為了高光譜相機的塑料分選實驗更加方便,我們對其進(jìn)行剪裁獲取到各個物體的切片樣品,如圖2所示,每個樣品都標(biāo)注了對應(yīng)的材質(zhì)。


圖2


實驗設(shè)備:

本次實驗我們使用高光譜相機FX17,對上述塑料進(jìn)行檢測,如圖3所示,這款相機可捕捉從可見光到短波紅外(900-1700nm)的光譜信息,形成獨特的光譜曲線。不同塑料因分子結(jié)構(gòu)差異,對光譜的吸收、反射特性截然不同,即使外觀相似,也能被精準(zhǔn)區(qū)分。


圖3


同時該高光譜相機是采用線陣推掃的成像方式,通過相機和被拍攝物體之間有相對運動,來獲取目標(biāo)區(qū)域的所有樣本的圖像數(shù)據(jù)和光譜信息數(shù)據(jù),所以實驗中我們需要固定相機,把物體放在Labscanner推掃平臺上進(jìn)行拍攝,如圖4所示,推掃平臺配備了放置樣品的位移臺、兩排鹵素?zé)艄庠春拖鄼C安裝支架等裝置。


圖4


拍攝后的圖像數(shù)據(jù)可以使用Insight軟件來處理,如圖5所示,它是一款高光譜圖像數(shù)據(jù)的離線處理軟件,用戶可在其中實現(xiàn)瀏覽查看樣本數(shù)據(jù)、訓(xùn)練分類模型、驗證分類效果等操作,以建立應(yīng)用程序供實時檢測使用,其模型訓(xùn)練的功能還可以形成偽彩圖,更加直觀有效地呈現(xiàn)成像效果。


圖5


實驗過程:


1.布置樣品


因為樣品多為全透明材質(zhì),只有PE是不透明的,所以為了防止拍攝過曝,需要在推掃平臺上放置一張白紙,之后在平臺zui開始放置白板,再依次按順序放置樣品,如圖6所示。


圖6


2.采集樣品


啟動相機和平臺,調(diào)整好相機焦距和曝光時間,完成后開始掃描采集,樣品隨平臺移動,不斷經(jīng)過相機的線掃范圍,如圖7和圖8所示。


圖7


圖8


3.數(shù)據(jù)分析


掃描后使用Insight對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行選點分析,如圖9所示,黑色區(qū)域為平臺,白色區(qū)域為防曝光的白紙,從上到下的排列和前述順序一致。


圖9


由于不同材質(zhì)樣品的光譜特征不同,在曲線圖中會呈現(xiàn)不同特征曲線,如圖10所示。


圖10


通過軟件的模型訓(xùn)練功能,得到偽彩圖,如圖11所示,橙色為PET,紫色為PP,藍(lán)色為PS,綠色為PVC,紅色為PE,區(qū)域明顯。



4.結(jié)論


通過光譜曲線和偽彩圖,可以清晰地辨別出不同材質(zhì)的塑料,這對高光譜的塑料分選應(yīng)用提供了有力的實驗支撐,并且方法簡單高效,數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確。

 

通過驗證,F(xiàn)X17憑借其在短波紅外波段(900-1700nm)的高光譜分辨率與優(yōu)異信噪比,能夠穩(wěn)定捕捉PET、PP、PS、PVC及PE等塑料中C-H鍵的精細(xì)振動特征差異,實現(xiàn)基于物質(zhì)本征光譜特性的識別。該技術(shù)不僅解決了傳統(tǒng)近紅外方法對黑色塑料與深色碎片的失效問題,更能有效區(qū)分添加劑、殘留標(biāo)簽及表面污染物對光譜的干擾,將分選精度從“材質(zhì)大類"提升至“化學(xué)結(jié)構(gòu)層級",為高純度再生塑料的閉環(huán)生產(chǎn)提供了具備工業(yè)可靠性的光譜感知基礎(chǔ)。


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