垃圾分拣中的AI人工智能应用

随着AI技术的飞速发展，环保回收行业也在持续进步。不知疲倦的人工智能垃圾分拣机器人正将人们从繁重、枯燥的工作中解放出来！今天，让我们一起来了解一些国内外AI机器人在资源回收领域的实际应用。

Intuitive（加拿大）

Oscar人工智能垃圾分类系统由Intuitive AI公司开发，配备32英寸显示屏和AI摄像头，通过计算机视觉系统实现垃圾分类。Intuitive AI首席执行官Hassan Murad表示，该系统内含“垃圾网”，其中成千上万的垃圾图片被分类为数百个类别，这些图像来自“垃圾搜索”的收集。Murad介绍道：“该系统正在训练中，能够通过细节视觉线索识别垃圾。例如，当人手拿着一个可乐罐或一包皱巴巴的薯片时，系统可以识别出手中的垃圾。”

根据识别与分析结果，Oscar可以为用户提供投放指导并与其互动。显示屏上会直接提示用户将垃圾按类别投入相应的垃圾桶。若成功分类，屏幕上会洒满五彩纸屑，或展示一些福利和折扣二维码作为奖励。如果分类错误，Oscar会给予纠正，屏幕上还会显示一个暗红色标志，提醒用户注意错误。

GPS垃圾回收机器人（意大利）

只要顾客有垃圾需要处理，只需一个电话，它便会全天候工作，并自动定位，找到城区各个角落的垃圾。不仅如此，它还有一些具有辅助功能的“兄弟姐妹”，如智能环保清洁车和智能吸尘器等，共同协助环保工作。

这款意大利GPS垃圾回收机器人外形憨态可掬，采用赛格威驱动（即电力驱动且具有自我平衡能力的个人代步工具），可根据顾客需求上门服务，精准到达指定地点回收垃圾。据悉，这款智能垃圾处理机器人由意大利比萨市的圣安娜克里姆实验室开发，旨在解决定时定点垃圾回收带来的不便——避免人们需在特定时间等待。值得一提的是，它的承载量达70磅，行驶速度为每小时2英里，内置电池可支持连续自动行驶10英里。

ZenRobotics（芬兰）

芬兰的ZenRobotics公司于2012年推出其首款产品“ZenRobotics回收机”。经过持续研发改进，公司成功开发出一款基于视觉识别的垃圾分类机器人——新一代ZenRobotics Recycler（简称ZenRobotics）。

芬兰的ZenRobotics公司专注于机器人垃圾分拣流水线技术，其回收机配备了臂展长达2米的机械臂。借助激光扫描系统，它可以提前扫描传送带上的物品并进行分类，随后通过机械臂完成分拣。2017年，日本垃圾处理公司Shitara Kosan引进了这一系统，并已投入使用，机器人自动分拣可回收的固体垃圾，效率显著高于人工操作。

走进ZenRobotics垃圾分拣工厂，映入眼帘的是一条长长的传送带，上面堆满了垃圾。传送带上方，几只忙碌的机械手正灵活地操作着，它们的钢制爪子不断上下移动，将不同的垃圾抓起并放入各自的回收桶中。ZenRobotics设计的机器人集成了多种传感器，包括3D扫描仪、金属探测器、光谱仪和重量传感器等。

这些传感器收集的数据会被输入到ZenRobotics自主研发的AI系统中，经过判断和识别后再指挥机械手操作。与大多数AI系统类似，它能够从数据中不断学习，提高自身的识别能力。该垃圾分拣机器人流水线目前已进化至第三代，最多可配备3个机械手，每小时可分拣6000个可回收垃圾，效率相比之前提升了429%。

FANUC（日本）

FANUC的垃圾分拣机器人基于AI视觉分析系统进行垃圾分类，具备精细的辨识和分析能力。例如，它能识别木材的质量，区分不同类型的聚合物和塑料。FANUC为其分拣机器人设计了一套自动回收技术，结合多层神经网络和分拣系统。视觉系统首先获取物品的图像信息，接着AI对物品进行鉴别，根据化学成分、尺寸、价值和位置来确定分拣优先级，从而确保最佳分拣效果。完成判断后，机器人即可执行分拣操作。FANUC系统通常需要多个机器人协同作业，因为单一机器人分拣效率较低，速度较慢，且容易遗漏。然而，在实际流水线作业中，多台机器人共同作业，使遗漏率大幅降低。

Rocycle（美国）

美国麻省理工学院（MIT）计算机科学与人工智能实验室开发了一款名为Rocycle的垃圾分拣机器人。与FANUC的分拣机器人不同，Rocycle并未使用视觉分析系统，而是依靠触觉来检测材料。通过触摸，Rocycle能够区分纸张、金属和塑料等不同材质。

在分拣过程中，Rocycle会对物体进行扫描，并使用传感器测量物体的尺寸。其机械臂配备的两根柔软手指会挤压物体完成抓取，而手指上的压力传感器则测量所需的抓力，以此判断材料的刚度。随后，Rocycle将扫描结果与压力传感器数据进行匹配，通过分析后识别出物体材质，并将其投入对应的垃圾箱。在模拟传送带测试中，该机器人的识别准确率可达63%。由于采用柔性抓手设计，它更容易抓取各种不规则形状的物品。

Max-AI（美国）

Max-AI是由美国光学分类设备制造商National Recycling Technologies研发的人工智能分拣机器人，具备极高的识别精度。借助深度学习技术，Max-AI结合多层神经网络和视觉系统对物品进行精准鉴别，其识别准确率可媲美人工分拣。各类垃圾在它的“火眼金睛”下都能被迅速而准确地分类，处理效率极高。

Max-AI集成了视觉系统、人工智能和分拣系统。视觉系统负责捕捉物品的图像信息，即便垃圾快速通过，系统也能精准记录。获取视觉信息后，人工智能会对物品进行鉴别，并根据物品的大小、价值和位置来确定分拣优先级，从而实现最优分拣效果。判断完成后，机器人便开始分拣。值得一提的是，Max-AI的机械手并非仿人手结构，而是采用气动系统，使得垃圾在气流的控制下一呼一吸间准确进入相应的回收位置。

BHS（美国）

Bulk Handling Systems（BHS）位于俄勒冈州尤金，2019年4月在南卡罗来纳州伯克利县的垃圾回收中心配置了9台智能分拣机器人，这是BHS公司最大的单一部署地点。市场营销总监Peter Raschio介绍，公司已在10个国家部署了84台机器人，用于分拣塑料、金属、纸张及其他可回收废弃物。每台智能分拣机器人的成本约为20万美元。若BHS产品进入中国市场，考虑到关税、运费和技术服务费，实际售价可能远超20万美元。目前，BHS的智能分拣机器人尚未进入中国市场。

AMP（美国）

AMP Robotics成立于2014年，利用机器人来执行其人工智能算法。其最成功的案例是美国佛罗里达的SSR工厂，已部署了14台AMP智能分拣机器人。2019年，AMP Robotics宣布完成由红杉资本（美国）领投的1600万美元A轮融资，此前曾获得BV百度风投的天使轮投资。AMP并未公开其智能分拣机器人的售价。据业内人士透露，目前AMP的产品尚未进入中国市场。

GPS垃圾回收机器人（中国）

上海率先在全国发布“人工智能应用场景建设实施计划”，计划打造60个人工智能深度应用场景，其中包含以下智能垃圾管理应用：

1. 生活垃圾AI智能识别与报警：智能垃圾厢房具备生活垃圾图像采集和识别功能，能够根据垃圾类型智能提示分类投放。集成智能处理单元的垃圾桶可以在居民错误投放垃圾时立即发出警报，并提醒湿垃圾中混有干垃圾等杂质，可识别的杂质类型将通过智能学习不断扩展。

2. 智能生活垃圾分类清运：生活垃圾清运车可以自动识别不同分类的垃圾桶并进行收运，确保分类运输。车载摄像头和图像传感设备会记录小区湿垃圾的收集过程，在倾倒入车时识别杂质并报警。

3. 生活垃圾自动分类：通过垃圾数据的训练和测试，构建基于人工智能的垃圾智能分类系统。中转站的自动分拣机器人或智能抓斗能通过机械手分拣各种形状的垃圾，识别并将可回收垃圾、有害垃圾等投放到指定处理装置中。借助图像识别技术，对装运中的垃圾进行质量检测，预防漏检及危险物品混入。

4. GPS垃圾回收机器人：解决居民无法定时定点投放垃圾的问题。居民可通过APP下达指令，小区机器人接到命令后会启用GPS和运动传感器前往指定地点。当到达后，居民将分类好的垃圾投入机器人的专用仓中，机器人将自动将垃圾送至相应的垃圾桶。

文章来自微信公众号“Eee分类”