将废物有效地回收为可重复使用的原材料是我们必须采取的重大努力之一，以阻止全球变暖和自然资源的过度开发。

回收利用的环境效益显而易见。回收利用可以节约自然资源，减少温室气体和污染，以及减少能源生产中化石燃料的使用。回收利用可减少塑料能耗约 70%，钢铁能耗约 60%，纸张能耗约 40%，玻璃能耗约 30%。

可重复使用的材料具有重要价值。然而，我们距离回收目标还很远。大部分收集到的垃圾仍用于发电并在发电厂燃烧——没有被重新利用。价格往往是回收率低的一个因素，因为用原材料生产新产品通常比用回收材料生产更便宜。

为了使回收不仅在生态上可行，而且在经济上可行，材料的再利用需要比使用原始材料更便宜、更容易。通过适当的材料处理方法，可以高效地回收不同的材料并转化为利润。这就是高光谱成像可以发挥作用的地方。

高效回收的当前挑战

典型的废物管理过程包括在回收设施中收集废物、分类成不同的废物成分、清洁并最终根据类型和纯度分类成放置在垃圾填埋场、焚烧或回收的材料。

分类过程是回收过程中的关键步骤。分类精度越高，不同等级的材料分离效果越好，回收价值就越高。典型的分类过程基于多种技术，不能仅依赖一种检测技术。所使用的检测技术通常会限制可分类的收集材料的类型和数量。

大多数回收工厂使用不同的技术，从条形码阅读器和 RGB 相机到 X 射线和涡流系统。虽然这些技术在一定程度上是可行的，但它们并不是完美的解决方案，因为它们识别材料的能力有限。

例如，如果塑料瓶缺少条形码，就无法检测它是 PET 还是 HDPE。涡流检测仪可以分选出导电金属，但不能分离塑料或纸浆。RGB 相机可以将瓶子分为透明、黑色和彩色，但无法区分一种塑料类型与另一种塑料类型。

如果回收物纯度不够，无法重复使用，我们就会将可回收材料丢进垃圾填埋场或用于能源生产。分类效果不佳还会导致利润损失，这使得回收无利可图，并依赖于公众支持。

不同的废物流需要不同的检测和处理方法才能有效回收，而当前的回收方法不够灵活、高效和信息丰富，无法应对挑战。

为了弥补检测技术的不足，仍然需要人工。手工分类垃圾速度慢、不准确、成本高且危险，而且由于人眼无法区分，因此仍然无法区分不同类型的塑料。

为了高效、盈利和安全地工作，回收工厂必须配备能够可靠且高纯度地分离不同材料的传感器。高光谱成像为准确和可持续的废物回收提供了强大的技术。

高光谱相机如何提高回收效率？

高光谱相机可以根据材料的化学成分准确可靠地区分材料。它们测量和分析从材料反射或透射的光谱。当测量可见光区域以外的光谱（称为近红外 (NIR)）时，我们发现化学性质不同的材料具有独特的光谱。

多光谱技术改善了这种情况，但它也有局限性。多光谱相机通常使用一到三个光谱带获取光谱数据，有些相机最多使用 8 个光谱带，这意味着在每个分类位置，它只能识别少数基本材料。由于材料流中存在干扰因素，结果的纯度通常也受到限制。（阅读更多关于多光谱相机和高光谱相机之间的区别）

直到最近几年，高光谱成像在垃圾分类中的应用才因高光谱相机在速度、空间分辨率、坚固性、连接性以及高成本方面的性能不足而受到限制。

近期的发展不仅提高了高光谱相机的速度和分辨率，而且其实施成本现已达到商业解决方案的投资回报率标准。此外，现在已有用于实时处理高光谱相机产生的大量数据的算法和解决方案。

对于在线分类应用，线扫描高光谱相机是唯一实用且正常工作的解决方案，因为它可以通过一次扫描同时精确地从线中的每个像素捕获整个材料流的整个光谱数据。

线扫描（推扫式）高光谱相机可以安装在现有和新的分拣线上，并配备适当的照明和实时数据处理解决方案，就像任何线扫描相机一样。材料识别结果逐像素可通过标准接口连接到商用机器视觉系统。然后可以使用结果来控制空气喷嘴或拾取机器人。

与传统传感器技术相比，高光谱摄像机解决方案在各种废物处理过程中提供了卓越的性能和多种优势，如表 1 所示。

表1 高光谱成像在对不同类型的废物流进行分类方面的附加值

与其他技术结合使用时，高光谱相机可通过提供材料类型的精确信息来提高分类准确性。最新一代高光谱相机可以将回收材料的纯度提高近 100%。即使将回收塑料的纯度提高几个百分点，其价值也会翻倍。提取更多可回收材料也意味着我们在垃圾填埋场处理的垃圾更少。

与具有固定光谱带的多光谱相机相比，高光谱相机具有灵活性，可以适应各种废物流的分类。它还可以在有新的分类算法可用时采用它们。

高光谱成像在塑料回收中的优势

在所有生产的塑料中，只有 9% 被回收利用。12% 被焚烧以产生能源，79% 被填埋或自然处理。据估计，到 2050 年，海洋中的塑料数量将超过鱼类。大多数不可回收的塑料垃圾来自无法可靠地将不同类型的塑料分开。

当我们对塑料进行分类和分离时，高质量和有价值的聚合物可以重新使用。分类的主要目的是减少非目标塑料聚合物的数量以及非塑料的数量，如纸张、金属、玻璃、油、土壤或其他污染物。塑料中还可能含有不需要的添加剂，如阻燃剂，这些添加剂可以用高光谱相机检测、识别和分类。

不同的聚合物在近红外光谱区具有可识别的光谱特征，因此可以进行分类。然而，许多光谱特征彼此接近。在这里，高光谱相机的高光谱分辨率是高分类精度的关键。例如，对于 PP、PE 和 PET 塑料，可以实现接近 99% 的纯度。

使用高光谱相机对黑色塑料进行分类

可回收塑料中很大一部分是黑色塑料，主要用于汽车和电子行业，这些塑料中添加了碳基颜料，使其变成深灰色或黑色。黑色塑料的种类非常难以识别，到目前为止，还没有可靠的传感器技术来对这些材料进行分类以供重复使用。即使是 NIR 高光谱相机也难以识别，因为黑色的碳基颜料几乎吸收了所有的 NIR 光。

除了近红外区域外，不同塑料在较长的红外区域（称为中波红外 (MWIR)）中还具有特征光谱特征，其中大多数黑色颜料的“黑色程度较低”（吸收性较低），而近红外区域则不然。因此，MWIR 光可以穿透黑色材料并从黑色材料中反射，从而实现其光谱识别。

借助在中波红外区域运行的Specim FX50高光谱相机，我们可以对纯度接近 99% 的黑色 ABS 塑料进行分类。它是目前市场上唯一一款在中波红外区域运行的高光谱相机，具有工业在线使用所需的速度、分辨率和灵敏度。

下面是在实验室中使用 Specim FX50 高光谱相机测量黑色塑料分类的示例。测量了 12 块 ABS 和 PE 以及 10 块 PS（总共 34 块）。对于每个样品组，一半样品有光泽，另一半样品表面有漫反射。下图显示，使用 Specim FX50 可以准确分类由 ABS、PS 和 PE 制成的样品。

高光谱成像在纺织品回收中的优势

与焚烧和填埋相比，纺织品回收可减少对环境的影响。如果能根据所用纤维类型进行正确分类和分离，几乎 100% 的纺织品和服装都可以回收利用。

提高纺织品回收率的一个障碍是，服装中含有各种纤维，因此再加工和回收是一项挑战。虽然可以人工进行分类，但这在经济上几乎不可行，而且会产生很多错误。

NIR 光谱区域的高光谱相机可以分离最常见的纺织品碎片类型，从而实现自动化处理。基于 NIR 高光谱相机的纺织品分类具有多种优势：非接触式，适合应用于传送带；提供有关纯材料和混合材料的信息（定性和定量分类）；分类对使用的颜色或染料不敏感；可轻松配置不同的分拣线和新材料。

为了获得精确的颜色信息，高光谱相机可以取代 RGB 相机。

棉花是一种资源极其密集的作物，需要消耗大量的水、农药和杀虫剂。使用再生棉可以大大节约自然资源，减少农业污染。棉花和亚麻等一些材料可以回收用于汽车隔热或堆肥，但聚酯等石油基纤维几乎没有再利用的机会。

焚烧材料特性

尽管材料回收率正在提高，但仍然需要焚烧一些不可回收的材料。这些“废物转化为能源”发电厂从商业、建筑、家庭和工业等各种来源接收材料，并将其用于垃圾衍生燃料 (RDF) 发电厂发电。

RDF 的价值取决于热值，热值由材料类型决定。某些材料（如玻璃、岩石或泥土）的热值为零。水分和冰也会影响这一过程。

只有基于正确的材料识别，才能计算出精确的燃烧过程控制和热值。NIR 区域的高光谱成像为此提供了在线解决方案。

高光谱成像塑造回收利用的未来

提高分类精度可提高回收材料的纯度和价值以及可重复使用的废物百分比。为了提高分类精度，我们需要更好的检测系统。

高光谱成像对回收行业和社会的潜在影响是巨大的。高光谱相机是一种准确、可靠、无损、非接触式的检测工具，可提高运营效率、增强材料纯度并提高盈利能力。

先进的高光谱相机技术、分析软件和光谱库已经在现代回收机器和垃圾分类设施中投入使用，而且由于解决以前无法完成的分类任务的需求日益增长，预计未来这些技术、分析软件和光谱库还会进一步发展。

（文章来源于Specim高光谱成像，如有侵权，请联系删文）