垃圾分类:人机搭配,干活不累

JetMax机械臂竟能轻松帮你整理厨房 在之前的文章中,我们介绍了JeMax机械臂部分AI视觉玩法。 如拼写单词、算数等, 还有“看脸色”这样的新奇玩法。 那么有的小伙伴就有疑问了, JetMax除了这些AI视觉玩法, 还有哪些意想不到的高科技呢? 今天为大家介绍JetMax又一项实用“超能力”——食物分类, 让JetMax秒变厨房得力助手。 形态展示 在进行这个玩法前,我们需要先将JetMax机械臂组装成大型机械爪形态。 深度解读 智能实物分拣玩法主要通过PyTorch深度学习框架配合Python的Torchvis 阅读详情

场景描述:垃圾分类最近成为上海最受关注的话题,市民们已经快被繁杂的垃圾类别逼疯。不过,人工智能技术早已学会了垃圾分类。通过深度学习、神经网络,训练机械臂像人一样识别垃圾进行分类,效率远高于人工分类,也解放了很多垃圾分拣工人。

关键词:垃圾分类 视觉识别 多层神经网络 传感器

上海人最近日子真的不太好过,都是垃圾给闹的。

大家应该已经了解到,上海这次 「垃圾分类运动」动真格了。根据 7 月 1 日将要实施的管理条例规定,如果分类不到位,无论单位还是个人,都要接受罚单,即使游客也不例外。

条例中规定,对垃圾不分类并拒不改正的个人罚款 50 元至 200 元

于是,令人头大的垃圾分类标准,成为近期所有上海人的聊天主题。如同经历高考一般,大家都纷纷背起了各种垃圾的对应分类。


为此,饿了么、支付宝还迅速推出了代扔垃圾服务……看来,垃圾分类可能要催生一批创新项目了。

垃圾分类不再是纸上谈兵

在国内,垃圾分类早在 2000 年就已被提上日程,北京甚至更早就已有了试点。


但是在过去的 18 年,这些都停留在宣传里。直到这个月,才真正走进了上海大众的生活。而北京、广州、深圳等城市,也将相继立法,进入垃圾分类「强制时代」。

1996 年 12 月,北京大乘巷小区家委会发出《致居民的一封信》宣布小区垃圾将分类投放,成为北京第一个试点垃圾分类的小区

面对「史上最严」垃圾分类,上海市民叫苦连天,需要记住 104 种物品对应的垃圾类别,这着实是一项难度不小的任务。


比如干湿垃圾的分类就已经让很多人犯晕:湿纸巾是干垃圾,而干香菇是湿垃圾。塑料杯属于干垃圾,而奶茶属于湿垃圾,所以,半杯奶茶属于什么垃圾?
不过对此,我们也不必操之过急。就拿垃圾分类最仔细、最严格的日本来说,也并不是一朝一夕就达到目前这种程度的。

日本:全球最严格的垃圾分类如何实行

从 70 年代起,日本就面临严重环境污染问题,开始实施垃圾分类措施,之后花了 27 年才最终实现了全民垃圾分类。日本的垃圾分类以及仔细到严苛的程度,仅横滨市就印刷了 27 页包含 518 项类别的手册。

日本横滨市垃圾分类手册中的一页

如今,日本人会很仔细地将垃圾分好类,不同垃圾用指定的袋子装好,并在指定日期扔到垃圾站,这已经成为他们生活的一部分。


所以,对比一下的话,上海群众可能就会感到自己还是很幸福的。

在日本,不同垃圾需要在不同的回收时间去扔如果错过就要再等一周甚至一个月

作为将垃圾变废为宝的第一步,垃圾分类意义重大。垃圾分类能够带来社会、生态和经济三方面的效益。如果能充分挖掘回收生活垃圾中蕴含的资源潜力,仅北京每年就可获得 11 亿元的经济效益。

如今,我们对垃圾不再纸上谈兵,迈出了行动的第一步,而与此同时,人工智能也一样在付诸行动。

AI  做垃圾分类,精准且迅速

在垃圾回收流程中,人为垃圾分类只是第一步。之后,垃圾还要送至分拣中心,由分拣工人进一步细化分类。这是一项名副其实的又脏又累的工作。

综艺节目《跑男》里,成员体验了厨余垃圾的分拣

所幸,科技正在帮助我们完成这份不讨喜的工作。

随着人工智能技术越来越成熟,每年借由智能技术的方式,能够将两万吨可回收材料从垃圾填埋场中挽救回来。利用技术,我们能够大大提升垃圾回收率,而且在效率上也远远高于人工。

「视觉」分类的机械臂:图像识别+神经网络

目前比较主流的一种处理垃圾的方法,是借用计算机视觉中的图像识别,配备智能分拣机器人,对垃圾进行分类。

美国的 BHS(Bulk Handling Systems)公司,在全球投入了近 60 台智能分拣机 MAX-AI 。MAX-AI 通过视觉识别和多层神经网络技术,配合传送带送递垃圾,最终实现不不同材质的分类。

MAX-AI 分拣机器人就像一个倒置的三脚架,最末端是吸盘

MAX-AI 识别和分类物品的准确率能够达到 90% ,几乎和人类一样,但速度是人类的两倍。

而另一家叫做 ZenRobotics  的公司,则是利用机械臂配合图像识别,来对建筑碎片进行分类挑拣。

该公司最大的机器人分类器,叫做 Heavy Picker,它的手臂末端是一个超大的钳子,可以抬起 60 磅重的物体,负重的它却特别灵活,能够快速进行分类工作。

ZenRobotics 使用的分拣机器人通过以下几个步骤进行分类:通过摄像图对垃圾流进行扫描,然后用机器学习识别材质,控制机械臂进行抓取,最后对同一材质的垃圾进行归类。

ZenRobotics 的首席执行官 Taalas 说,除了能够胜任建筑材料的分拣工作,他们的机器人还可以在造纸厂、塑料回收和原材料回收领域发挥作用。

「触觉」分类的机械臂:触觉传感器

麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室(CSAIL),开发了一个智能机器人,利用传感器的「触觉」来实现不同垃圾材料的分类。

和基于视觉原理的机器人不同,这款智能机器人主要依靠机械臂上的传感器夹具,夹具完全由电动驱动。通过接触,它便能检测纸张,金属和塑料之间的差异。比如通过感知其导电性来判断金属物体。

机器人手臂具有柔软的抓手,它可以从传送带上取下物体并通过触摸识别垃圾的材料

夹具部件是一对气缸和高变形电容式压力和应变传感器。本月早些时候,实验室发布了一个视频,显示正在工作的机器人抓住盒子,杯子和罐子。根据视频,纸杯,空盒子,汽水瓶都可通过压力传感器进行分类。

垃圾分类指南:家→回收点

为了提高人们垃圾分类回收意识,Urbika 和俄罗斯绿色和平组织在合作一个项目:设计一个垃圾收集地图 recyclemap.ru,帮助人们通过地图找到最近的垃圾回收点。

用户只要输入住址,Recyclemap 就通过不同颜色显示出最近的投放点和投放垃圾类别

对于垃圾,按照材料分类:塑料,玻璃,纸张,金属和其他材料 ,并将它们送去回收。Recyclemap 会显示市民移交已经分类并准备回收的垃圾。

目前该产品已在全俄 69 个城市推广,每年近 50 万俄罗斯用户通过该地图查询垃圾投放点的位置信息。

用心+行动,才是解决问题的关键

在上海展开的垃圾分类运动,虽然也受到很多抱怨和不解。但是相信随着各方的推进,环保知识的普及,大众在这方面的意识也会不断增强。

虽然在这个时代,人工智能技术成功被应用在垃圾分类的案例已有很多,但是我们并不能完全依赖于技术。要真正做好这件事,依然离不开人的行动。

无论是城市,还是个人,其美好都不只是体现在表面的光鲜,我们也要看到光鲜背后的隐患,并用行动去改变。

Kaggle垃圾分类数据集.rar 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收)该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收)该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收)该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收)该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。其中O代表Organic(有机垃圾),R代表Recycle(可回收) 立即下载

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