高光谱成像系统赋能机器视觉：塑料分选-塑料颗粒、废弃塑料、塑料瓶

随着全球塑料污染问题加剧及循环经济政策推动，塑料颗粒与废塑料（塑料瓶）的高效分选成为资源回收领域的核心痛点。传统分选技术（如人工分拣、近红外成像、X射线检测）在复杂场景下存在精度不足、误判率高、无法区分同色异质材料等问题。高光谱成像系统凭借其"光谱+图像"的多维感知能力，为塑料分选提供了革命性解决方案。

光谱-空间融合分析

通过900-1700nm波段连续光谱采集，构建三维数据立方体（空间×光谱），利用材料反射率特征建立"光谱指纹库"，结合机器学习算法实现：

• 材质识别：区分PET/PP/PVC/PS等10+类常见塑料

• 污染检测：识别金属/陶瓷/有机污染物

高光谱成像系统组成

1.高光谱成像相机：中达瑞和VIX-S235G（短波红外高光谱相机）-高帧频、支持ROI采集

2.光学照明系统（LED+卤素灯复合光源）

3.推扫台

4.光谱分析软件

典型应用场景

· 塑料颗粒/片分选

检测材料：PETE、PP、PVC、HDPE塑料板

检测设备：中达瑞和VIX-S235G（短波红外高光谱相机）-高帧频、支持ROI采集

检测结果：对PETE、PP、PVC、HDPE塑料板及切割样品进行光谱谱线的分析，可以看出各个塑料板及切割样品光谱曲线存在明显差异，能够用于对各塑料板及切割样品进行区分；

· 废塑料分选

检测材料：四种塑料瓶（娃哈哈乳酸菌，港版益力多乳酸菌，广版益力多软酸菌，优益C益生菌），分析它们差异和可分性。

检测设备：中达瑞和VIX-S235G（短波红外高光谱相机）-高帧频、支持ROI采集

检测结果：通过对四种塑料瓶的分析，对比和进行归一化计算，可以看出四种塑料瓶之间存在一定的差异，基于本次实验可以用于区分四种塑料瓶类型。

高光谱成像技术正在重塑塑料分选产业格局，其带来的不仅是效率提升，更是从"经验驱动"向"数据驱动"的范式变革。随着硬件成本下降和算法持续优化，预计未来3年内该技术将在中小型回收企业实现普及应用，为全球塑料循环经济发展注入强劲动能。