塑料分选
行业痛点
塑料种类繁多，人工回收成本高且利润空间有限。传统的人工分选难度大，并且对自动化设备提出了更高的技术要求和成本限制。
方案优势
本方案利用多光谱相机获取塑料表面的可见-近红外光谱数据，通过构建光谱数据库并应用机器学习技术，实现了高效、准确的塑料分类。与传统方法相比，本方案显著提高了分选精度，减少了人工干预和资源浪费，成本控制在合理范围内。
解决方案
在塑料分选生产线中集成了定制漫反射光源、CY-MS0410系列线阵工业相机以及智能识别分拣系统。塑料在传送过程中，漫反射光源均匀照射塑料表面，线阵相机实时捕捉红外波段光谱数据。识别模型依据光谱数据，精确识别每种塑料的类别（例如尼龙、PE、四氟乙烯等多种材料）。识别结果实时传输至分拣系统，系统使用机械臂快速准确地将不同类型的塑料分离（可根据应用场景定制分拣方式），实现从数据采集到分拣的全自动化过程。
成果形式
系统实时显示塑料的光谱数据和分类结果。通过操作界面，用户可以监控分类状态。分拣系统依据识别信息自动完成塑料的分离和分类，提高了回收效率并减少了人为操作的错误。
