垃圾分類改變了人們的生活習慣,很多朋友深有同感。在這些現象背后,有許多問題值得我們思考。
垃圾分類習慣的養(yǎng)成并非一日之事,在分類規(guī)定推行初期,偶有誤投也是難以避免的。如何解決人工手動分類效率較低,投放錯誤等問題?通過何種手段能夠加強對分類情況的監(jiān)管?這些問題不僅出現在國內,是全人類在資源再利用的過程中共同面對的難題。隨著技術的迭代升級,已經有一些人工智能的研究者針對問題的解決貢獻出了他們的智慧。我想在這里分享一些AI技術在垃圾分類領域的應用。
FANUC機器人:視覺分揀
FANUC旗下的垃圾分揀機器人,基于人工智能的視覺分析系統(tǒng)對垃圾進行分類。它的特點在于對垃圾精細的辨別和分析能力。例如,分析出木材的質量,分辨出聚合物和塑料的區(qū)別等。
FANUC為分揀機器人設計了一套廢舊物品自動回收技術,由多層神經網絡及分揀系統(tǒng)組成。視覺系統(tǒng)用于獲取物品的視覺信息,下一步便是利用人工智能對物品進行鑒別。根據物品的化學成分、大小、價值和位置來確定分揀的優(yōu)先級,確保取得最優(yōu)結果;判斷完畢后,機器人便可進行分揀。
值得一提的是,FANUC需多個機器人協同操作,由單個機器人進行分揀操作效率較低,速度較慢,也有很多物品被遺漏了下來。但在實際流水線工作中,多臺機器人同時進行工作,遺漏下來的物品就微乎其微了.
Rocycle垃圾回收分選機器人:觸摸識別
今年4月,美國麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室開發(fā)了一款名為Rocycle的垃圾回收分選機器人,可通過觸摸的方式區(qū)分紙張、金屬和塑料。
研究人員認為,面對巨大的垃圾流并對其進行分選時,很多雜亂的東西會被隱藏在視線之中;與通過視覺對材料進行判斷的機器人相比,觸摸更有助于準確判斷材料質地。
新開發(fā)的垃圾回收分選機器人Rocycle是一個擁有兩根柔軟手指的機械手臂,可通過擠壓物體完成抓取。每個手指由兩個平行的圓柱體組成;這些類似卷發(fā)筒的圓柱,使用的材質為拉脹聚合物;當電動機啟動時,聚合物會扭曲伸展,讓手指變得更粗;手指外還覆蓋了用以感知的硅膠套。
在分選過程中,機器人對物體進行掃描,并用傳感器測量物體尺寸;使用其機械手臂上的兩根柔軟手指擠壓物體以完成抓取,而手指上的壓力傳感器能夠測量抓住物體所需要的力,并以此確定材料剛度。最后,將掃描結果與壓力傳感器獲得的數據相互對比匹配,分辨出物體材質后,Rocycle會將其投入正確的垃圾箱。
ZenRobotics垃圾回收設備:高效分揀
基于人工智能的視覺分析系統(tǒng)的ZenRobotics垃圾回收設備 (ZRR) 是全球首個機器人垃圾分類系統(tǒng),ZRR 可同時進行混合型垃圾分類、有用垃圾分類和無用垃圾分類。此外,ZRR根據垃圾種類的不同:建筑拆遷垃圾、木材垃圾、運輸垃圾、紡織垃圾和廢金屬垃圾進行了不一樣的設計。值得一提的是,ZRR在建筑垃圾分揀領域上處于領先優(yōu)勢。
ZRR 傳感器單元對垃圾流進行掃描,識別各種材料、物體和抓取位置,ZRR大腦控制軟件分析數據和控制機器人,ZRR智能抓取器可選取所需的物體,機器人對同一位置的多種碎物進行分類。
ZRR 可對重達30公斤的大型重物進行分離,每小時選取次數最高可達 4,000 次。一天就可以處理2000噸垃圾,相當于48個人的工作量。與人工相比,30萬噸的年處理量使用機器人分揀可提升40%的效率。
Oscar垃圾分類系統(tǒng):指導分類
Oscar人工智能垃圾分類系統(tǒng)由Intuitive AI公司開發(fā),擁有32英寸顯示屏和人工智能攝像頭,利用計算機視覺系統(tǒng)對垃圾進行分類。Intuitive AI公司的首席執(zhí)行官Hassan Murad表示,在“垃圾網”里,成千上萬的垃圾圖片可以被分類成數百個類別,這些圖片都是通過“垃圾搜索”收集的。Murad說:“該系統(tǒng)正在接受訓練,可以從局部視覺線索識別垃圾,比如當一個人的手抓著一個可樂罐或一袋皺巴巴的薯片時,它可以對人手中的垃圾進行識別。”
根據識別與分析結果,它能對用戶的投放行為進行指導,并與用戶進行互動。它能夠直接在顯示屏上指示用戶根據分類將垃圾丟入桶內。如果成功完成分類,屏幕上會撒滿五彩紙屑,或分享一些福利、折扣二維碼。如果分類錯誤,Oscar會提出批評,還會在屏幕上顯示一個暗紅色的標志,提醒用戶犯了錯誤。
Trashbot自動分揀系統(tǒng):監(jiān)控流向
Trashbot由位于匹茲堡的CleanRobotics公司開發(fā),利用人工智能機型自動分揀,消除人為的垃圾分揀錯誤。除了自動分揀,它還能監(jiān)控垃圾流向,對回收情況進行分析。
Trashbot利用各種傳感器和人工智能技術識別垃圾的材料,將其分類。通過傳感器和云處理,它能檢測垃圾投放情況,根據社區(qū)的垃圾投放情況進行實時更新。若系統(tǒng)檢測到垃圾桶已滿,它將會把這一信息及時發(fā)送給居民。
Trashbot完成垃圾分類后,其重量傳感器在周期內跟蹤可回收材料和填埋物的數量,根據對數據的統(tǒng)計提高其分辨能力。
這一系統(tǒng)提高了回收的質量與效率,在推廣垃圾分類的過程中能夠為相關企業(yè)和市政部門提供有價值的數據信息。隨著時間推移,機器對不同材料的熟悉程度逐步提高,Trashbot的分揀準確度也隨之提高。
以上介紹的這些AI系統(tǒng)主要應用于垃圾分類的執(zhí)行階段,較為初級。隨著技術的不斷提升與創(chuàng)新,相信在不遠的未來,人工智能技術能夠幫助人類完成更復雜的工作,在垃圾分類和資源利用領域發(fā)揮更大作用。
其實不只是垃圾回收與資源再利用,對于其他環(huán)境問題,我們同樣需要更智能化的解決方案。期待未來涌現出更多的新技術與新思想,在高效解決環(huán)保問題的同時,能夠幫助我們培養(yǎng)好環(huán)保的生活習慣,提高環(huán)保意識。
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原文標題:觸摸識別,智能分揀……看AI如何為垃圾分類賦能
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