每年4月22日的世界地球日，都提醒着我们关注环境问题，而塑料污染无疑是其中一个棘手的挑战。大量的塑料垃圾难以有效回收，传统的分选流程难以实现塑料的高纯度分类，这不仅是资源的巨大浪费，也限制了再生塑料的应用价值，最终只能堆积或焚烧，对地球造成沉重负担。如何才能让这些废弃的塑料“变废为宝”，以更高的纯度回归生产循环，成为我们共同探索的方向。
塑料垃圾
传统的塑料分选方法，无论是人工操作还是视觉相机，都难以应对日益复杂的塑料混合物。想象一下，面对五花八门的塑料制品，想要一一辨别它们的“真身”并精确分类，无疑是一项艰巨的任务。然而，科技的进步正在打破这一瓶颈。
一种被誉为“材料成分侦探”的技术——高光谱成像，正在以前所未有的精度改变着塑料回收的格局。这项技术通过捕捉物体在连续光谱范围内的反射或辐射信息，构建一个包含丰富化学成分信息的“光谱指纹库”。它能够识别出不同塑料分子的吸收特征，实现对微小光谱差异的高度敏感识别，对可降解塑料也能精准区分，并且这一切都可以在产线上高速、无损地完成。
高光谱技术可获得连续的光谱信息
这项技术已经在多个应用场景中大显身手。例如，英国伦敦大学的研究人员采用近红外高光谱技术对不同尺寸、不同材料的塑料样本进行检测，包括可堆肥材料（甘蔗衍生和棕榈叶衍生）、可堆肥塑料（PLA、PBAT）和传统塑料（PP、PET和LDPE），重点关注950~1730nm波段，使用了主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）的分析方法。实验结果显示，对于尺寸大于10毫米×10毫米的样品，分类准确率达到100%，而对于较小碎片，准确率略有下降。该结果充分证明了高光谱技术在实际塑料分选中的高效性。
通过高光谱相机获取的不同塑料的原始吸收光谱
意大利的一个研究团队通过检测PET、PS和PLA的主要吸收峰（分别出现在1150nm至1660nm区间），成功区分了不同塑料类型。论文指出，这种方法能够定量评估分选过程的准确性，为工业应用提供了可靠依据。
塑料瓶的平均光谱曲线
杂乱瓶子的分类图。（a）RGB 图像，（b）基本实况，（c-h）分别预测了不同特征融合方法的分类图
值得一提的是，我们也为塑料回收提供了成熟的高光谱解决方案。高光谱塑料识别系统集成到各类塑料分选机中，无论是针对整瓶还是碎片化塑料，都能通过数据接口将精准的识别结果反馈给控制系统，进而通过气阀实现自动化的高效分选。目前，工业高光谱相机已经推出，凭借其高帧频的特点，能够满足产线上快速、连续分选的要求。
更进一步，工程师利用900~1700nm近红外高光谱相机对土壤中的微塑料颗粒进行了识别研究，这为解决更复杂、更贴近实际环境的塑料回收提供了重要的实验基础和技术支持。
综上所述，高光谱成像技术凭借其精准的材料识别能力和高效的在线检测特性，正为塑料回收行业注入新的活力。这项“材料成分侦探”不仅能够显著提升回收效率和材料纯度，更能为循环经济注入强劲动力，助力我们实现更绿色、更可持续的未来。让科技赋能回收，共同开启塑料“点石成金”的新篇章！
1. Taneepanichskul N, Hailes HC and Miodownik M (2023), Automatic identification and classification of compostable and biodegradable plastics using hyperspectral imaging. Front. Sustain. 4:1125954.
2. Moroni, M.; Mei, A. Characterization and Separation of Traditional and Bio-Plastics by Hyperspectral Devices. Appl. Sci. 2020, 10, 2800.
3. Cai, Z.; Yang, J.; Fang, H.; Ji, T.; Hu, Y.; Wang, X. Research on Waste Plastics Classification Method Based on Multi-Scale Feature Fusion. Sensors 2022, 22, 7974.
作为高光谱的供应商，我们提供全面的产品线，包括紫外-可见光-近红外和短波红外波段的高光谱相机、无人机载高光谱成像系统、便携式、高光谱实验室和显微高光谱。产品采用全国产研发的棱镜光栅分光技术和高效的装调标定技术。
凭借丰富的光谱应用经验，我们致力于为各个领域提供精准的监测解决方案。如果您对我们的高光谱产品感兴趣或想了解更多，欢迎随时联系我们！
地址：广州市天河区广汕二路602号惠诚大厦B座403
电话：020-89858550
Email：market@exponentsci.com
网址：https://www.exponentsci.com