多光谱 AI 技术革新塑料垃圾回收分拣

塑料是新加坡四大废物流之一，但 2023 年回收率只有 5%。回收链最关键的一步是分拣——可回收物先扔进蓝桶，运到 MRF 后由人工分类、打包出口。人工分拣慢、容易出错、对工人健康有害。

团队用多光谱 AI 替代人工。系统通过捕捉不同波长下的反射模式，在传送带上实时识别塑料类型；自监督学习让所需标注数据减少 90%，分类性能仍优于现有最佳方案。AI 还能区分干净瓶子和受污染瓶子，确保只有可回收材料进入下游。整套方案集成在机器人平台，可在真实环境运行，降低人力成本，让塑料回收能规模化。团队正与产业伙伴和政府机构合作扩大部署。

字幕语言： zh-CN · 抓取日期： 2026-05-02 · 翻译日期：2026-05-02

塑料废弃物是新加坡产生的四大废物流之一。然而，2023年其回收率最低，仅为5%。回收链中的关键步骤是塑料的分类。在现有系统中，可回收物首先被投入蓝色垃圾桶，然后运送到物料回收设施。在那里，材料通过人工分类并打包运往海外。然而，人工塑料分类效率低下，速度慢，劳动强度大，容易出错，并且对工人健康构成风险。我们引入了一种利用多光谱人工智能技术革新塑料分类过程的新方法。通过捕捉不同波长下的反射模式，该系统能够准确识别塑料类型，即使材料在传送带上移动。

我们的自监督学习技术在分类性能上优于现有最先进技术，同时减少了90%的标注数据需求。为了进一步提升分类质量，人工智能系统还能区分干净和受污染的瓶子，确保只有可回收材料继续进入处理流程。这些功能集成在一个机器人平台中，设计用于在现实环境中无缝运行。实际上，该系统能够实时自动识别和分类塑料废弃物，最大限度减少人工干预，同时保持高精度。我们提出的多光谱人工智能技术可以实现被动重量分类自动化，减少对人工分类的依赖。

该技术降低了人力成本，实现了大规模塑料回收。我们将继续扩大系统规模，并与产业合作伙伴及政府机构合作，推动塑料回收的转型。