要說2019上半年網絡熱搜詞語排名第一，當屬“垃圾分類”，自上海成為中國首個垃圾分類試點城市以來，該規定引起網民的強烈討論，網友紛紛表示，“簡直要逼瘋上海人的節奏”，干垃圾、濕垃圾、可回收垃圾、有害垃圾……傻傻分不清，還有人調侃：“這輩子有沒有為垃圾分類拼過命？”垃圾分類正在改變人們的生活習慣，很多朋友也深有同感。在這些現象背后，有許多問題值得我們思考。
垃圾分類習慣的養成并非一日之事，在分類規定推行初期，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。隨著科學技術的迭代升級，我們是否可以利用人工智能來幫助甚至代替人類解決垃圾分類的問題？下面要分享的是機器視覺系統在垃圾分類領域的實踐和應用。
視覺分揀機器人
垃圾分揀機器人，是基于人工智能的視覺分析系統對垃圾進行分類。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別等。此類分揀機器人設計有廢舊物品自動回收技術，由多層神經網絡及分揀系統組成。視覺系統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先級，確保取得最優結果；判斷完畢后，機器人便可進行分揀。
值得一提的是，垃圾分揀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。
譽洋KINEYE?3D機器視覺
通過上述人工智能在垃圾分類領域中的應用，我們不難發現，譽洋與歐洲科研機構聯合研發的KINEYE?3D機器視覺系統同樣具有此類強大的功能。在自動化生產中線中，KINEYE?3D視覺可以完成對目標對象的即時在線檢測、篩選，被測目標無需停止。在檢測過程中可以通過系統軟件預先設置目標篩選標準（包括目標體積、材質等），從而實現機器人或機械手臂精準定位、快速抓取篩選的功能。
機器視覺工作方式
①視覺傳感器單元對垃圾流進行掃描
②視覺系統大腦控制軟件用于分析數據和控制機器人
③視覺系統大腦可識別各種材料、物體和抓取位置
④控制系統引導機器人可選取所需的物體
⑤機器人對同一位置的多種碎物進行分類
雖然機器視覺系統現在主要應用于垃圾分類的執行階段，較為初級，但隨著技術的不斷提升與創新，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揮更大作用。
