渣滓分拣，是时分请出机器人了

智能机器手的材料与工作原理图解。朱荣/供图

近日，国家发展改革委、住房和城乡建设部结合印发《“十四五”城镇生活渣滓分类和处理设备发展规划》，明白统筹推进“十四五”城镇生活渣滓分类和处理设备建设工作，加快建立分类投放、分类搜集、分类运输、分类处理的生活渣滓处理系统；并提出到 2025 年底，全国城市生活渣滓资源化应用率达到60%左右。

虽然近年来我国生活渣滓分类和处理方面成绩可圈可点，但在部分城市和社区，渣滓分类仍是一个棘手的难题。

日前，清华大学精细仪器系教授朱荣带领团队研制出一种多功能感知触觉传感器。它采用类皮肤的多层结构，将多模感知原位集成，完成对触感、物感、温感等多种感知的高密度集成，将触觉传感器运用于机器手抓握感知，完成了对物品的外形、大小和材料等多属性辨认，并成功运用于渣滓分类。

渣滓分拣，也许是时分让人类“躺平”，请机器人出手了。

分拣难题

截至去年底，我国首批展开渣滓分类先行先试的46个重点城市中，生活渣滓分类小区覆盖率已达86.6%，生活渣滓平均回收应用率为30.4%，厨余渣滓处理才能从2019年的每天3.47万吨提升到2020年年底的每天6.28万吨。

中国战略性新兴产业环保联盟理事长、住建部迷信技术委员会委员张益在一定我国渣滓分类初步成绩的同时，也表达了目前渣滓分类工作地区差异较大的看法。“除46个重点城市外，多数地级城市和县城生活渣滓分类收运设备有待建立。当前源头分类、撤桶并点难度大，各地还需提高注重程度。”

几天前，北京市丰台区引见了渣滓分类示范小区（村）的“城市微环境”管理形式，称“小区居民全员参与渣滓分类，投放准确率达90%，桶前值守率达100%”。

90%的准确投放率，依托的是100%的桶前值守率。也就是说，城市居民在投放渣滓时，还离不开监督人员。实践上，由于部分人分类看法或分类知识的完善，不少社区会在渣滓桶前安排督导员停止投放指点。部分小区因源头分类难以推行，干脆装备专人值守渣滓桶前，对居民堆放的渣滓停止破袋和二次分拣。

渣滓分拣对人来说是看法或知识成绩，而对于机器人来说则是需求打破的难点。

机器人分拣靠“摸”

“如何疾速、准确辨认出物体，并完成分选是机器人辨认分类的难点。”朱荣告诉《中国迷信报》，“人类分拣物体首先依托视觉鉴别，然后用手完成分选。既然分选需求经过抓握来完成，在抓握过程中，应用触觉停止分类，就可以减少机器人对视觉的要求，在抓握（接触物体）的同时，停止鉴别和分选动作。应用触觉感知，还可以在不具有视觉观察的场景中停止物体辨认，比如火场搜救。”

朱荣引见说，柔性电子感知，具有对周围环境和作用的感知才能，还能针对不同生理参数作出反应，可用于穿戴式生理监测，服务于医疗健康。柔性感知也是智能机器人交互的关键，在机器人非视觉传感技术范畴有着非常重要的作用。但目前柔性感知传感器和系统照旧存在技术瓶颈，实践运用面临着宏大的应战。

针对以上成绩，朱荣团队提出一种基于热感应的多维传感新机理，应用热敏膜和外界的传导/对流换热对本身电阻的调控，完成了压力、温度、流场、热物性等参数的集成测量。由于采用简单的薄膜敏感结构和一致的热敏检测原理，这种柔性电子器件具有结构简单、集成度高、低交叉耦合、易调控、成本低等特点。

面向智能机器人对触觉感知的运用需求，该团队又研制出一种将压力、材料热导率、物体温度和环境温度四重感知原位集成的触觉传感器，并将触觉传感器运用于机器人手感知系统，应用深度学习方法将感知转变为机器人对物品的认知，完成了对抓握物品外形、大小、温度和材质等多属性的高精准辨认。

“不同物体有不同的机械和热学的特性，应用触觉传感器检测物体的这些属性，可以有效辨认出不同物体。”朱荣说，“该传感器可将压力感知与热物性等多模信息停止交融，从而大幅提高物品辨认准确率，从基于单模压力感知的69%辨认率提高到基于多模感知的96%。”

人手有才能经过皮肤中的热感受器和机械感受器，来辨认不同大小、外形和材料的物体。受此启示，朱荣团队分析了机器手抓取物体时最常接触的地位，在机器手的 5 个指尖和手掌上，安装了 10 个传感器，来检测物体的温度、环境温度、被测物体的导热率和接触压力等信息。

朱荣团队以塑料袋、泡沫、纸箱、罐头盒、餐巾纸、面包、橙皮等7种渣滓作为实验对象，用7种渣滓的数据集去训练机器手。实验表明，结合多模触觉感知信息和机器学习之后，机器手辨认7种渣滓的总分类准确率达到 94%左右。该研讨成果近日发表于《迷信—机器人》。

经过渣滓练“手”

生活渣滓来源广、成分复杂，常常出现湿漉漉、脏兮兮的形状，因此传统的分选、挑选技术无能为力。

异样是机器人渣滓分拣范畴，上海交通大学中英国际低碳学院固体废弃物资源化技术与智能装备团队研发出超视觉渣滓分拣机器人，经过机器视觉中的三种主流辨认传感系统（CCD视觉、激光视觉、近红外视觉）相耦合，综合判别目的物的外部特征（颜色、外形、纹理等）与外部特征（材质），达到渣滓的精准定位与细分判别。然后应用free-model的超视觉技术，完成各品类、各外形、各表面材料的样品辨认。

“超视觉渣滓分拣机器人有效分拣率可达95%，最高分拣速度5400次/小时。消费线上每套设备布置2个机械手，相当于替代了54个分拣工人的工作量。”超视觉渣滓分拣机器人项目担任人、上海交通大学中英国际低碳学院副教授李佳引见说。

渣滓分类工作量大、过程简单反复。人工分拣不但面临气息刺鼻、工作环境差等成绩，还存在有害物质损伤人体健康的能够。同时，渣滓分类的目的之一是分拣出可回收应用物品，减少其他渣滓量。“渣滓分类在任何国家都不是一挥而就的事，既要做好‘打持久战’的预备，也要采取迷信、系统和综合的措施，重点打破自家渣滓桶到公共渣滓箱的分类投放环节，彻底处理分类投放、搜集、运输、处理全过程的系统运营难点。”清华大学环境学院教授温宗国说。

实践生活中，可回收应用的渣滓种类有限，因此，机器人分拣渣滓大有可为。“只是机器人辨认需求经过大量的样本学习，其难度在于，如何将生活中的各式各样物品搜集到，作为样本让机器学习。假如将这些脏兮兮的物体作为实验样本让机器人学习，那么这些渣滓就可以被辨认。”朱荣说，“当然，将视觉和触觉相结合是提高机器辨认有效性和准确率的优选方案。”

记者 张双虎

来源： 《中国迷信报》

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