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国外垃圾分拣机器人介绍
创建时间: 2019-07-03 14:57:50      信息来源:广州市城市管理和综合执法局
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日本:FANUC分拣机器人

FANUC的分拣机器人Waste Robot使用了FANUC LRMate 200iD型号机器人作为主体,利用视觉分析系统对物品进行跟踪和分类,这也是市场上比较常见的分拣机器人所使用的方法。但FANUC为其分拣机器人设计了一套新技术,叫做W.A.R,即Waste Robotics Autonomous Recycling Technology,废旧物品自动回收技术。这套技术允许机器人对物品的化学成分以及形状进行实时扫描和分析,同时也使机器人能够实时指定抓取方式和抓取顺序。

这就意味着机器人能够从繁杂的物品中,挑选出需要挑拣的物品,利用视觉系统识别出物品的种类,然后将其放置到不同的地方,比如塑料罐放在较近的一侧,易拉罐则抛到较远的一侧。

单个机器人进行分拣操作效率较低,速度较慢,也有很多物品被遗漏了下来。但在实际流水线工作中,多台机器人同时进行工作,遗漏下来的物品就微乎其微了。

美国:Recycle机器人

美国麻省理工学院(MIT)计算机科学和人工智能实验室日前开发了一款名为Recycle的垃圾回收分选机器人,与FANUC的分拣机器人不同的是,这款机器人并没有使用视觉分析系统,而是使用了触觉作为检验材料的方法,通过触摸的方式区分纸张、金属和塑料。

在分选过程中,机器人会对物体进行扫描,并通过传感器测量物体尺寸。使用其机械手臂上的两根柔软手指挤压物体以完成抓取,而手指上的压力传感器能够测量抓住物体所需要的力,并以此确定材料刚度。最后,将扫描结果与压力传感器获得的数据相互对比匹配,分辨出物体材质后,Recycle会将其投入正确的垃圾箱。

这款机器人在模拟传送带上的识别准确率能达到63%,并且由于是软体抓手缘故,它可以更轻松的抓起各种形状不规则的物品。

美国:Max-AI机器人

Max-AI是美国光学分类设备生产商National Recycling Technologies研发的人工智能分类机器人,任何物品都逃不过它的“火眼金睛”。通过深度学习技术,Max-AI能够同时运用多层神经网络和视觉系统对物品进行鉴别,其识别准确率可与人工分类匹敌。

Max-AI由视觉系统、人工智能及分拣系统组成。视觉系统用于获取物品的视觉信息,即便垃圾快速一闪而过,也能被一个不差地记录在案;获得视觉信息后,下一步便是利用人工智能对物品进行鉴别。根据物品的大小、价值和位置来确定分拣的优先级,确保取得最优结果;判断完毕后,机器人便可进行分拣。

值得一提的是,Max-AI的机械手并非仿人手结构,而是采用的气动系统。所有垃圾都在一呼一吸间,去往自己该去的位置。

分拣机器人保证效率高和误差低的同时,更能减少工人们的工作量,保障工人们的身体健康。由于分拣机器人还无法快速普及,我们更应该从自身做起,做好垃圾分类,从源头解决问题。
 
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