全國火熱的垃圾分類，將帶動這些人工智能機器人大賣
人工智能機器人商城為您發布動態信息：在人工智能發展的今天，人工智能ai已經滲透到各行各業中去了，其中就包括最近特別火的垃圾分類活動。不要看垃圾分類說起來很輕松，但真正做起來還是比較有難度的。
假設如今你面前的垃圾桶上分別貼有“廚余垃圾”、“可回收垃圾”、“有害垃圾”、“其他垃圾”四種標簽。而你的垃圾袋里有用過的餐巾紙、香蕉皮、過時的化裝品、礦泉水瓶，它們分別要扔到哪個垃圾桶里？還有如今大家經常點的外賣，外包裝是塑料的，屬于有害垃圾；筷子是木頭的，屬于可回收垃圾；吃剩的食物又屬于易腐垃圾。但假設用餐的餐具是可回收的，不過被油漬浸泡了，還能算是可回收垃圾嗎?
諸如此類的世紀難題分分鐘難倒一大片人。于是，大家不謀而合地打起了人工智能機器人的主見。今天，小編就給大家引見幾款人工智能垃圾分揀機器人。
芬蘭：ZenRobotics工業機械臂--垃圾回收機
芬蘭的ZenRobotics公司于2012年公開其首代產品“ZenRobotics回收機”。隨后經過近5年時間不時研發改良，一種基于視覺判別的垃圾分類機器人Next Generation ZenRobotics Recycler（下稱ZenRobotics）研發成功。
這款回收機的機器臂臂展長達2米，經過激光掃描系統，可以提早掃描運輸帶上的物品并且將它們停止分類，然后經過機械臂將垃圾分類。
2017年11月27日，日本垃圾處置公司Shitara Kosan就引進了芬蘭的ZenRobotics的機器人垃圾分揀系統并曾經投產，經過機器人自動將可回收的固體垃圾分揀出來，效率遠超人工。同年中國江蘇綠和環境科技有限公司也同ZenRobotics簽署了協作協議，引進了相同配置的分類機器人。
日本：FANUC工業機械臂--垃圾分揀機器人
fanuc的分揀機器人Waste Robot運用了FANUC LRMate 200iD型號機器人作為主體，應用視覺剖析系統對物品停止跟蹤和分類，這也是市場上比擬常見的分揀機器人所運用的辦法。
但FANUC為其分揀機器人設計了一套新技術，叫做W.A.R，即Waste Robotics Autonomous Recycling Technology，廢舊物品自動回收技術。這套技術允許機器人對物品的化學成分以及外形停止實時掃描和剖析，同時也使機器人可以實時指定抓取方式和抓取次第。
這就意味著機器人可以從冗雜的物品中，選擇出需求挑揀的物品，應用視覺系統辨認出物品的品種，然后將其放置到不同的中央，比方塑料罐放在較近的一側，易拉罐則拋到較遠的一側。
單個機器人停止分揀操作效率較低，速度較慢，也有很多物品被遺漏了下來。但在實踐流水線工作中，多臺機器人同時停止工作，遺漏下來的物品就微乎其微了。
美國：Rocycle工業機械臂--垃圾機器人
美國麻省理工學院（MIT）計算機科學和人工智能實驗室日前開發了一款名為Rocycle的垃圾回收分選機器人，與FANUC的分揀機器人不同的是，這款機器人并沒有運用視覺剖析系統，而是運用了觸覺作為檢驗資料的辦法，經過觸摸的方式辨別紙張、金屬和塑料。
在分選過程中，機器人會對物體停止掃描，并經過傳感器丈量物體尺寸。運用其機械手臂上的兩根柔軟手指擠壓物體以完成抓取，而手指上的壓力傳感器可以丈量抓住物體所需求的力，并以此肯定資料剛度。最后，將掃描結果與壓力傳感器取得的數據互相比照匹配，分辨出物體材質后，Rocycle會將其投入正確的垃圾箱。
這款機器人在模仿傳送帶上的辨認精確率能到達63%，并且由于是軟體抓手緣故，它能夠更輕松的抓起各種外形不規則的物品。
美國：Max-AI工業機械臂--垃圾機器人
Max-AI是美國光學分類設備消費商National Recycling Technologies研發的人工智能分類機器人，任何物品都逃不過它的“火眼金睛”。經過深度學習技術，Max-AI可以同時運用多層神經網絡和視覺系統對物品停止鑒別，其辨認精確率可與人工分類匹敵。不同品種的垃圾，秒秒鐘都給安培得明明白白~
Max-AI由視覺系統、人工智能及分揀系統組成。視覺系統用于獲取物品的視覺信息，即使垃圾快速一閃而過，也能被一個不差地記載在案；取得視覺信息后，下一步便是應用人工智能對物品停止鑒別。依據物品的大小、價值和位置來肯定分揀的優先級，確保獲得最優結果；判別終了后，機器人便可停止分揀。
值得一提的是，Max-AI的機械手并非仿人手構造，而是采用的氣動系統。一切垃圾都在一呼一吸間，去往本人該去的位置。
機械臂分揀人工智能機器人保證效率高和誤差低的同時，也保證工人們的身體安康！
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