．電腦會揀花生，AI 會做垃圾分類

Sorting Scrap Metal with ZenRobotics Heavy Picker 2019

旭捷全系列 PoE 模組

https://tw.mitscomponent.com/products_234.htm

來源：算力智库

一週五天，環保資源回收車與垃圾車，幫我們清運回收資源與垃圾。回收資源與垃圾要怎麼分類？這些國家的 AI 垃圾分類技術也許可以回答您～

【媒體觀點】

小編認為，建立全自動化無人垃圾智慧分揀系統，把垃圾中的資源分類歸集，循環利用，將是利國利民的重要事業。目前，全球有很多自動分揀企業，主攻「垃圾智慧分揀」技術與應用，並已取得了很大成績。

本文將透過對 ZenRobotics、FANUC 和 Rocycle 三家代表性企業/機構的分析，展現各個「垃圾分類流派」的產品特性、工作方式以及性能效率。

1 芬蘭： ZenRobotics 垃圾分類系統

ZenRobotics 是一家專門從事，人工智慧控制機器人系統的高科技公司。同時，也是機器人垃圾分類技術的領先供應商。

產品特性：針對性設計，專業領域強

ZenRobotics 的垃圾回收設備（ZRR）是全球首個機器人垃圾分類系統。ZRR 可同時進行混合型垃圾分類、有用垃圾分類和無用垃圾分類。此外， ZRR 根據垃圾種類的不同：建築拆遷垃圾、木材垃圾、運輸垃圾、紡織垃圾和廢金屬垃圾，進行了不一樣的設計。值得一提的是，ZRR 在建築垃圾分揀領域上，處於領先優勢。（這樣的創新，在台灣為何少見？）

工作方式：基於人工智慧的視覺分析系統

①　ZRR 感測器單元對垃圾流進行掃描

②　ZRR 大腦控制軟體用於分析數據和控制機器人

③　ZRR大腦可辨識各種材料、物體和抓取位置

④　ZRR 智慧抓取器可選取所需的物體

⑤　機器人對同一位置的多種碎物進行分類

性能效率：高性能，高效率

ZRR 可對重達 30 公斤的大型重物進行分離，每小時選取次數最高可達 4,000 次。一天就可以處理 2000 噸垃圾，相當於 48 個人的工作量。 ZRR 還可同時進行混合型垃圾分類、有用垃圾分類和無用垃圾分類。與人工相比，30 萬噸的年處理量使用機器人分揀，可提升 40％的效率。

2 日本： FANUC 視覺分揀機器人

FANUC 是一家歷史非常悠久的數控系統公司，早在上世紀 70 年代，已是世界上最大的專業數控系統生產廠家。有意思的是，它可能是目前世界上，為數不多由機器人來製造機器人的公司。

產品特性：小而靈巧，辨別力強

FANUC LR Mate 200iD 是公司旗下的明星產品。它的特點在於對垃圾精細的辨別和分析能力。例如，分析出木材的品質，分辨出聚合物和塑料的區別等。

工作方式：基於人工智慧的視覺分析系統

FANUC 為分揀機器人，設計了一套廢舊物品自動回收技術，由人工智慧（多層神經網路）及分揀系統組成。視覺系統用於獲取物品的視覺資訊，下一步便是利用人工智慧，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；判斷完畢後，機器人便可進行分揀。

性能效率：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，多台機器人同時進行工作，遺漏下來的物品，就微乎其微了。

3 美國： Rocycle 觸覺分揀機器人

不同於前兩個公司屬性，這款名叫 Rocycle 垃圾分揀機器人，是美國麻省理工學院電腦科學和人工智慧實驗室開發，屬於「學院派」產物。

產品特性：觸覺分析，穩定抓取

與 FANUC 的分揀機器人不同的是，這款機器人並沒有使用視覺分析系統，而是使用了觸覺，作為檢驗材料的方法。在分辨兩個外表幾乎一致，但材料不同的物體時，觸覺系統比之視覺分析系統，有著更加精準的表現。並且由於是軟體抓手緣故，它可以更輕鬆的抓起各種形狀不規則的物品。

工作方式：基於人工智慧的觸覺系統

在分選過程中，機器人會對物體進行掃描，並透過感測器測量物體尺寸。使用其機械手臂上的兩根柔軟手指，擠壓物體以完成抓取，而手指上的壓力感測器，能夠測量抓住物體所需要的力，並以此確定材料剛度。最後，將掃描結果與壓力感測器，獲得的數據相互對比匹配，分辨出物體材質後， Rocycle 會將其投入正確的垃圾箱。

性能效率：性能有限，效率平平

基於材料的特性，及研發的「手性剪切拉脹」技術。 RoCycle 機器人，其手允許設備使用常規電機，而非像其他軟體機器人一樣，使用昂貴的空氣泵和壓縮機。但在準確率方面，靜止狀況下的準確率能達到85％，在模擬傳送帶上，準確率也能達到63％。就一項「另辟蹊徑」的技術而言，它還有足夠多的上限空間，可以期待被挖掘。