高光谱成像在垃圾分类中的应用

高光谱成像是一种能够获取物体各个波段或频段的光谱信息的成像技术。在垃圾分类中，高光谱成像可以应用于以下方面：

1. 垃圾分类识别：高光谱成像可以通过获取垃圾的光谱信息，从而识别不同类型的垃圾。不同类型的垃圾在光学特性上会有所差异，通过分析垃圾的光谱信息，可以辨别有害垃圾、可回收垃圾和厨余垃圾等不同分类的垃圾。

2. 垃圾质量分析：高光谱成像可以分析垃圾的成分和质量。垃圾的成分和质量决定了它们的处理方式和回收利用价值，通过高光谱成像可以获取垃圾的光谱信息，进而分析垃圾的成分和质量，以便进行合理的垃圾处理和回收利用。

3. 垃圾检测和筛选：高光谱成像可以检测垃圾中的异物和杂质。异物和杂质的存在会对垃圾的处理和回收造成影响，通过高光谱成像可以快速、准确地检测出垃圾中的异物和杂质，并进行筛选和去除。

4. 垃圾处理监控：高光谱成像可以监控垃圾的处理过程。通过获取垃圾的光谱信息，可以监测垃圾在处理过程中的变化和转化情况，以便对垃圾处理进行实时监控和调整。

高光谱成像在垃圾分类中应用的研究

研究应用了400-1000nm的高光谱相机，可采用SINESPEC赛斯拜克科技有限公司产品SP130M进行相关研究。光谱范围在400-1000nm，波长分辨率优于2.5nm，可达1200个光谱通道。采集速度全谱段可达128FPS，波段选择后最高3300Hz（支持多区域波段选择）。

由于高光谱成像具有光谱分辨率高、图谱合一、快速无损检测等特点，它已经广泛应用于农业、医学和遥感等领域。现有的可回收生活垃圾检测与分类方法存在检测时间长、分类效率低以及无法同时快速分拣大量多种垃圾等问题。考虑到不同类别的生活垃圾因其主要组成分子结构的差异，对不同波长的光具有不同的吸收特性。高光谱图像在记录待分类垃圾的空间信息的同时，还可以获取垃圾对不同波长的光的反射率光谱信息。通过建立识别分类模型，对反射率光谱信息进行分析，可以实现对高光谱图像中待分类垃圾的识别与分类。

我们将收集三种材料的可回收垃圾样本，即纸质、塑料和木质，并且它们包括了30个不同种类的物品，例如塑料瓶、食品包装袋、塑料玩具(饰品)碎片、一次性筷子、雪糕棒、木制家具碎片、木制包装盒、废旧课本、广告纸以及办公用纸等。在收集后，我们会对这些样本进行清洗和裁剪处理，以避免样本表面的污渍影响其反射率。接下来，我们将利用高光谱成像系统拍摄这些样本在近红外范围内（780～1000nm）的高光谱图像。具体来说，我们将使用30个样本中的18个作为训练样本集，另外12个作为测试样本集。

我们收集了一些常见的可回收生活垃圾，例如废旧课本、办公用纸、塑料瓶、塑料袋、废旧木制家具、一次性筷子等不同种类的纸质、塑料和木质垃圾样本。通过建立识别分类模型，我们在近红外波段（780.41～1001.09nm）提取样本的特征波段，并利用SAM光谱匹配算法和Fisher判别分析算法对测试样本ROI区域内的测试点进行分类。结果显示，所有样本的分类准确度均超过99%以上。

研究结果显示，在实验室环境下，使用高光谱成像技术能够对一些常见的可回收垃圾进行识别和分类，为未来改进和创新垃圾分类技术提供了基础和指导。

高光谱成像技术可以在垃圾分类方面发挥重要作用，提升分类的准确性和效率，对垃圾的处理和回收利用起到推动作用。