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儀器網 能源環境】自2019年7月上海正式實施“史上嚴”得垃圾分類條例，我國各個城市都開始實施垃圾分類政策。垃圾分類不僅是為了減輕垃圾處理負擔、提高資源回收率，也是面對迫在眉睫的“垃圾圍城”問題有效的應對措施。
隨著社會生產力的發展，人們的生活水平不斷提高，與此同時，垃圾的產量也在以驚人的數量增長。根據世界銀行的統計數據，垃圾產量在2016年就已經超過20億噸，其中占比大的是廚余垃圾，其次是紙和
塑料。而我國，2019年僅城市生活垃圾產生量就有3.43億噸。
巨大的垃圾產量也帶來了沉重垃圾處理問題。我國垃圾處理的主要方式是填埋，約占60%。然而目前的垃圾填埋場已經無法為日益增長的垃圾產量提供足夠的填埋空間。多個城市的垃圾填埋場已經在設計運行時間之前被填滿，“垃圾圍城”正在成為現實。不僅如此，在填埋場填埋的垃圾分解緩慢，會持續地污染周圍環境，造成嚴重的衛生問題，而垃圾填埋場后續的監測與治理修復也給相關部門帶來巨大的成本和壓力。
我國正在大力推行垃圾焚燒發電處理法，但是這不是一朝一夕就能解決的事情。在此之前，垃圾分類可以將可回收垃圾與占比大的廚余垃圾分離出來，從而大幅減少需要填埋的垃圾數量，節省土地資源。而且垃圾分類處理還可以提高資源利用率。
我國的垃圾分類標準一般把垃圾分為可回收垃圾、廚余垃圾、有害垃圾和其他垃圾四類。在垃圾分類政策實施時，我們首先面對的問題就是如何將垃圾正確分類。“你是什么垃圾？”也成為在網絡上流行一時的梗。生活中產生的垃圾種類眾多，每一種不確定的垃圾都去查詢無疑費時費力，那么有沒有什么方法可以自動識別垃圾類別呢？
在傳統垃圾處理行業已經使用了多種儀器設備進行垃圾分類識別，例如利用近紅外高
光譜圖像技術幫助從生活垃圾中回收聚乙烯和聚丙烯制品；利用原子吸收光譜幫助回收電子垃圾中的貴金屬等。隨著人工智能的發展國外也開始使用基于機器視覺技術設計垃圾自動分類系統。而國內研究者們也有相關的探索與研究。
近期，清華大學的研究人員開發了一種可以識別不同垃圾的機械手。研究人員在機械手上集成了四重觸覺傳感器，當機械手抓握物體時，傳感器可以感知材料的導熱性，測量接觸壓力以及同時獨立地感測物體溫度和環境溫度。通過將觸覺信息與機器學習相結合，機械手能夠精確識別各種物體中的不同形狀，大小和材料。
機械手的四重觸覺傳感器采用多層微結構，靈感來源于人體皮膚。這種結構突破了多傳感器融合的難題。這項研究在垃圾智能分類中只能算初步的嘗試。機械手目前只能準確識別7種垃圾，并且只能分為可回收和不可回收兩類，距離實際應用還有很遠。研究人員表示，機械手還需要融入更加先進的機器學習算法。
智能自動分類是垃圾分類的發展趨勢，無論是應用于分類垃圾箱還是垃圾處理環節，都可以降低垃圾分類的成本并提高效率。傳感器與算法的結合無疑更適合垃圾投放環節。雖然清華大學的這項研究成果設計成了機械手的形狀，但并不代表它只能以手的形式存在。當算法進一步升級，它也能識別更多的垃圾種類，進而在未來的垃圾分裂中獲得更廣泛的應用。
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