LIBS光譜識別　雷射光提高垃圾分類效率

編譯／高晟鈞

全世界每年製造出約4億噸塑膠垃圾，卻只有不到10%被回收。準確地管理和進行垃圾分類，並進行再利用，是對環境保護領域日益嚴峻的挑戰。

針對這個問題，中國合肥工業大學的研究人員深入研究了垃圾回收管理的複雜性，探索如何利用雷射光誘導的光譜技術，在可回收廢物的識別與分類中的應用，為改善垃圾分類管理踏出關鍵一步。

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研究團隊收集並分析了80個可回收廢物樣本的光譜，並根據LIBS光譜將它們分類為紙張、塑膠、玻璃、金屬、紡織品與木材。作者Lei Yang表示：「這是我們首次使用LIBS技術來識別和分類可回收垃圾。該方法檢測結果準確、可靠、快速且可以實現自動檢測。」

考慮到垃圾廢料的複雜性，研究人員進一步將金屬和塑膠細分為子類別。憑藉其獨特的屬性，每個子類別都具有特定再利用或是回收的獨特潛力，這使得準確識別和高效管理解決方案的關鍵。廢物管理的優化的進步，也意味著我們將在提高環境可持續性，和促進資源再利用方面取得重大進展。

該研究方法採用了一系列機器學習模型來進一步推進識別過程。其中包括了線性判別分析（LDA）、隨機森林分析（RF）、主成分分析（PCA）等等。透過不同分析組合，可以有效提高回收效率。例如：LDA與RF分析模組的組合對可回收廢物分類是最高效的，而PCA+RF則是對金屬與塑膠的細分準確率是最高的。

「最讓我們驚訝的是，利用LIBS技術進行分類識別，無須對廢棄物進行任何預處理。」Lei Yang說

接下來，研究團隊將增加廢物樣本的數量，其中包括加強對於廚餘、玻璃檢測等其他形式廢物的研究，為回收和廢物管理開闢新途徑。

資料來源:Phys.org

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