3 月 14 日消息,工智食品包装袋、善塑收可塑料咖啡杯、料回料和塑料袋……,区分塑料在我们的传统日常生活中随处可见。
只是科学可降这些可降解的塑料制品和传统塑料之间,在外观上很难进行有效区分,家利解塑如果在回收环节没有做好,用人可能会污染塑料的工智回收并降低效率。
伦敦大学学院(UCL)的善塑收可塑料研究人员在 Frontiers in Sustainability 上发表了一篇论文,他们使用机器学习自动对不同类型的料回料和可堆肥、可生物降解塑料进行分类,区分并将它们与传统塑料区分开来。
该研究的通讯作者 Mark Miodownik 教授说:“准确性非常高,可以使该技术在未来切实可行地用于工业回收和堆肥设施”。
IT之家从报道中获悉,研究人员利用了人工智能,对 5mm 乘以 5mm 到 50mm 乘以 50mm 之间的塑料材质进行分类。
本次测试的传统塑料主要为 PP、PET 材质(主要用于食品容器和饮料瓶);可堆肥、可生物降解塑料样品主要为 PLA 和 PBAT 材质,用于杯盖、茶包和杂志包装。
结果表明成功率很高:当样品测量值超过 10 毫米 x 10 毫米时,该模型对所有材料都达到了完美的精度。然而,对于尺寸为 10 毫米 x 10 毫米或更小的甘蔗衍生材料或棕榈叶材料,误分类率分别为 20% 和 40%。
查看尺寸为 5mm x 5mm 的碎片,一些材料的识别比其他材料更可靠:对于 LDPE 和 PBAT 碎片,错误分类率为 20%;两种生物质衍生材料的错误识别率分别为 60%(甘蔗)和 80%(棕榈叶)。
责任编辑:庞桂玉 来源: IT之家 人工智能塑料回收(责任编辑:综合)
海外客商抢抓中国新春机遇 境外消费回流对进口消费产生一定带动作用
北京汽车(01958.HK)年度净利跌59.4% 每股收益为人民币0.24元
67家寿险公司披露了二季度偿付能力报告 半年度净利润出现分化
“海基一号”平台主体工程海上安装完成 处于南海内波流主通道上