用于塑料分拣和材料识别的短波红外技术
1. 引言
随着全球对环境保护和资源再利用的日益重视，塑料回收和物料分拣的效率和准确性变得至关重要。传统的分类方法速度慢、误差大，无法满足现代生产的需求。短波红外（SWIR）技术凭借其独特的光学特性和高灵敏度，正逐渐成为塑料分类和物料分拣的关键解决方案。本文探讨了SWIR在塑料识别和物料分拣中的应用，并分析了其在提高自动化分拣效率和促进资源再利用方面的优势。珠海天辉是一家SWIR解决方案设计和光源供应商。
2. 短波红外技术原理
短波红外光谱（SWIR）使用1000–1700纳米波段，可提供：
- 分子振动光谱响应：不同的聚合物表现出特征吸收峰，这些吸收峰就像材料的“指纹”一样。
- 高穿透力：光线能够穿透表面，检测内部结构，不受表面污染或涂层的影响。
- 热辐射特性：对材料内部微观结构的变化敏感
3. SWIR在塑料分类中的应用
3.1 技术实施
- 光谱测量与分析：短波红外相机（InGaAs）采集反射光谱；实时机器学习算法进行识别
- 多光谱短波红外成像 + 高速机械臂：实时光谱分析和分选
3.2 案例研究
- 塑料回收：可区分近透明PET和PVC（吸收峰分别位于1.4 µm和1.7 µm）；纯度>99%
工业废料分拣：即使有灰尘/薄膜（≤2毫米）也能识别材料；不受表面污垢影响
- 高精度分拣设备：SWIR生产线以1000公斤/小时的速度分拣PP/PE混合物（含粉尘、薄膜），准确率达99.5%，误分拣率低于0.5%；每年节省约60万元人工成本，并将再生塑料纯度提升至99%。
4. SWIR 在一般材料分选中的应用
4.1 技术实施
采用相同的光谱/成像方法，扩展到金属、玻璃、纸张。
4.2 案例研究
- 金属回收：分离铝、铜、铁（纯度>98%）
- 工业废料：可渗透灰尘/薄膜；不受表面污染影响
- 高精度金属分选线：SWIR技术以1200公斤/小时的速度分选铝/铜混合物，准确率达99%，误差小于0.5%；每年节省约70万元人工成本，纯度高达98%。
5. 提高自动化分拣效率和资源再利用率
- 全天候运行：在雾霾、烟雾、白天或夜晚条件下均能稳定运行
- 高精度识别：低散射和聚合物特异性峰可实现 >99% 的纯度
- 数据驱动型智能：实时分析预测错分趋势，从而实现主动调整
6. 未来趋势与挑战
- 传感器融合：采用短波红外+毫米波雷达/激光雷达，以实现更高的精度和鲁棒性
- 人工智能驱动的管理：大数据和深度学习算法将预测排序问题并自动调整参数
挑战：进一步提高准确性和可靠性；确保排序数据不泄露；降低大规模部署的系统成本
7. 结论
短波红外（SWIR）技术在塑料和混合材料分拣方面展现出广阔的应用前景。它通过提升自动识别的速度和准确度，提高了回收率，并有助于环境保护。未来的技术进步将使SWIR技术应用于更多类型的废弃物和循环经济领域。
珠海天辉利用短波红外（SWIR）LED的深穿透性和低散射特性，已将SWIR解决方案应用于树脂、塑料和硅的内部缺陷检测和分拣。这种非接触式、无损的在线系统提高了一次合格率，并降低了返工/召回成本。天辉的LED模块采用DOWA芯片，已在电子、汽车、食品包装、塑料回收和半导体制造等行业中验证了其高精度、易集成性和长期稳定性，成为提升产品质量的关键光学引擎。未来，珠海天辉将继续把SWIR光源与多传感器融合和智能算法相结合，帮助制造商实现更高精度、更低成本和更智能的质量管理。