技术类型 | 核心原理 | 分选精度 | 处理量(吨/小时) | 能耗(kWh/吨) |
---|---|---|---|---|
YOLOv9+CNN | 实时目标检测 | ≥99.5% | 20–50 | 0.3–0.6 |
强化学习分选 | 动态路径优化 | ≥99% | 15–30 | 0.4–0.8 |
多光谱成像 | 近红外+可见光融合分析 | ≥98% | 10–40 | 0.5–1.0 |
模块名称 | 功能描述 | 技术优势 |
---|---|---|
自清洁传感器 | 红外加热+气刀吹扫 | 杂质残留率≤0.1% |
预测性维护 | 振动频谱分析+故障预警 | 设备停机时间减少40% |
云端数据同步 | 分选参数远程调优 | 支持多厂区协同管理 |
场景 | 推荐机型 | 核心优势 |
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电子废弃物分选 | YOLOv9+金属探测模块 | 金属-塑料分离效率≥98% |
多层复合包装 | 多光谱成像+动态分选 | 分离PET/铝箔层(精度99%) |
农膜再生 | 强化学习分选+热洗系统 | 杂质去除率≥99.9% |
需求场景 | 关键参数组合 | 高频错误案例 |
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高湿度物料 | 辊压预处理+AI分选 | 禁用纯视觉分选(水雾干扰) |
混合污染 | 多级分选线(AI+涡电流) | 单一光谱技术误判率超15% |
移动式作业 | 柴油动力+边缘计算模块 | 忽略散热导致算力下降 |