1. 光谱识别机制
特征吸收峰：
PET：1720nm
PP：1160nm
PVC：1650nm
检测精度：
透明塑料＞99%
黑色塑料90%（需AI辅助）
2. 设备核心组件
graph LR A[振动给料机] --> B[高速相机] B --> C[近红外光谱仪] C --> D[气阀阵列] D --> E[分选料仓]
1. 摩擦带电序列
正电端：PVC > ABS > PS
负电端：PE < PP < PET
2. 关键参数
| 参数 | 数值范围 | 影响 |
|---|---|---|
| 电极电压 | 25-35kV | 决定偏转距离 |
| 湿度要求 | 40-60%RH | 电荷稳定性 |
3. 典型应用：
ABS/PS混合物分选（效率＞95%）
1. 技术架构
3D视觉：0.1mm定位精度
深度学习：每日学习1000+新样本
执行机构：机械手（120次/分钟）
2. 优势对比
| 指标 | 人工分拣 | AI分选 |
|---|---|---|
| 效率 | 50kg/h | 2000kg/h |
| 准确率 | 85% | 99% |
| 成本 | 15元/吨 | 5元/吨 |
1. 按物料匹配技术
| 塑料类型 | 推荐技术 | 处理量(t/h) |
|---|---|---|
| PET瓶片 | NIR+色选 | 3-5 |
| 电子废塑料 | 静电+AI | 1.5-2.5 |
| 农用薄膜 | 风力+静电 | 4-6 |
2. 成本效益分析
NIR设备：投资80-150万，回收期1.5年
AI系统：投资200-350万，回收期2年
技术前沿
量子点标记：分子级识别（实验室阶段）
柔性分选：10分钟切换物料类型
操作建议
进料粒径控制3-15mm
定期校准光学传感器
该技术体系已通过GRS认证，某企业采用后再生料纯度从85%提升至99%，年增收超600万元。