對于垃圾分類的需求來說，如果僅需進行大類的分選，2D相機加上視覺算法可以實現(xiàn)較好的分類效果。但是如果需要進一步進行精確的材質細分，例如區(qū)分塑料中的PE、PVC、PP、ABS等細分材質，則必須要用到高光譜相機。高光譜成像的實現(xiàn)基礎是成像光譜學，其集成了光學成像技術和光譜分光技術。高光譜數(shù)據結合圖像和光譜功能，可進行成分分析，提高分類精度，并通過坐標系關聯(lián)實現(xiàn)機器人實時抓取。

1、分析基于高光譜分選的關鍵技術

高光譜分選設備的關鍵技術主要包括分類算法和控制系統(tǒng)2個部分。分類算法分為基于光譜相似度匹配的分類算法和基于機器學習的分類算法?？刂葡到y(tǒng)包括視覺系統(tǒng)、控制中心、輸送系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)等。

高光譜相機原理

高光譜相機采集物體的反射光譜，典型的高光譜相機的原理是，光源投射到待測物體上，反射后經過相機鏡頭前端的狹縫進入高光譜相機內部的核心元件——分光儀。分光儀將每一束光分成多束單色光，投到面陣相機上。面陣相機狹縫的長度方向w為像素維度，與狹縫垂直方向h為光譜維度，面陣相機w和h2個方向的分辨率決定著高光譜數(shù)據的像素分辨率和光譜分辨率。

2、數(shù)據處理

高光譜相機數(shù)據是三維數(shù)據，需要處理面陣相機二維數(shù)據獲取和數(shù)據拼接兩部分。獲取面陣相機數(shù)據與普通2D相機無差異，調整圖像質量時，需調整包括光源亮度、光圈、焦距和曝光時間等，以獲得最優(yōu)的圖像效果。

基于機器學習的分類方法

基于機器學習的分類方法分為非監(jiān)督分類和監(jiān)督分類。非監(jiān)督分類是指在沒有任何分類先驗知識的情況下，僅依據數(shù)據本身的統(tǒng)計特征及自然點群的分布情況來劃分類別的分類方法，代表性的非監(jiān)督分類包括均值聚類算法（K-Means）、迭代自組織數(shù)據分析算法。監(jiān)督分類是指以先前提取的訓練樣本作為先驗知識，以對訓練樣本的學習構建分類模型，并對其他數(shù)據進行分類的過程。監(jiān)督分類算法常用的包括高斯最大似然分類法、最小距離分類、K近鄰、決策樹以及支持向量機等。由于高光譜數(shù)據的波段數(shù)通常有200多個以上，包含豐富的信息，但有很多數(shù)據冗余，在進行監(jiān)督分類之前，需要對數(shù)據進行特征提取，選取包含信息量大的波段或者特征來降低數(shù)據的冗余程度。將原始高維數(shù)據投影到一個新的低維空間，從而獲得原始數(shù)據的更精簡的表示，即降維，可以有效減少運算量，提高運算速度。常用的降維方法包括主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、回歸系數(shù)法、連續(xù)投影法等。

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