近日，国家发改委、住建部联合印发《“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》，明确统筹推进“十四五”城镇生活垃圾分类和处理设施建设工作，加快建立分类投放、分类收集、分类运输、分类处理的生活垃圾处理系统。并提出到2025年底，全国城市生活垃圾资源化利用率达到60%左右。
　　近年来，尽管我国生活垃圾分类和处理方面成绩可圈可点，但在部分城市和社区，垃圾分类仍是一个棘手的难题。
　　日前，清华大学精密仪器系教授朱荣带领团队研制出一种多功能感知触觉传感器，它采用类皮肤的多层结构，将多模感知原位集成，实现对触感、物感、温感等多种感知的高密度集成，将触觉传感器应用于机器手抓握感知，实现了对物品的形状、大小和材料等多属性识别，并成功应用于垃圾分类。
　　■助力垃圾分拣
　　“如何快速、准确识别出物体，并完成分选是机器人识别分类的难点。”朱荣说，“人类分拣物体首先依靠视觉鉴别，然后用手完成分选。既然分选需要通过抓握来完成，在抓握过程中，利用触觉进行分类，就可以减少机器人对视觉的要求，在抓握（接触物体）的同时，进行鉴别和分选动作。利用触觉感知还可以满足在不具备视觉观察的场景中进行物体识别，比如火场搜救。”
　　柔性电子感知，具有对周围环境和作用的感知能力，还能针对不同生理参数做出反应，可用于穿戴式生理监测，服务于医疗健康；柔性感知也是智能机器人交互的关键，在机器人非视觉传感技术领域有着十分重要的作用。但目前柔性感知传感器和系统仍然存在技术瓶颈，实际应用面临着巨大的挑战。
　　针对以上问题，朱荣团队提出一种基于热感应的多维传感新机理，利用热敏膜和外界的传导/对流换热对自身电阻的调控，实现了压力、温度、流场、热物性等参数的集成测量，由于采用简单的薄膜敏感结构和统一的热敏检测原理，这种柔性电子器件具有简单结构、集成度高、低交叉耦合、易调控、成本低等特点。
　　面向智能机器人对触觉感知的应用需求，该团队又研制出一种将压力、材料热导率、物体温度和环境温度四重感知原位集成的触觉传感器，并将触觉传感器应用于机器人手感知系统，利用深度学习方法将感知转变为机器人对物品的认知，实现了对抓握物品形状、大小、温度和材质等多属性的高精准识别。
　　朱荣团队以塑料袋、泡沫、纸箱、罐头盒、餐巾纸、面包、橙皮等7种垃圾作为实验对象，用7种垃圾的数据集去训练机器手。实验表明，结合多模触觉感知信息和机器学习之后，机器手识别7种垃圾的总分类准确率达到94%左右。该研究成果已发表在《科学—机器人》。
　　■机器人应有大作为
　　生活垃圾来源广、成分复杂，经常出现湿漉漉、脏兮兮的状态，因此传统的分选、筛选技术无能为力。
　　同样是机器人垃圾分拣领域，上海交大中英国际低碳学院固体废弃物资源化技术与智能装备团队研发出超视觉垃圾分拣机器人，通过机器视觉中的三种主流识别传感系统（CCD视觉、激光视觉、近红外视觉）相耦合，综合判断目标物的外部特征（颜色、形状、纹理等）与内部特征（材质），达到垃圾的精准定位与细分判别。然后利用free-model的超视觉技术，实现各品类、各形状、各表面材料的样品识别。
　　“超视觉垃圾分拣机器人有效分拣率可达95%，最高分拣速度5400次/小时。生产线上每套设备布置2个机械手，相当于替代了54个分拣工人的工作量。”超视觉垃圾分拣机器人项目负责人、上海交大中英国际低碳学院副教授李佳介绍说。
　　垃圾分类工作量大、过程简单重复。人工分拣不但面临气味刺鼻、工作环境差等问题，还存在有害物质伤害人体健康的可能。同时，垃圾分类的目标之一是分拣出可回收利用物品，减少其他垃圾量。而可回收利用的垃圾种类有限，机器人分拣垃圾大有可为。

（王希曦 张学良 贾荷仪）