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• 作者： 教育2+1早教研發中心
• 出版社：吉林美術出版社
• 出版日期：2015/01/01
• 語言：簡體中文

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內容來自YAHOO新聞

光譜分析識別材質 資源回收更便捷

科技部運用法人鏈結產學合作試行計畫之五（中央社台北26日電）台灣地狹人稠，缺乏天然資源，政府在十幾年前即倡導「資源回收」的重要性，透過長期教育與推廣，民眾早已養成隨手做分類的好習慣。直到今日，台灣推動資源回收的成效，不僅已與歐美日等先進國家並駕齊驅，也成為極具發展潛力的產業。

看好資源回收業的市場前景，台灣產官學界正戮力研發自動化回收技術。亞東技術學院通訊工程系副教授賴金輪、陳俊宏研究團隊研發出一套以影像辨識與光譜分析辨識回收物材質的技術，獲工研院協助，日前已申請專利，有機會在不久的將來進入量產階段。

條碼辨識還不足 影像辨識有局限

研究團隊表示，現行的自動化資源回收系統多採條碼辨識，「例如歐、美、日等國，尤其是歐盟，已經建立了完整的條碼資料庫，他們的ARM(Auto RecyclingMachine，自動回收機)可以辨識多種回收物。」

國內也有類似的自動回收機試行，只要透過條碼感應，系統即能辨識出回收物是鐵鋁罐或是寶特瓶；此外，自動回收機結合電子票證回饋機制，民眾將鐵鋁罐及寶特瓶投入自動回收機後，系統會將回饋金儲值至電子票證內，增進民眾做資源回收的誘因，試辦情況相當不錯。

然而，條碼辨識雖方便，但仍有不小問題，賴金輪說：「民眾喝完飲料後，常會將鐵鋁罐壓扁，此時不管是二維條碼還是幾維條碼，通通都看不到了」；此外，寶特瓶瓶身外那圈印有條碼的包裝紙，也常被民眾撕掉，這都會導致辨識失敗。

「後來，有一家做資源回收的廠商來找我們，問有沒有可能改用影像辨識？」亞東團隊進行多次實驗後發現，影像辨識固然有其效用，但仍有盲點，「長得一模一樣的外觀，但材質完全不一樣；或是材質一樣，結果外觀完全不同，那影像辨識就完全沒用。」

此外，影像辨識回收物還會遇到一個問題，目前辨識技術多透過物理計算，諸如體積、密度、穿透率等，必須在容器被清空的情況下才能處理，「但很多人飲料沒喝完就把瓶子丟掉，你也沒辦法要求他們。」因此該團隊決定從化學特性來著手。

取得專利及量產 自動化選別大突破

「要在不破壞容器的前提下檢測其質地，最快的方式就是光譜分析。」研究團隊指出，歐、美、日等國，都已經有紅外線頻譜分析的相關專利；另外，還有採拉曼(Raman)光譜分析的技術，用以探測化學物質的結構，可辨識出各種容器的特性，都可解決辨識回收物的問題。

然而，光譜分析儀的價格相當高昂，「隨便一套微型光譜儀，造價可能都要上百萬；即使是用於藥物檢測的手持型光譜儀，價格也要好幾十萬。」若自動回收機要普及，造價勢必不能太高，否則一定會失敗，「就像電動車的充電站太少，大家也不會想換電動車」。

因此，研究團隊與廠商討論並訪查後，將每台自動回收機的成本定在5000歐元，高階機型則壓在9000歐元以內，「大概在台幣20萬元至40萬元左右。」但光是一個頻譜儀的價格就高過這個金額，成本問題看似無解。

幸運的是，透過工研院協助，該團隊後來找到一家生產微型光譜儀的廠商，其所生產的頻譜儀，頻譜波段與市面上的頻譜儀雖略有差異，但價格低廉，「一整套辨識核心做起來，造價大約10萬元以內。」且經實驗過後，發現此辨識核心配合特殊分類演算法的分辨率非常高。

接著，研究團隊在既有的辨識核心上，進一步開發出特殊的探頭(Sensor)機構，此機構設計不僅可有效解決容器內容物未被清空、瓶身變形等的問題，分辨速度也相當快，「只要3秒，就可以完成辨識與回收工作。」日前正在申請專利中。

研發團隊表示，此研究若一切順利，藉由各類回收容器模型的建立、量測、訓練編碼，可成為機器人自動化識別分類的基礎；此外，結合多重感應器以及光譜探測等整合式訊號分析的自動回收機，若取得專利並順利量產，將可達成高速度、高精準度、細緻分類的自動化分類目標，為現行資源回收自動化研究領域帶來一大突破。

從產業面來看，該團隊表示，此研發成果可改正現有自動回收機在辨識度、速度、分類類別數、防偽識別等方面的缺失，增進回收機的效率與智能；另外，對於建立國內自主的相關產業技術而言，可做為技術移轉或為相關研發設計參考，亦有相當大的助益。

此外，科技部也提供參與計畫的學者相當多的協助，「例如提升在智財權方面的知識，並協助進行專利侵權分析、專利布局地圖等。」團隊坦言，學界具研發質量，但缺乏經費與資源，透過科技部注入研究經費、工研院協助人才培育與產學合作，將可達到互補效果，也能加速技術移轉，對提升台灣產業競爭力，有很大的幫助。1041126

新聞來源https://tw.news.yahoo.com/光譜分析識別材質-資源回收更便捷-042602770.html

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