随着废旧饮料瓶的不断增多,饮料瓶回收制造业在我国得到了迅速的发展,废旧饮料瓶在变废为宝的同时,可以节约资源、保护环境以及实现废旧资源再利用。基于静电探测技术的材质识别方法具有结构简单、成本低、识别材质种类多、识别结果可靠等优点。因此,本文采用该方法对不同材质的废旧饮料瓶进行静电信号的采集和识别。首先,分析了不同材质表面的带电情况和电荷泄放特性。建立了金属电极板与被测材质接触-分离的数学模型,引入了电荷衰减因子φ和电荷泄放因子α,分别表示电极板靠近被测材质过程中的衰减情况和接触被测材质时的电荷泄放情况。利用Maxwell建立了材质识别的等效模型,获得了被测材质局域电场情况,设计并搭建了静电探测实验平台。其次,选择了五种典型的被测材质,分别为海绵、玻璃、木材、纸张和铝板,对这些被测材质进行了静电信号的采集与分析,对每种材质采集了50组静电信号,并进行了预处理。对处理后的信号进行了特征量的分析,提取了电荷泄放因子、0-3s内正峰值个数和频域内幅值平均值三种特征量。利用四种常见的分类识别算法（支持向量机、朴素贝叶斯、KNN和决策树）对提取的特征量进行分类识别。识别结果表明,通过决策树算法识别得到的准确率最高,达到95%以上,且耗时最短。最后,选择了生活中常见的四种不同材质的废旧饮料瓶（塑料瓶、玻璃瓶、纸盒和易拉罐）,进行了每种材质50组静电信号的采集与预处理。对处理后的信号进行特征量提取后,利用决策树算法进行识别,得到的识别准确率大于94%,且耗时在0.00019s以内。此外,设计了一个材质识别系统界面,便于查看待测样本的识别结果。通过理论模型的仿真和试验结果表明,本文设计的基于静电探测技术的废旧饮料瓶材质识别方法能够很好的对废旧饮料瓶材质进行分类识别,达到了设计的基本要求。