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【摘 要】废品回收管理是任何发达国家或发展中国家面临的世界上最大的问题之一。通过合理的废品的回收以及管理，能够有效地实现资源的再循环的利用以及维持良好的卫生条件：另一方面，智能化技术能够有效地提高废品回收以及管理的效率，本文结合智能化技术，利用一种废物管理系统，来实现废品的有效性识别以及智能化分类，来实现垃圾自助回收后的高效管理以及利用。
【关键词】废品回收管理;智能化;管理利用
1.前言
要知道大城市产生的浪费部分可以回收，人们需要了解可以带来益处和使用它们的回收方法，这样可以减少给环境带来的问题。因此，如何让废物处理技术或可用于适当处理此类材料的型号的方法非常的重要。尽管城市中进行回收废品的场地众多但单人们可能会混淆如何找到每次使用的正确垃圾场所。为减少废物处理不当的影响，本文尝试使用基于神经系统网络策略的智能化方式，其目的在于有效地将国内（即纸张，塑料，玻璃和垃圾）废物进行有效的自助回收以及管理利用。人类管理固体废物的方式仍然取决于原始计划，人口增长在增加这些服装的生产方面发挥了关键作用。因此，废物控制必须单独减少以维持平衡[1]。废品管理和功能测试在可持续的全球环境发展中发挥着重要作用。通过回收废物，减小废品桩对于社会发展的影响。功能强大的废品品过滤器通常用于改善回收并减少环境影响[4]。在发展中国家，这种问题尤其明显，废物管理是其城市化和经济发展中的一个重要问题。
由于大多数家庭和企业的不受控制的废物处理没有有效和高效的废物管理系统，垃圾处理已经成为全球的一个主要问题，如果不能够采取有效的措施，可能导致健康危害和产生不利环境影响。良好的废物管理在环境发展中起着重要作用。选定的集合通常用于改善回收和减少环境影响，同时，废品回收管理是经济增长的主要问题，特别是在发展中国家。多年来，已经采取了许多措施来减少不受控制的废物处理的影响。诸如射频识别率（RFID）和传感器网络（SN）的技术已被用于提供一种使用废物管理方法的新方法[2]。这些方法提出了在城市垃圾后提高废物质量的方式，每个废品都存储在标签上和在RFID废品自助回收处理步骤期间，读取标签以提供特定信息。除此之外，国外相关学者研究了RFID技术和产品自我调节，强调其影响和环境影响的严重废物管理，并从RFID码中识别每个标识，从而实现城市废品的有效的分类以及管理。
2.智能化自助回收技术的应用现状
自2011年，芬兰公司禅宗机器人首次出现在其废物管理和机器人废物分类中。他们的项目使用计算机视觉，机器学习和人工智能（AI）的组合来利用相关的机器人武器来过滤和检索来自移动传送带的再循环材料。从实时馈送中学习AI，提供来自金属传感器，3D激光摄像头和显示相机的信息，选择和拟合适当的带材料并将不可重复使用的通道集成到神经网络中。[5]这种废品回收来自北美机器人商业AMP，BHS，MachineX和Zenrobotics的主要參与者的编译数据，并通过新闻来源方式和过去的报告提供的信息补充了数据。另外，Sadako Technologies正在朝着基于AI的废物处理项目努力。除此之外，该公司还使用相关的政策来连接到云中的多层网络。
智能和机器学习是支持MRF自动化现代操作的关键技术。与旨在创建重复任务的其他工业机器人不同，机器人架构使用启用AI的“Vision”来提高其性能。
Visual Publishing程序和诊断程序与以前的版本显着增加。大多数现代系统使用收集高焦点或3D 摄像机的可视数据。相机检测物体的不同颜色，形状，尺寸和尺寸，这种机器多种功能的使用消除了旧设备带来的不利影响，即通过选择平面屏幕显示，黑白模糊图像或黑色塑料来实现红外设置的复杂性[6]。
许多先进的过滤设备具有多个传感器和摄像机，并且可以分析从设备收集的数据以最大化线路性能。自动编辑可以识别特定对象，并查看它们如何适应系统。它们与机器的不同部件进行了比较，一些提供商报告将匿名用户数据添加到数据库中，以进一步分析。
机器人通常不被认为是视觉滤波的替代方案，但系统可以协同工作以实现高质量的生产。它们通常在暂停后安装以控制质量。机器人的要求比用于操作条件的过滤器更简单，包括皮带速度。他们通常使用吸盘来拾取物体，但有些物种使用移动锥体或手指形锥体。另外，行业参与者估计平均人员每分钟将挑选20至40次，具体取决于物体的大小，机器人的数量将多或 小于该数字。制造商声称，以前的型号每分钟有40到60个选项，而新型号每分钟有60到80个选项。
3.智能化自助回收废品技术方法
相较于国外，国内智能化自助废品的技术方面有所且缺。而废品过滤是回收环节中的重要一环，有很多方法可以通过过滤来准确反映废品的成本和大小。国外源隔离包括废物生产和再生材料的分类，这种方式被认为是最好的废品自助回收方式。据国际废品散射方法表明，可以检测到超过25%的正生长潜力。另一方面，为了处理适当的垃圾，通常需要更多的人力。这种自动化过程是最好使用技术和能量，以防止人类疾病和呼吸系统和皮肤病的风险。另外，这也是一个非常高的投资，其废物处理率为15%。
因此在本文建议使用新的机器学习算法来实现智能化回收管理，这可以大大变简单的技术和成功级别。机器进口算法结合了新的和现有条件和预测因素以适应变化情况。其最大的优点之一是它可以将最不相关和敏感的传感器信息集成到决策过程中。随着时间的推移，可以通过更复杂的系统超越导入系统的效率，该系统被很少可通过知识库可用的代码阻止[3]。
而机器学习算法旨在基于重新加载数据和预先设置的示例了解如何执行给定的任务，这称为学习模型，它有能力根据直接连接读取自然界的响应，这被称为机器学习原理驱动。另外本文想讨论用户需要在机器代码培训期间建立可能情况列表的案例研究。系统中提供的示例通常是带有输入变量和输出变量的矢量。该废品回收管理学习算法旨在创建可以绘制动态输出扩展的工作或模式。[4]该废物去除样品的视觉特性是尺寸，颜色，声音和视力等方面，另外，它能充当输入模型的变型。容器信息可以定义回收的废品材料种类和与废物收集日期相关的其他输入，而且，它可以充当系统输出的直接链接，其结果是切割垃圾罐发送每个废物。在使用足够数量的示例中馈送机器后，使用模型驱动的学习算法来生成积分函数。该学习方法和相关参数由系统确定，这对于输出的准确性，速度和耐用性非常重要。
4.结论
在废品回收管理中使用智能自动化方法是非常可行和节省时间的。操作系统具有引入机算法的经验，以提高系统灵活性。来自声音测试和光传输的早期传感器数据可以区分清和隐式对象。除此之外，它们还能使用声波巧妙地分离玻璃，金属和塑料。必须使用电磁传感器来过滤真正的金属。本文论述了相关国外在智能化废品回收技术方面的应用实例，从而证明通过机器算法的方式可以实现城市回收废品的自动化，实现城市的清洁管理。
参考文献：
[1]詹怀宇.废纸的分类及其再生过程性质的变化[J].广东造纸，1999（1）：48-52.
[2]董凤霞，刘红峰，编译.回收废纸的高速智能分类传感器系统[J].国际造纸，2013，32（1）：48-54.
[3]陈军伟，编译.废纸分选技术综述[J].国际造纸，2015，34（4）：52-62.
[4]Kunzmann K.R.，Smart Cities：A New Paradigm of Urban Development. Crios，1/2014，pp. 9-20，doi：10.7373/77140
[5]Komninos，N.，Intelligent Cities：Innovation，Knowledge Systems，and Digital Spaces，2002，Spon Press
[6]Open Data Copenhagen：http：//data.kk.dk/
（作者单位：安徽文达信息工程学院）
【关键词】废品回收管理;智能化;管理利用
1.前言
要知道大城市产生的浪费部分可以回收，人们需要了解可以带来益处和使用它们的回收方法，这样可以减少给环境带来的问题。因此，如何让废物处理技术或可用于适当处理此类材料的型号的方法非常的重要。尽管城市中进行回收废品的场地众多但单人们可能会混淆如何找到每次使用的正确垃圾场所。为减少废物处理不当的影响，本文尝试使用基于神经系统网络策略的智能化方式，其目的在于有效地将国内（即纸张，塑料，玻璃和垃圾）废物进行有效的自助回收以及管理利用。人类管理固体废物的方式仍然取决于原始计划，人口增长在增加这些服装的生产方面发挥了关键作用。因此，废物控制必须单独减少以维持平衡[1]。废品管理和功能测试在可持续的全球环境发展中发挥着重要作用。通过回收废物，减小废品桩对于社会发展的影响。功能强大的废品品过滤器通常用于改善回收并减少环境影响[4]。在发展中国家，这种问题尤其明显，废物管理是其城市化和经济发展中的一个重要问题。
由于大多数家庭和企业的不受控制的废物处理没有有效和高效的废物管理系统，垃圾处理已经成为全球的一个主要问题，如果不能够采取有效的措施，可能导致健康危害和产生不利环境影响。良好的废物管理在环境发展中起着重要作用。选定的集合通常用于改善回收和减少环境影响，同时，废品回收管理是经济增长的主要问题，特别是在发展中国家。多年来，已经采取了许多措施来减少不受控制的废物处理的影响。诸如射频识别率（RFID）和传感器网络（SN）的技术已被用于提供一种使用废物管理方法的新方法[2]。这些方法提出了在城市垃圾后提高废物质量的方式，每个废品都存储在标签上和在RFID废品自助回收处理步骤期间，读取标签以提供特定信息。除此之外，国外相关学者研究了RFID技术和产品自我调节，强调其影响和环境影响的严重废物管理，并从RFID码中识别每个标识，从而实现城市废品的有效的分类以及管理。
2.智能化自助回收技术的应用现状
自2011年，芬兰公司禅宗机器人首次出现在其废物管理和机器人废物分类中。他们的项目使用计算机视觉，机器学习和人工智能（AI）的组合来利用相关的机器人武器来过滤和检索来自移动传送带的再循环材料。从实时馈送中学习AI，提供来自金属传感器，3D激光摄像头和显示相机的信息，选择和拟合适当的带材料并将不可重复使用的通道集成到神经网络中。[5]这种废品回收来自北美机器人商业AMP，BHS，MachineX和Zenrobotics的主要參与者的编译数据，并通过新闻来源方式和过去的报告提供的信息补充了数据。另外，Sadako Technologies正在朝着基于AI的废物处理项目努力。除此之外，该公司还使用相关的政策来连接到云中的多层网络。
智能和机器学习是支持MRF自动化现代操作的关键技术。与旨在创建重复任务的其他工业机器人不同，机器人架构使用启用AI的“Vision”来提高其性能。
Visual Publishing程序和诊断程序与以前的版本显着增加。大多数现代系统使用收集高焦点或3D 摄像机的可视数据。相机检测物体的不同颜色，形状，尺寸和尺寸，这种机器多种功能的使用消除了旧设备带来的不利影响，即通过选择平面屏幕显示，黑白模糊图像或黑色塑料来实现红外设置的复杂性[6]。
许多先进的过滤设备具有多个传感器和摄像机，并且可以分析从设备收集的数据以最大化线路性能。自动编辑可以识别特定对象，并查看它们如何适应系统。它们与机器的不同部件进行了比较，一些提供商报告将匿名用户数据添加到数据库中，以进一步分析。
机器人通常不被认为是视觉滤波的替代方案，但系统可以协同工作以实现高质量的生产。它们通常在暂停后安装以控制质量。机器人的要求比用于操作条件的过滤器更简单，包括皮带速度。他们通常使用吸盘来拾取物体，但有些物种使用移动锥体或手指形锥体。另外，行业参与者估计平均人员每分钟将挑选20至40次，具体取决于物体的大小，机器人的数量将多或 小于该数字。制造商声称，以前的型号每分钟有40到60个选项，而新型号每分钟有60到80个选项。
3.智能化自助回收废品技术方法
相较于国外，国内智能化自助废品的技术方面有所且缺。而废品过滤是回收环节中的重要一环，有很多方法可以通过过滤来准确反映废品的成本和大小。国外源隔离包括废物生产和再生材料的分类，这种方式被认为是最好的废品自助回收方式。据国际废品散射方法表明，可以检测到超过25%的正生长潜力。另一方面，为了处理适当的垃圾，通常需要更多的人力。这种自动化过程是最好使用技术和能量，以防止人类疾病和呼吸系统和皮肤病的风险。另外，这也是一个非常高的投资，其废物处理率为15%。
因此在本文建议使用新的机器学习算法来实现智能化回收管理，这可以大大变简单的技术和成功级别。机器进口算法结合了新的和现有条件和预测因素以适应变化情况。其最大的优点之一是它可以将最不相关和敏感的传感器信息集成到决策过程中。随着时间的推移，可以通过更复杂的系统超越导入系统的效率，该系统被很少可通过知识库可用的代码阻止[3]。
而机器学习算法旨在基于重新加载数据和预先设置的示例了解如何执行给定的任务，这称为学习模型，它有能力根据直接连接读取自然界的响应，这被称为机器学习原理驱动。另外本文想讨论用户需要在机器代码培训期间建立可能情况列表的案例研究。系统中提供的示例通常是带有输入变量和输出变量的矢量。该废品回收管理学习算法旨在创建可以绘制动态输出扩展的工作或模式。[4]该废物去除样品的视觉特性是尺寸，颜色，声音和视力等方面，另外，它能充当输入模型的变型。容器信息可以定义回收的废品材料种类和与废物收集日期相关的其他输入，而且，它可以充当系统输出的直接链接，其结果是切割垃圾罐发送每个废物。在使用足够数量的示例中馈送机器后，使用模型驱动的学习算法来生成积分函数。该学习方法和相关参数由系统确定，这对于输出的准确性，速度和耐用性非常重要。
4.结论
在废品回收管理中使用智能自动化方法是非常可行和节省时间的。操作系统具有引入机算法的经验，以提高系统灵活性。来自声音测试和光传输的早期传感器数据可以区分清和隐式对象。除此之外，它们还能使用声波巧妙地分离玻璃，金属和塑料。必须使用电磁传感器来过滤真正的金属。本文论述了相关国外在智能化废品回收技术方面的应用实例，从而证明通过机器算法的方式可以实现城市回收废品的自动化，实现城市的清洁管理。
参考文献：
[1]詹怀宇.废纸的分类及其再生过程性质的变化[J].广东造纸，1999（1）：48-52.
[2]董凤霞，刘红峰，编译.回收废纸的高速智能分类传感器系统[J].国际造纸，2013，32（1）：48-54.
[3]陈军伟，编译.废纸分选技术综述[J].国际造纸，2015，34（4）：52-62.
[4]Kunzmann K.R.，Smart Cities：A New Paradigm of Urban Development. Crios，1/2014，pp. 9-20，doi：10.7373/77140
[5]Komninos，N.，Intelligent Cities：Innovation，Knowledge Systems，and Digital Spaces，2002，Spon Press
[6]Open Data Copenhagen：http：//data.kk.dk/
（作者单位：安徽文达信息工程学院）