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大量城市垃圾未经分类回收并任意弃置会造成严重的环境污染，对垃圾中的大量塑料制品未经分拣便进行焚烧则会释放出大量有毒气体，由于塑料具有不易分解的性质，所以对垃圾直接采用填埋处理方式会污染土地。因此对垃圾中的废旧塑料进行分拣可以保护环境而且具有一定的经济价值。 本文对塑料分拣系统中的两个关键技术进行了研究。研究采用近红外光谱分析方法对塑料进行分类，并研究采用视觉检测技术对塑料分拣系统前传送带上的大块垃圾进行分拣。 近红外光谱技术因其分析速度快、不破坏样品、光谱仪设计小型化等特点广泛应用于对有机聚合物类物质进行在线监测。视觉检测技术因其具有非接触、速度快、柔性好等突出优点广泛应用于物体尺寸或位置的在线快速测量。 论文首先论述了近红外光谱的原理，设计了基于近红外光谱分析对塑料进行分类的整体系统，该系统由光源部分、近红外光谱采集部分和光谱数据处理部分组成，并在实验室条件下搭建了基于近红外光谱分析对塑料进行分类的实验系统，并进行了实验分析。通过对多种塑料样品进行多次重复实验来获得样品的近红外光谱数据。 论文对近红外光谱数据的处理和判别方法进行了研究。重点研究了相关分析、支持向量机和聚类分析3种方法的原理，采用matlab对算法进行了编程实现，并对样品的光谱数据进行处理和对比研究，最终设计了综合考虑3种方法的判别方案。 塑料分选前需要对传送带上的大块垃圾进行分拣，避免影响后期塑料分拣设备的正常工作。论文设计了基于线阵CCD的在线视觉检测系统，并在实验室条件下对模拟传送带上的图像进行了图像处理算法研究，并实现了大块物体的识别。