每年垃圾公司都会筛选约6800万吨的回收垃圾，这相当于超过3000万辆汽车的重量。

该过程的关键步骤发生在快速移动的传送带上，在该传送带上，工人必须将物品分类为纸，塑料和玻璃等类别。

这样的工作乏味，肮脏并且通常不安全，尤其是在工人还必须从混合物中清除普通垃圾的设施中中国机械网okmao.com。

考虑到这一点，由麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员领导的团队开发了一个机器人系统，该可以检测物体是纸，金属还是塑料。

该团队的“ RoCycle”系统包括柔软的铁氟龙手，其手指上使用触觉传感器来检测物体的大小和刚度。

与任何机械手臂兼容，发现RoCycle在静止状态下检测材料的准确度为85％，在实际的模拟传送带上的准确度为63％。

（最常见的错误是将纸上覆盖的金属罐子识别为纸，该小组称，通过在接触面上增加更多的传感器，可以改善这种情况。）

麻省理工学院的麻省理工学院教授丹妮拉·鲁斯（Daniela Rus）说：“我们的机器人的传感皮肤提供了触觉反馈，使它能够区分从刚性到柔软的各种物体。”

该论文将于4月在IEEE International上发表。在韩国首尔举行的软件机器人大会（RoboSoft）。“仅凭计算机视觉将无法解决给机器带来类似人的感觉的问题，因此能够使用触觉输入至关重要。”

RoCycle与耶鲁大学合作，直接证明了基于视觉的分拣的局限性：它可以可靠地区分两个视觉上相似的星巴克杯子，一个是纸制的，另一个是塑料制的，这会给视觉系统带来麻烦。

鼓励回收

拉斯说，该项目是她降低回收后端成本的更大目标的一部分，以激励更多的城市和国家创建自己的计划。

如今，回收中心并不是特别自动化。它们的主要机械包括使用不同波长光区分塑料的光学分选机，将钢铁产品分开的磁选机以及使用涡流去除非磁性金属的铝分选机。