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更新时间：2025-09-29 
浏览次数：3理光塑料分类传感器通常采用高精度近红外（NIR）光谱分析技术。其工作原理是：
照射：传感器向被测塑料发射近红外光。
吸收：不同种类的塑料分子会对特定波长的近红外光产生吸收。
分析：传感器接收反射回来的光线，并分析其光谱“指纹"。
识别：将获得的光谱与内置的庞大数据库进行比对，瞬间确定塑料的种类（如PET、HDPE、PVC、PP、PS等），甚至能识别颜色、添加剂和杂质。
理光的塑料分类传感器主要应用于以下对分拣纯度要求极的高的工业场景：
这是最核心的应用场景。在回收流水线上，混合的塑料废弃物需要被精确分门别类，才能实现高价值再生。
瓶片分拣：专门用于分拣PET饮料瓶、HDPE牛奶瓶等。传感器可以精准地将PET、HDPE、PVC等分开，因为PVC一旦混入PET中，会极大降低再生料的质量和价值。
硬质塑料分拣：分拣从废旧家电、汽车拆解中产生的混合硬塑料，如PP、ABS、PS等。
提升再生料纯度：确保最终打包的单一品类塑料纯度达到95%甚至99%以上，以满足高的端再生制品（如食品级rPET）的原料标准。
废旧电器电子产品中含有多种塑料部件。使用理光传感器可以：
分离含溴阻燃剂塑料：这是关键应用。含溴阻燃剂的塑料在回收过程中会产生有毒物质，必须被分拣出来单独处理。理光传感器能够有效识别这类塑料。
分拣高价值工程塑料：如PC（聚碳酸酯）、ABS等，这些材料价值较高，精确分拣能带来更好的经济效益。
报废汽车中有大量的塑料部件，如保险杠（通常是PP）、内饰件（ABS、PP等）。传感器可以：
实现塑料部件的自动分拣，为“汽车到汽车"的闭环回收提供高纯度的原料。
分离不同颜色和材质的塑料，减少后期再加工的成本。
一些生产食品级或高性能再生塑料颗粒的厂家，会对入料纯度有极其苛刻的要求。他们可能会使用理光传感器进行：
入厂原料的质检：确保收购的塑料碎片纯度达标。
生产过程中的二次检验：在造粒前再次确保没有杂质混入。
部分大型塑料制品生产商，为了控制成本和实现内部物料循环，也会使用该类传感器来分拣生产过程中产生的边角料和残次品。
为什么在这些场景下会选择理光？因为它具备以下优势：
高精度与高分辨率：能够区分极其相似的塑料（例如，同为PET，但区分瓶用PET和托盘用PET），并能识别深色塑料，这是一些传统NIR传感器的难点。
高速识别：适应现代回收生产线的高速运转，每秒可以进行数百次检测。
强大的数据库：理光拥有庞大的塑料光谱数据库，覆盖了全球各种类型的塑料和添加剂，识别更准确。
可靠性高：工业级设计，能够适应回收工厂里粉尘、震动等恶劣环境。
总而言之，日本理光的塑料分类传感器主要适用于对自动化、精度和效率要求极的高的工业级塑料分拣场景，特别是：
垃圾资源化回收中心
电子废弃物和汽车拆解回收线
对再生料纯度有严苛要求的高的端再生企业
它的目标不是替代人工，而是作为核心“眼睛"集成在自动分选设备（如弹跳分选机、气流分选机或机器人分拣臂）上，从而实现塑料回收流程的智能化、规模化和高值化，是推动循环经济和“塑料闭环"的关键技术之一。
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