For other resins with different cap

For other resins with different cap material is expected that
the proposed system will distinguish the target resin properly.
These resins are not expected to cause any trouble in sorting
system, because the samples with considerable percent of cap
coverage are not often observed in real waste.
4. Surface contamination
Contaminated samples do not affect the quality of NIR
reflectance spectra, because in the NIR wavelength region the
length of light pass is much higher (about 10 mm at the second
CH stretch overtone about 1200 nm) than the layer thickness
of the dirt (< 0.5 mm) [17].
The selected samples for spectroscopy were not washed and
not cleaned. As such, some of them had a dirty surface.
However, after taking spectra, it was concluded that the
spectra of dirty samples are similar to spectra of clean samples
for a given resin (Fig. 10).
Fig. 10 The NIR reflectance spectra of clean and dirty blue PP
D. Cost Considerations
With all sorting categories available for plastic type and
color separation, the infrastructure and operational cost would
arise as a serious challenge for the success of an automatic
sorting system [8]. The proposed identification and
classification system represents a significant portion of the
costs associated with the recycling process. In the current
work, identification hardware and classification system
required costly component such as optical filter, DAQ card,
GRIN lens, face plate, optical fiber cable, and conveyor belt.
However, this method provided a higher value and accurate
sorted plastic output. Furthermore, sorting the plastic bottles
and containers with this method would result in the
considerably value added that legitimizes the costs of
identification hardware and sorting system in long term.
Furthermore, in other methods such as manual identification
and sorting, increasing labor costs are making manual sorting
economically unviable. In addition, the resulting product
which is costly produced, generally only finds limited

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สำหรับเม็ดอื่น ๆ กับหมวกต่างๆ คาดว่าวัสดุที่ระบบที่นำเสนอจะช่วยแยกเรซิเป้าหมายอย่างถูกต้องเรซินเหล่านี้ไม่คาดว่าจะเกิดปัญหาใด ๆ ในการเรียงลำดับระบบ เนื่องจากตัวอย่าง มีมากเปอร์เซ็นต์ของฝาครอบมักไม่มีสังเกตความครอบคลุมในเสียจริง4. เปื้อนตัวอย่างปนเปื้อนส่งผลกระทบต่อคุณภาพของ NIRสะท้อนสเปกตรัม เนื่องจากในแถบความยาวคลื่น NIRความยาวของแสงผ่านจะสูง (ประมาณ 10 มม.ที่สองCH ยืดเสียงสูงคู่แปดเกี่ยวกับ 1200 nm) มากกว่าความหนาของชั้นฝุ่น (< 0.5 มม.) [17]ตัวอย่างเลือกสเปคโตรมิเตอร์ไม่ถูกล้าง และไม่ล้าง เช่นนี้ บางส่วนของพวกเขามีพื้นผิวสกปรกอย่างไรก็ตาม หลังจากสเปกตรัม มันได้ข้อสรุปว่า การสเปกตรัมของตัวอย่างที่สกปรกจะคล้ายกับสเปกตรัมของตัวอย่างสะอาดสำหรับยางกำหนด (10 รูป)รูป 10 NIR การสะท้อนสเปกตรัมของสะอาด และสกปรกสีน้ำเงิน PPD. ต้นทุนพิจารณาทั้งหมดเรียงลำดับประเภทสำหรับประเภทพลาสติก และแยกสี โครงสร้างพื้นฐาน และต้นทุนในการดำเนินงานจะเกิดเป็นความท้าทายสำหรับความสำเร็จของการอัตโนมัติระบบเรียงลำดับ [8] รหัสเสนอ และระบบจำแนกประเภทหมายถึงเป็นส่วนสำคัญของการต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการรีไซเคิล ในปัจจุบันงาน รหัสฮาร์ดแวร์และการจัดประเภทระบบส่วนประกอบค่าใช้จ่ายที่ต้องใช้เช่นฟิลเตอร์ออปติคอล การ์ด DAQเลนส์ยิ้ม หน้าจาน สายไฟเบอร์ออปติ และสายพานลำเลียงอย่างไรก็ตาม วิธีนี้ให้ค่าสูงกว่า และถูกต้องเรียงลำดับผลผลิตพลาสติก นอกจากนี้ การเรียงขวดพลาสติกและภาชนะบรรจุ ด้วยวิธีนี้จะให้ผลลัพธ์ในการเพิ่มมูลค่าอย่างมากที่ legitimizes ค่าใช้จ่ายของการระบุฮาร์ดแวร์และการเรียงลำดับระบบในระยะยาวนอกจากนี้ ในวิธีการอื่น ๆ เช่นการระบุด้วยตนเองและการเรียงลำดับ เพิ่มค่าแรงจะทำให้การเรียงลำดับด้วยตนเองทางเศรษฐกิจ unviable นอกจากนี้ ผลิตภัณฑ์ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายผลิต ค้นหาเท่านั้นโดยทั่วไปจำกัด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สำหรับเม็ดอื่น ๆ ที่มีวัสดุฝาครอบที่แตกต่างกันเป็นที่คาดว่า
ระบบที่นำเสนอจะเห็นความแตกต่างเรซินเป้าหมายได้อย่างถูกต้อง.
เรซินเหล่านี้ไม่ได้คาดว่าจะก่อให้เกิดปัญหาใด ๆ ในการเรียงลำดับ
ของระบบเพราะกลุ่มตัวอย่างร้อยละมากของหมวก
คุ้มครองมักจะไม่สังเกตในเสียจริง
4 การปนเปื้อนพื้นผิว
ตัวอย่างที่ปนเปื้อนไม่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของ NIR
สะท้อนสเปกตรัมเพราะในภูมิภาค NIR ความยาวคลื่น
ยาวของการส่งผ่านแสงสูงขึ้นมาก (ประมาณ 10 มมที่สอง
รอง CH ยืดประมาณ 1200 นาโนเมตรกว่า) ความหนาของชั้น
ของสิ่งสกปรก ( <0.5 มิลลิเมตร) [17].
กลุ่มตัวอย่างเลือกสำหรับสเปกโทรสโกไม่ได้ถูกล้างและ
ไม่ได้ทำความสะอาด เช่นบางส่วนของพวกเขามีพื้นผิวที่สกปรก.
อย่างไรก็ตามหลังจากการสเปกตรัมมันก็สรุปได้ว่า
สเปกตรัมของตัวอย่างที่สกปรกมีความคล้ายคลึงกับสเปกตรัมของตัวอย่างที่สะอาด
สำหรับเรซินที่กำหนด (รูปที่. 10).
รูป 10 NIR สะท้อนสเปกตรัมของการทำความสะอาดและสกปรกสีฟ้า PP
D. พิจารณาค่าใช้จ่าย
ด้วยการเรียงลำดับหมวดหมู่ทั้งหมดที่มีอยู่สำหรับประเภทพลาสติกและ
แยกสี, โครงสร้างพื้นฐานและต้นทุนการดำเนินงานที่จะ
เกิดขึ้นเป็นความท้าทายที่ร้ายแรงสำหรับความสำเร็จของอัตโนมัติ
ระบบการเรียงลำดับ [8] บัตรประจำตัวและนำเสนอ
ระบบการจำแนกหมายถึงเป็นส่วนสำคัญของ
ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการรีไซเคิล ในปัจจุบัน
การทำงานของฮาร์ดแวร์บัตรประจำตัวและระบบการจำแนก
ต้องส่วนประกอบแพงเช่นกรองแสงบัตร DAQ,
เลนส์ยิ้ม, แผ่นหน้า, เคเบิ้ลใยแก้วนำแสงและสายพานลำเลียง.
แต่วิธีนี้ให้มูลค่าที่สูงกว่าและถูกต้อง
ส่งออกพลาสติกเรียง นอกจากนี้การจัดเรียงขวดพลาสติก
และภาชนะบรรจุด้วยวิธีนี้จะส่งผลให้
ค่ามากเสริมว่า legitimizes ค่าใช้จ่ายของ
ฮาร์ดแวร์บัตรประจำตัวและระบบการเรียงลำดับในระยะยาว.
นอกจากนี้ในวิธีการอื่น ๆ เช่นบัตรประจำตัวคู่มือ
และการเรียงลำดับการเพิ่มค่าใช้จ่ายแรงงานมีการทำคู่มือ การเรียงลำดับ
unviable เศรษฐกิจ นอกจากนี้ผลิตภัณฑ์ที่เกิด
ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายการผลิตโดยทั่วไปเพียง แต่พบ จำกัด