本研究應用了400-1000nm的高光譜相機，可采用杭州彩譜科技有限公司產(chǎn)品FS13進行相關研究。光譜范圍在400-1000nm，波長分辨率優(yōu)于2.5nm，可達1200個光譜通道。采集速度全譜段可達128FPS，波段選擇后最高3300Hz（支持多區(qū)域波段選擇）。

　　高光譜成像因光譜分辨率高、圖譜合一、可實現(xiàn)快速無損檢測等特點現(xiàn)已廣泛應用于農(nóng)業(yè)、醫(yī)學、遙感等領域。現(xiàn)有的對可回收生活垃圾檢測與分類的方法，都存在檢測時間長，分類效率低，而大量多種垃圾無法同時快速分揀等問題。考慮到不同類別的生活垃圾由于其主要組成分子結(jié)構(gòu)的差異，對不同波長的光有不同的吸收特性。高光譜圖像在記錄待分類垃圾的空間信息的同時，可以獲得垃圾對不同波長的光的反射率光譜信息，通過建立識別分類模型對反射率光譜信息進行分析可以實現(xiàn)對高光譜圖像中待分類垃圾的識別與分類。

　　收集常見紙質(zhì)、塑料、木質(zhì)三種材料的可回收的垃圾樣本，包括塑料瓶、食品包裝袋、塑料玩具（飾品）碎片、一次性筷子、雪糕棒、木制家具碎片、木制包裝盒、廢舊課本、廣告紙、辦公用紙等多種物品共30個樣本，進行清洗和裁剪處理，避免樣本表面污漬對樣本反射率產(chǎn)生影響。利用高光譜成像系統(tǒng)采集樣本在近紅外（780～1000 nm）范圍內(nèi)的高光譜圖像，其中18個樣本做訓練樣本集，12個樣本做測試樣本集。

　　采集了常見的可回收的生活垃圾，如廢舊課本、辦公室用紙、塑料瓶、塑料包裝袋、廢舊木制家具、一次性筷子等多個紙質(zhì)、塑料、木質(zhì)的垃圾樣本，通過建立識別分類模型，在近紅外（780.41～1001.09 nm）波段提取樣本的特征波段，并利用SAM光譜匹配算法和Fisher判別分析算法對測試樣本ROI區(qū)域內(nèi)測試點分類，分類準確度均達到99%以上。

　　結(jié)果表明，利用高光譜成像在實驗室環(huán)境下，可以將部分常見的可回收垃圾進行識別分類，對未來改進和創(chuàng)新垃圾分類技術(shù)提供了依據(jù)。