，從而識別塑料種類，近年來受到科學(xué)家們的廣泛關(guān)注和研究。

1998年

，Sattmann等利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜法，通過前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)了HDPE,LDPE,PET,PP,PVC的分類識別，取得良好的分類識別效果。2006年，Anzano等利用激光誘導(dǎo)擊穿光譜法實現(xiàn)了電子垃圾塑料ABS,PS,PE,PC,PP,PA的快速識別分選。隨后，Gondal等也詳細研究了LIBS對HDPE,LDPE,PS,PP,PET,PVC塑料的分選，研究表明：LIBS是一種快速分類不同種類塑料的有效工具，對廢物管理具有重要作用。

2011年

，Boueri等利用240~820nm譜帶的激光誘導(dǎo)擊穿光譜法，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實現(xiàn)了PP、PVC、聚四氟乙烯(PTFE)、POM、PE、PA、PC、PMMA塑料的高效識別，識別率可達81%~。隨后，Pereira-Filho等建立了一種高效分析分類廢塑料ABS和PC的模型，能夠在無預(yù)處理或極少預(yù)處理的情況下快速進行分析分選。 近期，Junjuri等利用fs-LIBS技術(shù)（飛秒激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)）實現(xiàn)了HDPE,LDPE,PP,PS,PET共5種塑料的高效分選，度達到99.53%~。

綜上所述

，LIBS分選法具有分析快、分離識別度高，可對材料進行遠程、實時分析，也可以同時對多種元素進行分析，相較于近紅外光譜識別法，該技術(shù)受樣品表面雜質(zhì)影響小，不需要對樣品進行預(yù)處理，環(huán)境適應(yīng)性好，同時該技術(shù)易于集成化且對識別相對較難的黑色塑料制品也有很好的適用性。

3.5

高光譜成像技術(shù)（HIS）分選法

高光譜成像技術(shù)分選法是近些年發(fā)展起來的一種新型分選技術(shù)，該技術(shù)將光譜技術(shù)與圖像技術(shù)相結(jié)合

，通過對收集到的檢測物的三維信息進行分析從而實現(xiàn)廢塑料的有效分選。

2011年，Serranti等研究并建立了基于波長范圍為400~1000nm可見-近紅外和1000~1700nm近紅外的高光譜成像分析檢測技術(shù)

，該技術(shù)可識別聚烯烴和污染物，并可以用于控制聚烯烴回收工廠的進料及聚丙烯、聚乙烯產(chǎn)品的質(zhì)量。 此外，考慮到不同光選技術(shù)的局限性，一些組合的分選方式也被相繼報道。2017年，Shameem等利用LIBS和Raman相結(jié)合的方法，實現(xiàn)了PET,PE,PP,PS塑料的分選。2019年，馬梟等利用XRF與紅外光譜法相結(jié)合的技術(shù)實現(xiàn)了33種塑料打包帶的分選。

綜上所述，光學(xué)分選具有信號信息豐富且易于獲取

、特征信號辨識度高、方便快捷、靈敏可靠、對樣品無破壞性等特點，被廣泛應(yīng)用和推廣，但是大多光學(xué)分選也存在對深色塑料識別困難等缺陷，因此需要配合顏色分選裝置一同使用。

電分選

廢塑料的電分選是一種應(yīng)用較為廣泛的分選技術(shù)，該技術(shù)是通過外加高壓電或摩擦的方式使廢塑料帶電

，由于不同塑料的電性和所帶電量不同，從而完成廢塑料分離。研究表明，常見塑料由負到正的帶電順序為：PTFE、PVC