Sorting post-consumer polymer on conveyor belt using NIR spectroscopy

Abstract

Sorting plastic waste in Thailand usually done by manual using recycle sign or by physical sorting such as float-sink. Due to no recycle sign on products and some heavy filler might effected to density thus could be a mistaken in sorting machine. Using near infrared spectroscopy, the identification is fast and high accuracy but the IR-Sensor in the range of 900 to 2500 nm is very intensive cost. In this research was interested in using low cost sensor (400-1000 nm) for sorting plastic types. The first part of this research was design and instruct the NIR line scan system on conveyor. Reflection spectra from the samples across the conveyor is collected by lens system and grating to the IR image sensor. The wavelength position on image is calibrated using that of the laser light measured by multispectrometer (Tec5 AG, Germany). Spectra of polymer samples (PET, HDPE, PP, PS and PVC) prepared by compression molding is measured. The spectra of samples with various colors, thickness and roughness was measuring and statistically analyzed by using Principle component analysis (PCA) method. Loading matrix of synthetic waste are using for identify the type of polymer at 60% purification. And its decreases to 20-50% for the real plastic waste. PVC was the highest in %Purification.

อุตสหกรรมคัดแยกขยะพลาสติกในปัจจุบัน ทำการแยกชนิดพลาสติกจากสัญลักษณ์ด้วยแรงงานคน หรืออาศัยคุณสมบัติทางกายภาพในการแยกด้วยเครื่องจักร เช่น การแยกชนิดตามความหนาแน่นโดยการจมลอย เป็นต้น กระบวนการดังกล่าวไม่สามารถใช้กับขยะพลาสติกที่ไม่มีสัญลักษณ์ หรือ ขยะมีการเติมสารเติมแต่งจนทำให้ค่าความหนาแน่นอยู่ในช่วงเดียวกับพอลิเมอร์ชนิดอื่น การนำเทคโนโลยีสเปกโตรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้มาใช้ในการคัดแยกพลาสติก โดยอาศัยการดูดกลืนพลังงานตามหมู่ฟังก์ชันทางเคมี จะให้ความแม่นยำสูงและรวดเร็ว แต่มีข้อจำกัดในการใช้งานเนื่องจากอุปกรณ์วัดในช่วง 900-2500 นาโนเมตร มีราคาสูง ในงานวิจัยนี้จึงสนใจในการนำเทคนิคสเปกโตรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้ในช่วงความยาวคลื่น 400-1000 นาโนเมตร ที่ใช้อุปกรณ์วัดที่ราคาไม่สูงมาก มาประยุกต์ในการคัดแยกชนิดพลาสติก โดยในงานวิจัยนี้ประกอบด้วยการสร้างเครื่องวัดสเปกตรัมบนสายพานลำเลียง สแกนสเปกตรัมตามแนวขวางของสายพาน (line scan) ผ่านระบบเลนส์และเกรตติงเพื่อให้ได้ภาพสเปกตรัม ทำการปรับเทียบตำแหน่งของภาพของแหล่งกำเนิดแสง กับตำแหน่งความยาวคลื่นที่วัดได้โดยใช้เครื่อง multispectrometer จากนั้นทำการวัดสเปกตรัมของชิ้นงานขยะจำลอง ที่ขึ้นรูปด้วย ด้วยวิธี Compression molding ของพอลิเมอร์ 5 ชนิด คือ PET, HDPE, PP, PS และ PVC โดยขึ้นรูปพอลิเมอร์บริสุทธิ์ สีแดง สีเขียวและสีน้ำเงิน ความหนาสามระดับ และนำตัวอย่างไปขัดผิวหน้าเพื่อให้เกิดการกระเจิงของแสง นำข้อมูลสเปกตรัมของพอลิเมอร์ตัวอย่างไปวิเคราะห์ทางสถิติแบบ Principle component analysis (PCA) เพื่อให้ได้เมตริกซ์โหลดดิ่งสำหรับทำนายชนิดพอลิเมอร์ของชิ้นงานตัวอย่าง และนำไปทำนายขยะพลาสติกจริง ผลการทดลองพบว่า เครื่องคัดแยกสามารถระบุชนิดพลาสติกของขยะตัวอย่างได้ความถูกต้องสูงกว่า 60% และ 20-50% สำหรับขยะจริง โดยพอลิเมอร์ที่มีร้อยละความบริสุทธิ์สูงที่สุดในการคัดแยก คือ PVC