在现代化塑料回收分选线上，为了应对复杂多变的进料（颜色混杂、材质多样、尺寸不一、含有杂质），单一传感技术（如近红外、可见光、金属探测）往往难以同时满足高纯度、高回收率和高速度的要求。多传感器融合分选系统应运而生，它通过并行或串联部署多种类型的传感器（如近红外光谱、可见光彩色线阵相机、激光诱导击穿光谱、X射线透射、静电感应等），同时获取每个塑料碎片的多维度特征信息。然而，这些传感器生成的仅仅是数据，最终实现物理分选动作——通常是使用高压气阀喷射将目标碎片吹离主物料流——需要一个智能的“决策系统”。这个系统需要根据多源传感器数据，在极短时间内（通常在毫秒级）判断出当前碎片的类别，并决定是否触发、以及如何触发对应位置的高压气阀。这里的“高压决策”，就是指这个基于多传感器信息融合的、实时控制高压气阀动作的智能判断与执行过程。

高压决策系统的核心是一个高速数据处理与分类引擎，其工作流程如下：

数据同步与特征提取：不同传感器对同一碎片的检测可能存在微小的时间差和空间视角差。系统首先需要对所有传感器的数据进行时间戳对齐和空间位置配准，确保处理的是同一个碎片的信息。然后，从每个传感器的原始数据中提取出关键特征，例如：从NIR光谱中提取出特征峰位置和强度以判断材质（PET、HDPE、PVC等）；从彩色相机图像中提取平均颜色、纹理；从LIBS光谱中提取元素成分；从X射线图像中提取密度和内部结构信息等。

特征融合与分类识别：这是决策的大脑。提取出的多维度特征被送入一个分类模型。这个模型可以是基于规则的专家系统（例如，“如果NIR判定为PET且颜色为透明，则归类为A级PET”），但更先进的是采用机器学习模型，如支持向量机、随机森林或深度学习神经网络。这些模型通过大量样本训练，能够学习到不同材质、颜色、污染程度的塑料在多元特征空间中的复杂边界，从而实现更精准、更鲁棒的分类。融合多源信息的好处在于，可以克服单一传感器的局限。例如，NIR可能难以区分深色塑料，但彩色相机可以；彩色相机无法区分颜色相同材质不同的塑料，但NIR或LIBS可以。

决策生成与阀控指令：分类模型输出当前碎片的类别标识（如“目标PET”、“混杂HDPE”、“异物”等）及置信度。决策系统根据预设的分选目标（例如，只要A级透明PET，其他全部剔除），结合置信度阈值（避免低置信度误判），做出最终“吹”或“不吹”的二元决策。如果决定“吹”，系统需要根据碎片在输送带上的实时位置（由编码器或高速摄像头跟踪），计算出碎片到达气阀阵列下方时的精确位置。然后，向控制该位置气阀的电磁阀驱动器发出一个高压（通常为0.5-1MPa压缩空气）脉冲开启指令。指令的时机必须极其精确，提前或延迟几毫秒都会导致喷射错过目标。

高压气阀驱动的挑战：

- 高速响应：电磁阀的开启/关闭响应时间需在毫秒级，以匹配高速分选（每秒数米甚至更快的带速）。

- 喷射力精确控制：对于不同大小、重量的碎片，可能需要不同的喷射气压或持续时间以确保有效剔除又不至于过度飞溅。这要求气路压力可调，或电磁阀脉冲宽度可调。

- 多阀协同与抗干扰：气阀阵列密集排列，一个阀动作可能引起气流扰动影响相邻区域。决策系统需要考虑这种干扰，或在硬件设计上采用隔离气室。

- 可靠性：气阀需在高频次（每秒数百次）启停下长期可靠工作。

系统级挑战：

- 实时性：从传感、处理、融合、分类到决策、触发，整个链条必须在碎片飞越两个传感器与气阀之间的有限时间内（通常<100ms）完成，对计算硬件和算法效率要求极高。< p>

- 传感器标定与模型维护：多传感器需要定期标定以确保数据准确性。分类模型需要根据原料变化进行更新和再训练。

- 成本：多传感器和复杂的决策系统增加了设备成本。

总而言之，塑料多传感器融合分选高压决策系统，是将人工智能与高速执行机构紧密结合的典范。它通过融合多维度感知信息做出比人类操作员更快速、更精准的判断，并驱动高压气阀精准执行分选动作。这项技术极大地提升了塑料分选的纯度、回收率和自动化程度，是推动循环经济和高值化回收的关键技术装备的核心智能所在。随着传感器技术和人工智能算法的不断进步，这种基于多信息融合的智能高压决策系统将变得更加精准、快速和自适应。