塑料回收分选正在寻找比人工识别和传统光学检测更准确、更适合工业线体的方案。布法罗大学团队提出“三维瞬态热条码”技术，通过中红外照射塑料并读取短暂热图谱，帮助材料回收设施更快识别树脂类型。

条码扫描能够快速识别商品。研究团队希望把类似逻辑用于塑料回收线，只是识别对象从印刷条码变成材料自身的分子响应。该系统不依赖普通光学外观，而是利用三维瞬态热条码识别传送带上的塑料。

人工分选容易导致误识别

布法罗大学化学与生物工程系 SUNY Distinguished Professor、SUNY Empire Innovation professor Amit Goyal 表示，团队目标是开发一种成本可控、可规模化并与工业相关的塑料分选技术，解决限制塑料回收的关键科学缺口。

目前，家庭和商业塑料废物流进入材料回收设施后，仍经常需要人工分离。人工识别会带来误判，导致分选包质量不稳定。后续按树脂类型分选时，行业仍缺少兼具成本竞争力和准确度的树脂代码识别方案。

现有近红外、拉曼光谱和激光诱导击穿光谱等方法各有局限，包括灵敏度不足、选择性不佳、速度偏慢、难以识别黑色塑料，或无法实现材料回收设施常需的远距离识别。

用分子指纹建立材料识别路径

为弥补这些短板，布法罗大学团队尝试捕获废塑料的分子特征，并让技术能够以远距离方式改装进现有分选机械。

研究人员使用一系列中红外波长直接照射塑料。中红外区域常被称为“分子指纹区”，因为不同塑料类型在该区域具有独特吸收峰。塑料吸收光后，分子键发生振动并产生临时热模式，再由热像设备进行测量。

这些热模式反映了塑料的分子结构差异，最终形成研究人员所称的“三维热条码”。如果该路线进入工业化验证，有望提高分选纯度，降低污染，提高再生料质量，并使更多塑料回到循环经济体系。