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透过先进的人工智能演算法和合适的感测器技术，此项目旨于设计能针对不同市场需求的废物分类系统。使用低成本的窄范围近红外线感测器能够降低材料检测硬件的成本，使近红外线分类及回收技术更具可及性和可扩展性。项目的人工智能废物管理平台将扩展至支持多种感测器硬件、软件和数据类型，以加强在废物管理应用开发的能力。此外，项目将应用分类器于多个行业。在食品业中，分类器可依据客户需求进行特征分类、检查品质及检测异物和瑕疵；而在制药业中则以重量将药丸分类、监控品质及检验产品。这种多感测器方法能有效解决各种挑战，推动科技及技术创新，并最终引领废物管理技术走向更精确、更高效、更具持续发展潜力的方向迈进。
主要团队成员
林浩诺 (工业及系统工程学系)
罗恩妮博士
