混合塑料可以从多种方法中选择利用光波的自动分类过程。光学分选是利用了不同塑料具有不同的红外光谱。

　　制造商可以从包装、电子消费品及汽车零部件选择塑料，这些都将是在应用中的最佳材料。

　　但是作为产品的设计者和回收者来说，树脂和化合物等品种被无限的使用在生产加工过程中，这使得对于他们所使用的“塑料”的描述过于简单化。

　　由于这些材料具有其固有的品质，无论是刚性或柔性，耐热性或抗寒性，孔隙度或非渗透性，工程师都将其使用在特定的聚合物中。然后，产品设计者可以选择几百种颜色，使其产品更具吸引力。

　　但是，这些决定的最终的结果使其回收利用更加困难，作为材料的最终的采集和回收，部分混合塑料将不能够按照相同的聚合物类型和颜色进行分类。

　　对于这些问题，应该在市场和监管的力度下，这些材料应该迅速寻找出一个有效的自动废塑料分拣办法去解决，特别是像欧洲和北美等地方。

　　世界各地的回收场地，在生产加工前，分拣站工人通过颜色和材料的不同，识别和分选各种电子废料，同样，虽然瓶类材料手工分选在发达国家已经很少见了，但是一些地区还有存在。

　　然而，在这些材料的应用中，几十年来，规模大的企业，一直致力于开发塑料材料的自动识别和分拣技术。

　　光学传感器，它能够通过光波的识别颜色和化学物质，这项技术已经成为加工商和回收商首选。

　　废弃塑料饮料瓶的分拣是早期试验光学分拣机的重点，同时，技术支持商和回收商越来越多地合作，以及塑料粉碎技术的合作（来自电子废料甚至汽车废料）大大的提高了行业自动化领域的发展。

　　2014年十一月份，在新加坡举行的亚洲电子回收论坛上，来至德国科隆的Patrick Lindweiler，提供了Steinert 公司对WEEE分类（废电器及电子设备）材料产品线概述。
Steinert 一直在生产开发磁性器件，这个器件能够帮助区分有色金属废料和不同类型的有色金属废料。近年来，公司还把注意力转向设计开发的近红外（NIR）线设备来自动识别和塑料树脂在粉碎WEEE后的排序和分拣，包括ABS，聚苯乙烯。 

　　Lindweiler阐述近红外技术在分拣混合黑色塑料是特别有效的光学技术，是其他技术所不能达到的。

　　Steinert 公司的unisort模式使用所谓的超光谱成像（HSI）执行其识别任务。HSI传感器可以使用宽范围的电磁频谱的视图对象。当传感器被要求识别的基于电磁指纹某些对象，这些对象被扫描后，确定可以转为正的或负的排序。

　　Lindweiler还指出再生塑料消费者希望保持废塑料已与溴化阻燃剂（BFR）处理，X射线透射技术可以识别这些碎片。 在现场 Felix Hottenstein, 美国的CP集团的子公司，还提供了电子产品回收的亚洲代表的塑料分选技术概述及该等设备在现场部署。

　　Hottenstein说近红外技术在MSS做的几个项目中起着重要的作用，包括它的机型销售的WEEE指令的处理器。

　　Hottenstein说,用卷云机近红外技术的设计是为了提供一个高水平的像素分辨率。它可以被编程以识别和分类各种常见的WEEE废碎树脂，包括ABS（丙烯腈-丁二烯-苯乙烯共聚物），HIPS（高抗冲聚苯乙烯），PC（聚碳酸酯）和PC-ABS。另外，该设备可以被编程以去除不想要的非塑料污染物。

　　Hottenstein说，用这种自动设备的用户可以决定哪里是有价值的，并且建立他们的相应的传感器。从而，从混合材料中提取有价值的部分。

　　在典型的WEEE NIR分拣的应用，近红外光谱分类部署”后，磁铁和涡流然后感应机”删除所有有价金属。

　　因此，理想的设置是既干净，又有价的金属的组分，然后清洁有价的塑料组合，有小的手选生产设计。

　　Hottenstein说，光学组合的设计已经被纳入到现有的系统，MSS已经开发了大量的改造项目，增加了下游光学分选。

　　转移人的看法也有助于增加光学分选的传播。Hottenstein表示传感器项目被设计成至少持续了10年，因此有必要的话投资回报可展开。根据他的经验，Hottenstein说下分类运行输送机可能被分拣机取代，而当回收者更换光学分拣机，这是因为他们正在寻求新的技术，而不是因为原来的机器出了故障。

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