Сравнение технологий сортировки | AISORT

Краткий обзор технологических возможностей

<таблица класса="specstable"> ТехнологияОбнаруживаетлучшие приложенияОграничения Камера видимого диапазона RGBЦвет, яркость, формаСортировка по цвету пластиковых бутылок, стеклобой, электронные отходыНевозможно различить типы полимеров одного и того же цвета (например, прозрачный ПЭТ и прозрачный ПВХ) БИК-спектроскопияТип полимера по характеру молекулярного отраженияРазделение ПЭТ/ПЭВП/ПП/ПВХ; бумажная и пластиковая идентификацияТемные или черные материалы поглощают ближний ИК-сигнал; поверхностная влага вызывает спектральные искажения Гиперспектральный / SWIRРасширенный диапазон длин волн для распознавания схожих полимеровСортировка темного пластика, очистка пищевого rPET, отличие HDPE от LDPEБолее высокие капитальные затраты; более медленная скорость сканирования, чем однодиапазонный NIR Рентгеновское излучение (XRT)Разница в атомной плотности между материаламиИзвлечение тяжелых металлов из остатков измельчителя; сортировка минералов/руды; удаление алюминия из медиНе подходит для легких материалов (пластик, бумага); требуется соблюдение радиационной безопасности Вихреток + ИндукцияЭлектропроводность металловСортировка цветных металлов (алюминий от меди); обнаружение металлических фрагментов в потоках хлопьевНевозможно определить тип полимера, цвет или неметаллические загрязнения AI / Deep Learning VisionВизуальные шаблоны, упаковка для конкретного бренда, сложная геометрия объектаИдентификация упаковки на уровне бренда; распознавание компонентов смешанного материала; качественная сортировка отсортированных фракцийТребуются репрезентативные обучающие данные; необходима переобучение модели по мере изменения дизайна упаковки

Соответствие технологии вашему приложению

Жесткие пластиковые контейнеры (бутылки, ванны, лотки)

Стандарт: RGB + NIR. RGB разделяется по цвету (прозрачный, синий или зеленый ПЭТ). БИК определяет тип полимера (ПЭТ, ПЭВП, ПП или ПВХ). Для получения продукции, предназначенной для пищевых продуктов, добавьте второй проход NIR и обнаружение металлов, чтобы достичь уровня загрязнения <50 ppm.

Гибкая упаковка и пленка

Стандарт: NIR + 3D-лазер. Пленка на сортировочных желобах ведет себя иначе, чем жесткие контейнеры: она плавает, складывается и перекрывается. 3D-лазерная триангуляция помогает отличить слои пленки от жестких предметов; NIR определяет тип полимера самой пленки.

Электронные отходы и WEEE

Стандарт: XRT + RGB + индукция + AI. Диапазон чрезвычайной плотности электронных отходов (от легкого пластикового корпуса до плотных медных радиаторов и стальных рам) требует предварительного разделения по плотности (XRT), сортировки по цвету (RGB) и проверки металла (индукция). Зрение ИИ становится все более важным для идентификации конкретных типов компонентов, таких как печатные платы, батареи и разъемы.

Отходы строительства и сноса

Стандарт: NIR + 3D + вихревой ток. Материал C&D тяжелый, абразивный и очень изменчивый. Прочные корпуса датчиков с агрессивными автоматическими системами очистки так же важны, как и сама технология датчиков. Перед оптической сортировкой необходима предварительная проверка для удаления мелких частиц.

Ключевые критерии выбора за пределами датчика

<ул>

Соотношение производительности и чистоты: При заданной ширине сортировщика и конфигурации датчиков более высокая пропускная способность снижает чистоту. Подберите сортировщик так, чтобы его производительность составляла 70–80 % от номинальной при расчетной производительности, чтобы обеспечить достаточный запас.

Однопроходная и многопроходная архитектура: Одна машина с несколькими датчиками стоит дешевле, но все датчики используют одинаковое представление материала. Отдельные машины, работающие последовательно, стоят дороже, но каждую из них можно оптимизировать независимо, что обычно обеспечивает более высокую чистоту на 2–5 процентных пунктов в сложных потоках.