Koperhoudende delen uit ferrostroom sorteren
Industrie - Systeemintegratie - Machinebesturing
Het automatisch uitsorteren van koperhoudende objecten uit een ferrostroom met Vision-AI en robotica.
Achtergrond
Binnen de metaalrecycling worden materiaalstromen machinaal gescheiden om waardevolle grondstoffen terug te winnen. Na het shredderproces worden ferrodelen met behulp van een magneetrol afgescheiden van de overige materialen.
In deze ferrostroom bevinden zich regelmatig objecten die naast ijzer ook koper bevatten. Voorbeelden hiervan zijn ankers van elektromotoren, kabelkluwens, draden en andere koperhoudende metalen objecten. Door hun ferro-eigenschappen blijven deze objecten in de ferrostroom, terwijl ze een waardevolle samenstelling hebben.
Riwald Recycling recyclet jaarlijks vele honderdduizenden tonnages afvalmaterialen, variërend van sloopafval, industriële hoogwaardige reststromen, tot treinstellen en vliegtuigen. Deze materialen worden vervolgens gerecycled tot meer dan 150 soorten duurzame grondstoffen.
Riwald Recycling zoekt naar een oplossing om deze materialen geautomatiseerd terug te winnen en de afhankelijkheid van handmatige sortering te verminderen.
Uitdaging
In de bestaande situatie herkennen handpickers koperhoudende objecten visueel en verwijderen zij deze handmatig uit de materiaalstroom.
De toepassing kenmerkt zich door een sterk ongestructureerde materiaalstroom. Objecten verschillen continu in vorm, afmeting, kleur en positie op de transportband. Daarnaast bevatten veel objecten zowel ferro- als non-ferrocomponenten. Daardoor kunnen traditionele detectietechnieken onvoldoende onderscheid maken.
De uitdaging is het ontwikkelen van een betrouwbaar sorteersysteem dat koperhoudende objecten zelfstandig herkent, classificeert en lokaliseert binnen een continu proces.
Oplossing
RIWO ontwikkelt een slim sorteersysteem op basis van Vision-AI, RGB-D / 3D-camera’s en AI-classificatie. Met behulp van deep learning en machine learning wordt het systeem getraind op een grote variatie aan koperhoudende objecten. De Vision-AI software analyseert continu de materiaalstroom en bepaalt welke objecten in aanmerking komen voor uitsortering.
De combinatie van kleurinformatie, dieptegegevens en AI-modellen maakt het mogelijk om objecten nauwkeurig te herkennen, classificeren en positioneren. Op basis van deze informatie wordt een FANUC-robot aangestuurd die de geselecteerde objecten automatisch uit de ferrostroom verwijdert.
Het resultaat is een geautomatiseerd proces voor het terugwinnen van koperhoudende materialen binnen een uitdagende recyclingomgeving. De installatie draagt bij aan een hogere materiaalzuiverheid, betere terugwinning van waardevolle grondstoffen en een lagere afhankelijkheid van handmatige arbeid. Ook ontstaat een veiligere werkomgeving en een toekomstbestendige stap in recycling automatisering.
Laat je overtuigen
door de kracht
van RIWO
Neem contact met ons op voor meer informatie.