ИИ-сортировка отходов на конвейере

Ручная сортировка на мусоросортировочных комплексах извлекает, по отраслевым оценкам, 5–15 % полезных фракций из потока ТКО, а доля брака в выделенном сырье — до 10–20 %. Сортировщик успевает отобрать 30–40 объектов в минуту в тяжёлых условиях, текучесть кадров высокая. Оптические сепараторы на спектрометрах различают материал, но не вид изделия и не загрязнение.

Требования к глубине переработки растут, а тарифы на захоронение — тоже. Комплексам нужно поднять извлечение ПЭТ, ПНД, алюминия, картона и стекла без кратного роста численности персонала.

Камеры над лентой в сочетании с нейросетевым распознаванием классифицируют каждый объект по материалу, типу изделия, цвету и загрязнению, а роботы-манипуляторы или пневмосбрасыватели извлекают заданные фракции. Система также ведёт учёт морфологии потока, что даёт данные для настройки линии.

• Камеры RGB и ближнего ИК над каждым участком ленты, подсветка и контроль вибрации.
• Детекция и классификация объектов в 50–100 классах с дообучением на потоке комплекса.
• Трекинг объекта на ленте и расчёт момента срабатывания робота или форсунки.
• Дельта-роботы или пневмосепараторы с производительностью 60–120 захватов в минуту.
• Онлайн-статистика состава потока и качества фракций для технолога.

Какие данные нужны

• Видео с камер над лентой
• Размеченные выборки по фракциям комплекса
• Сигналы датчиков скорости ленты
• Журнал срабатываний роботов