Extrusion Russian Edition 1-2024

27 ЭКСТРУЗИЯ 1/2024 НОУ-ХАУ В РЕЦИКЛИНГЕ эксплуатируется на нашем предпри- ятии. Такое объединение усилий стало взаимовыгодным для обеих компаний. —Какие типы роботов используют- ся для сортировки отходов и почему? — Наше роботизированное реше- ние — это 6-осевой робот с уникальной функцией «точка, поворот, бросок», которую мы разработали специально для быстрой и эффективной сортиров- ки вторичного сырья. Это означает, что робот способен выбрать объект и точно направить его в один из четырех уста- новленных контейнеров или на одну из сторон ленточного транспортера. Датчик в захвате также распознает не- удачные попытки захвата, что позволя- ет сэкономить время и перемещения. Такая эксплуатационная гибкость не характерна для обычных дельта-робо- тов. Еще одно отличие нашего робо- та — относительно легкая конструкция, которая позволяет без серьезных дора- боток устанавливать его на существую- щие конвейеры. Это экономит время и деньги и, главное, не требует остановки линии во время монтажа. Возможности ИИ — Можно ли обучить системы с поддержкой ИИ? Например, как они справляются с упаковкой, содержа- щей остатки продукта, такой как, на- пример, прозрачная бутылка из-под кетчупа? —Наши моделиИИобучаются на на- шей собственной базе данных, которая содержит более миллиарда изображе- ний (и не только). Это позволяет нам обучить робота распознавать отходы любой формы, несмотря на то, что они поступают на сортировочную линию в раздавленном, слипшемся или грязном виде. В этом и заключается настоящая сложность сортировки отходов: матери- ал уже не выглядит так, как выглядел при покупке или использовании потре- бителем. ИИ работает, определяя фор- му и другие характеристики объекта, в том числе его цвет, в некоторых случаях даже превосходя датчики БИК по сво- ей эффективности. В случае с бутылкой из-под кетчупа она будет идентифици- рована в нашей модели как бутылка из- под кетчупа с остатками или без остат- ков, поскольку в нашей базе данных уже имеется несколько изображений обоих вариантов. Кроме того, перед установ- кой робота делается несколько тысяч снимков существующего потока мате- риалов, что позволяет распознать даже узкоспециализированные материалы. — Пластмассы все чаще маркиру- ются цифровыми маркерами или во- дяными знаками. Способно ли ваше программное обеспечение распозна- вать и их? — Если человеческий глаз способен распознать такую маркировку, мы мо- жем научить своих роботов делать то же самое. Более того, в лабораторных условиях мы уже смогли добиться иден- тификации товаров на уровне бренда с точностью 91%, как, например, в случае с продукциейCocaCola. Однако в насто- ящее время мы не можем предложить такую возможность в коммерческих масштабах. Для упрощения процесса целесообразно наладить сотрудниче- ство с упаковочной промышленностью. — Способно ли программное обе- спечение различать бумажно-пласти- ковые и многослойные композиты? — Говоря кратко, то да. Сейчас мы успешно сортируем многослойные кар- тонные коробки для своих клиентов, что прежде представляло определенные сложности. Главная трудность заключа- лась в том, чтобы распознать разницу между однослойными и многослойны- ми картонными коробками, но после интенсивного обучения наших моделей ИИ мы смогли добиться эффективно- Благодаря обучению на моделях ИИ роботы могут распознавать отходы различной формы, даже если они поступают на сортировку в раздавленном, слипшемся или сильно загрязненном виде RecycleyeVision использует искусственный интеллект для идентификации материалов и их распределения по соответствующим потокам