Deep Learning für Sortiermaschinen

Auf der Ecomondo stellt Tomra mit Gain ist auf Deep Learning basierende Sortiertechnologie für mehr Präzision bei komplexen Sortieraufgaben und hohem Durchsatz vor.
Bild: Tomra

Durch eine Klassifizierung von Objekten anhand von Sensordaten soll Gain die Sortierung von zuvor nicht trennbaren Objekten mit hohen Reinheitsgraden ermöglichen, ohne die Durchsatzgeschwindigkeit der Sortiermaschinen einzuschränken.

Die erste von Tomra eingeführte Version der Gain-Technologie sei speziell entwickelt worden, um PE-Silikonkartuschen anhand von Kameradaten aus einem Polyethylen(PE)-Strom auszusortieren. Aufgrund der Silikonrückstände in den Kartuschen, welche die Wiederverwertung negativ beeinflussen, ist die Trennung dieser Kartuschen vom gewünschten PE-Material notwendig, um ein reineres Sortierergebnis zu erzielen.

Gain soll aber nicht nur Silikonkartuschen im üblichen Format identifizieren können, sondern auch kleinere Doppelkartuschen erkennen, wie sie meist für Zweikomponenten-Kleber verwendet werden. Auch verformte oder teilweise zerstörte Kartuschen werden erkannt.

Die neue Technologie wurde mit Tausenden von Bildern für diese Aufgabe trainiert und erreicht bei Kartuschen einen Gesamtausstoß von 99 %, wenn zwei Systeme nacheinander zum Einsatz kommen.

Die Gain-Technologie soll als optionale Erwertierung zu Tomras Autosort-Maschinen verfügbar sein.

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