고급 센서로 자동화된 재활용 라인 설계

자동화된 분류라인의 핵심부품 이해

현대 자동화된 재활용 분류라인은 자재 취급 장비, 검출 시스템 및 분리 메커니즘을 공동 작업 흐름으로 결합합니다. 1차 목표는 재활용에 적합한 깨끗하고 높은 유동성 분수로 혼합된 폐기물 흐름을 변환하는 것입니다. 각 구성 요소는 특정 폐기물 구성, 처리량 요구 사항 및 시설 발자국을 처리하도록 신중하게 선택되고 구성되어야 합니다.

컨베이어 시스템 및 재료 운송

컨베이어 벨트는 어떤 분류 선의 backbone를 형성합니다. 그들은 최종 정렬 산출에 infeed에서 다수 단계로 물자를 이동합니다. 디자인 고려사항은 벨트 폭, 속도, 물자 구성 (예를들면, 고무 대 모듈 플라스틱) 및 경사 각을 포함합니다. 높 처리 기능은 수시로 병목을 막기 위하여 동기화된 속도에 작동하는 다수 컨베이어를 이용합니다. 예를 들면, 전형적인 도시 재생 시설 (MRF)는 시간 당 10-40 톤을 가공하고, 3개 m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m/m

분류 메커니즘: 에어 제트, 로봇 팔, 그리고 저쪽

센서가 재료를 감지하면 분류 메커니즘이 신속하고 정확하게 작동해야합니다. 일반적인 시스템은 다음과 같습니다.

Air jet array – 경량 재료에 가장 널리 사용되는; 밸브 타이밍은 정확한 척으로 항목에 대한 센서 출력과 일치해야합니다.
Robotic arm – 혼합 또는 어색 항목에 대한 유연성을 제공; 종종 오염 물질을 선택하거나 금속과 같은 높은 가치 자료를 복구하는 데 사용됩니다.
Magnetic 분리기 – 자석을 사용하여 철 금속 제거; eddy current separators handle nonferrous metals like aluminum and copper.
Wind sifters (공기 분류기) - 밀도에 의해 분리, 영화, 종이, 플라스틱에 유용합니다.

메커니즘의 선택은 대상 재료, 입자 크기 및 필수 순도에 따라 달라집니다. 로봇 그리퍼, 예를 들어, 점점 비전 시스템을 통해 압축 공기를 주입하기 어려운 항목을 처리하고 있습니다.

제어 시스템 및 데이터 흐름

모든 분류 라인에 중앙은 액추에이터 명령으로 센서 데이터를 융합하는 제어 시스템입니다. 현대 컨트롤러는 산업용 이더넷, 필드 버스 프로토콜 및 실시간 운영 시스템을 사용합니다. 머신 비전 알고리즘은 연속 최적화를 위해 10 밀리 초 미만의 지연 시간을 최소화하기 위해 가장자리 프로세서에서 실행됩니다. 고급 제어 소프트웨어는 또한 연속 최적화를 위해 성능 메트릭 (예금, 순도, 다운 타임)을 기록합니다.

고급 센서: 분류 라인의 눈

센서 기술은 고속 및 정확도로 재료를 식별하는 것을 진화했습니다. 다음 기술은 현재 업계 표준입니다.

NIR(NIR) 센서

NIR 센서는 적외선 조명 (일반적으로 1,000-1,700 nm)과 반사 된 분광기를 가진 재료를 조명합니다. 각 폴리머 (PET, HDPE, PP 등)는 고유 한 흡수 패턴을 전시하고 품목이 검은 색 또는 더러운 때에도 플라스틱 유형의 식별을 허용합니다. 현대 NIR 시스템은 8-12 플라스틱 분류까지 분류 할 수 있습니다. 제한은 어두운 색 플라스틱, 습기 간섭 및 깨끗한 재료에 대한 필요성을 포함하며, 표면 재료의 경우 [LT] [LT] [FRA]는 널리 퍼져 있습니다. [F]는 글로벌 B2F (F) : M2F (F]는 널리 퍼져 있습니다.

X-Ray 형광(XRF) 및 X-Ray 전송(XRT)

XRF 센서는 샘플이 고에너지 X-ray로 폭격 될 때 방출되는 이차 X-rays를 측정하여 원소 구성을 감지합니다. 그들은 합금 (예 : 알루미늄 6061 대 3003) 및 다른 재료에서 중금속 분리에 필수적입니다. XRT는 다른 한편으로 X-ray 흡수에 대한 차이를 사용하여 원자 밀도를 기반으로하는 재료를 구별하는 데 필수적입니다. 폐기물 전기 및 전자 장비 (WEEE)에서 금속 분리에 사용하지만, XIR은 NIR 시스템보다 높은 비용으로 제공됩니다. NIR 시스템은 NIR 시스템보다 높은 비용으로 XIR 시스템의 비용보다 높은 비용으로 제공됩니다.

고해상도 Visual Cameras

RGB 및 하이퍼 스펙트럼 카메라 캡처 색상, 질감, 및 모양 정보. 수천 개의 이미지에 훈련 된 기계 학습 모델 (지구 신경 네트워크)는 브랜드 로고, 제품 카테고리, 또는 식품 잔류물과 같은 오염을 인식 할 수 있습니다. 비주얼 카메라는 종종 멀티 모달 감지를위한 NIR 또는 레이저 스캐너와 결합됩니다. 고속 이미지 처리의 최근 진보는 최대 4 m / s의 컨베이어 속도에 실시간 분류를 허용합니다.

레이저 유도된 고장 분광기 (LIBS)

LIBS는 작은 양의 물자를 기체시키고 방출한 플라스마 스펙트럼을 분석하기 위하여 맥박이 뛴 레이저를 이용합니다. 그것은 급속한 성분 분석을 제공하고 특히 특기 합금과 추적 성분을 식별하기를 위해 효과적입니다. LIBS는 스크랩 금속 분류 및 리튬 이온 건전지 재생에 있는 견인을 얻고 있습니다.

유도 및 Eddy 전류 센서

유도 센서는 접촉이 없는 전도성 (금속) 객체를 감지하고 철 및 비철 품목의 방출을 트리밍합니다. Eddy 전류 센서는 비철 금속에서 전류를 유도하는 자기장을 생성하여 벨트를 태울 수있는 재현력을 창출합니다. 이 센서는 견고하고 낮음을 유지하며 최소한의 유지 보수가 필요합니다.

고기능 분류라인에 대한 설계 고려

속도, 순도, 신뢰성을 균형 잡힌 라인 만들기는 물리적 레이아웃, 센서 통합 및 작동 매개 변수에주의를 기울입니다.

센서 배치 및 기하학

센서는 블라인드 스팟 없이 컨베이어에 재료를 볼 수 있어야 합니다. 예를 들어, NIR 센서는 45° 각도에서 오버 헤드를 장착할 때 최상의 작동을 통해 그림자를 피할 수 있습니다. X-ray 시스템은 납 보호 및 충돌 방지를 필요로 합니다. 시리즈의 여러 센서 (예: NIR + 시력 + 금속 탐지기)는 단일 스캔 모듈에서 결합 될 수 있습니다. Stadler의 모듈 분류 단위].

컨베이어 속도 및 재료 발표

처리량과 정렬 정확도는 직접 거래. 고속 속도 증가 용량을 증가하지만 사용 가능한 감지 및 방출 시간을 감소. 많은 현대 라인은 3 ~ 5 m / 단일 층 재료 프리젠 테이션 (monolayer)과 함께 작동하며 과잉 항목을 방지합니다. 에어 제트 밸브는 밀접한 우주 패턴 (일반적으로 25 ~ 50 mm 노즐 사이)과 마이크로 초 정밀도로 발사되어야합니다.

데이터 융합 및 기계 학습

성공적인 분류는 종종 여러 센서 유형에서 출력을 혼란해야합니다. 예를 들어, 결합 된 NIR + 컬러 카메라 시스템은 시각적 인 모양 인식을 사용하여 폴리머 유형과 거부 된 검은 포장 (NIR 흡수)을 식별 할 수 있습니다. AI 모델은 어려운 품목의 분류를 개선하기 위해 사이트 별 폐기물 스트림에 훈련 될 수 있습니다. 연속 학습 메커니즘은 재료 구성으로 모델을 업데이트하거나 새로운 포장 디자인과 함께합니다.

유지 및 신뢰성

분류 선은 먼지, 습기 및 진동을 가진 가혹한 환경에서 운영합니다. 감지기 창은 청결한 지켜야 합니다; 많은 기능 사용 압축공기 도체 또는 와이퍼 체계. 컨베이어 방위, 벨트 추적 및 액추에이터 벨브는 일정한 검사를 요구합니다. 진동 감지기와 IoT 플랫폼을 사용하여 예측된 정비는 30~50%에 의해 계획되지 않은 가동 시간을 감소시킬 수 있습니다.

Emerging Technologies 및 미래 지향

여러 혁신은 새로운 수준의 효율성과 다양성을 자동화 정렬하는 것을 약속합니다.

Hyperspectral 및 다국적 화상 진찰

Hyperspectral 센서는 수십 개 또는 수백 개의 좁은 스펙트럼 밴드를 캡처하고 종이 등급, 혼합 폴리머 복합 재료 및 유기 오염 물질과 같은 복잡한 재료 식별을 가능하게합니다. AI와 결합 된이 시스템은 식품 등급과 비 식품 등급 포장과 구별 할 수 있으며, 폐쇄 루프 응용 프로그램에 대한 재생 출력의 품질을 향상시킵니다.

AI-Driven 로봇 정렬

깊은 학습 비전 시스템을 갖춘 로봇 팔은 부드러운과 적응력으로 이동 컨베이어에서 개체를 선택할 수 있습니다. 공기 제트기와는 달리, 그들은 파손없이 불규칙한 모양 (예 : 장난감, 신발)을 처리 할 수 있습니다. [[FLT : 0]]Bulk Handling Systems (BHS)[[FLT :1]] 및 AMP Robotics는 MRF에 이러한 시스템을 배치, 대상 폴리머에 대 한 90 % 이상 회복율을 달성.

디지털 트윈 및 시뮬레이션

분류 선의 디지털 트윈 모델은 엔지니어가 레이아웃 변경, 센서 업그레이드 또는 처리량 변경을 할 수 있습니다. 이 가속 설계 및 문제 해결. 예를 들어, ]VISU3D는 폐기물 분류 시설에 대한 플랜트 레벨 시뮬레이션 도구를 제공합니다.

Traceability를 위한 블록체인

재활용의 기원과 품질을 확인하려면 일부 기능은 분류 된 베일에 블록 체인 태그를 통합합니다. 센서는 원자재 스트림 데이터 (순수, 유형, 소스)를 immutable ledger에 기록하여 다운 스트림 구매자 및 규제 준수에 대한 투명성을 제공합니다.