AISORT by Xingyao Robotics

구리 와이어 선별 | AISORT

애플리케이션 개요

재활용 작업을 위한 구리선 선별

구리선과 케이블은 재활용 산업에서 가장 높은 가치를 지닌 품목 중 하나입니다. 폐기된 케이블에서 회수된 구리는 LME 음극 가격의 85~95%를 차지하지만, 전통적인 수동 선별은 상당한 가치를 남겨둡니다. 자동화된 광학 및 센서 기반 선별은 미세 구리선을 회수하고, 절연 구리와 나동을 분리하며, 베일 순도를 낮추는 오염물질을 제거할 수 있습니다.

최신 구리선 선별 시스템은 가시광선 카메라, 근적외선(NIR) 센서 및 전자기 유도를 결합하여 시간당 1~15톤의 처리량에서 98% 이상의 순도를 달성합니다.

원료 복잡성

변동성이 높음

구리선은 PVC, 고무, 알루미늄, 황동 및 철 금속과 혼합되어 유입되며, 각각 다른 감지 전략이 필요합니다.

위험 가치

$6,000~9,000/톤

청정 #1 구리는 혼합 또는 오염된 베일보다 20~40%의 프리미엄을 받습니다. 선별 정밀도는 베일당 수익에 직접적으로 영향을 미칩니다.

주요 기술 요구 사항

다중 센서 융합

단일 센서로 모든 구리선 유형을 안정적으로 분리할 수 없습니다. RGB 카메라는 색상 차이를 식별하고, NIR은 폴리머 절연을 감지하며, 와전류 센서는 금속 구성을 확인합니다.

일반적인 고장 모드

미세선 손실

직경 0.5mm 미만의 전선(자동차 하네스 및 전자제품에서 흔히 발견)은 일반적인 선별에서 자주 누락되며, 이는 일반 파쇄 잔여물 스트림에서 회수 가능한 구리의 5~15%에 해당합니다.

지금 구리선 선별이 중요한 이유

전 세계 구리 스크랩 시장은 전기화, 재생 에너지 확대, 광산 공급 부족에 힘입어 2030년까지 860억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 전선 선별 환경을 재편하는 주요 추세는 다음과 같습니다:

구리선 회수를 위한 선별 기술

기술감지 대상최적 적용한계점
RGB / 가시광선색상 (구리색 vs. 알루미늄 은색 vs. 절연 색상)나동선 분리, 색상 기반 절연 선별구리와 황동을 구분할 수 없으며 먼지/오염 시 감지 불가
근적외선 (NIR)절연 폴리머 유형 (PVC, PE, XLPE, 고무)과립화 전 피복재 종류별 절연선 선별금속 감지 불가; 어둡거나 검은색 절연은 NIR 신호 흡수
전자기 / 와전류전도성 — 구리 vs. 알루미늄 vs. 스테인리스최종 순도 확인, 알루미늄 오염물 제거절연 유형이나 표면 오염 식별 불가
X선 투과 (XRT)원자 밀도 차이중금속 분리, 두꺼운 절연 내 구리 감지비용이 높음; 대부분의 전선 선별에 필요하지 않음
AI / 딥러닝 비전형태, 질감 및 시각적 패턴특정 전선 유형(리본 케이블, 편조, 연선) 및 혼합 재료 어셈블리 식별훈련 데이터 필요; 성능은 대표 샘플 라이브러리에 의존

가장 효과적인 구리선 선별 라인은 일반적으로 두 가지 이상의 센서 유형(일반적으로 색상 기반 식별을 위한 RGB 비전과 절연 분석을 위한 NIR 또는 금속 확인을 위한 와전류)을 결합합니다.

일반적인 전선 선별 라인 구성

잘 설계된 구리선 선별 라인은 일반적으로 다음 공정 흐름을 따릅니다:

  1. 사전 파쇄 및 크기 조정: 케이블을 5~50mm 과립으로 분쇄; 초과분은 2차 파쇄로 반환.
  2. 철 금속 제거: 오버밴드 또는 드럼 자석이 광학 선별 전에 강철 및 철 오염물을 제거합니다.
  3. 1차 광학 선별: RGB + NIR 센서가 과립을 구리 풍부, 알루미늄, 혼합 금속 및 비금속 분획으로 분류합니다.
  4. 2차 순도 선별: 와전류 또는 유도 센서가 구리 분획을 확인하고 남은 비구리 금속을 배출합니다.
  5. 먼지 추출 및 공기 분급: 미세 입자와 가벼운 절연 조각을 제거합니다.

핵심 성과 지표