AISORT by Xingyao Robotics

분류 기술 비교 | AISORT

기술 가이드

재활용 시설에 적합한 분류 기술을 선택하는 방법

선별 기술 선택에 따라 시설의 처리량, 순도, 운영 비용 및 변화하는 자재 흐름에 적응하는 능력이 결정됩니다. 이 가이드는 현대 재활용에 사용되는 6가지 주요 분류 기술을 체계적으로 비교하고 각 기술을 특정 용도에 맞게 적용하기 위한 실제 기준을 제공합니다.

한눈에 보는 기술 역량

기술감지최고의 애플리케이션제한 사항
RGB 가시광 카메라색상, 밝기, 모양플라스틱병 색상 분류, 유리 파유리, 전자 폐기물동일한 색상의 다른 폴리머 유형을 구분할 수 없음(예: 투명 PET와 투명 PVC)
NIR 분광학분자 반사 특성에 따른 고분자 유형PET/HDPE/PP/PVC 분리; 종이 대 플라스틱 식별어두운 물질이나 검은색 물질은 NIR 신호를 흡수합니다. 표면 습기로 인해 스펙트럼 왜곡이 발생합니다
초분광/SWIR유사한 폴리머 식별을 위한 확장된 파장 범위암색 플라스틱 분류, 식품 등급 rPET 정제, HDPE와 LDPE 구별더 높은 자본 비용, 단일 대역 NIR보다 느린 스캔 속도
XRT(X선 투과)재료 간 원자 밀도 차이분쇄기 잔류물에서 중금속 회수; 광물/광석 분류; 구리에서 알루미늄을 제거가벼운 재료(플라스틱, 종이)에는 적합하지 않습니다. 방사선 안전 규정 준수 필요
와전류 + 유도금속의 전기 전도성비철 금속 선별(구리에서 알루미늄); 플레이크 스트림에서 금속 조각 감지폴리머 유형, 색상 또는 비금속 오염물질을 식별할 수 없음
AI / 딥 러닝 비전시각적 패턴, 브랜드별 패키징, 복잡한 개체 기하학브랜드 수준 패키징 식별; 혼합 재료 구성 요소 인식; 정렬된 분수의 품질 등급대표적인 훈련 데이터가 필요합니다. 포장 디자인 변경에 따라 모델 재교육 필요

귀하의 애플리케이션에 맞는 기술

강성 플라스틱 용기(병, 욕조, 쟁반)

표준: RGB + NIR. RGB는 색상별로 구분됩니다(투명 vs. 파란색 vs. 녹색 PET). NIR은 폴리머 유형(PET, HDPE, PP, PVC)을 식별합니다. 식품 등급 출력의 경우 두 번째 NIR 통과와 금속 검출을 추가하여 <50ppm 오염을 달성하세요.

연포장 및 필름

표준: NIR + 3D 레이저. 필름은 단단한 용기와 분류 슈트에서 다르게 작동합니다. 즉, 뜨고, 접히고, 겹쳐집니다. 3D 레이저 삼각측량은 필름 레이어와 단단한 항목을 구별하는 데 도움이 됩니다. NIR은 필름 자체의 폴리머 유형을 식별합니다.

전자 폐기물 및 WEEE

표준: XRT + RGB + 인덕션 + AI. 전자 폐기물의 극한 밀도 범위(경량 플라스틱 케이스부터 고밀도 구리 방열판 및 강철 프레임까지)에는 밀도 기반 사전 분리(XRT), 색상 기반 분류(RGB) 및 금속 검증(유도)이 필요합니다. AI 비전은 회로 기판, 배터리, 커넥터와 같은 특정 구성 요소 유형을 식별하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다.

건축 및 철거 폐기물

표준: NIR + 3D + 와전류. C&D 소재는 무겁고 마모성이 높으며 가변성이 높습니다. 공격적인 자동 청소 시스템을 갖춘 견고한 센서 하우징은 센서 기술만큼 중요합니다. 광학 선별 전 미세먼지 제거를 위한 사전 스크리닝이 필수입니다.

센서 이외의 주요 선택 기준