AutoWEEEdakt

Computer Vision

Vid återvinning av WEEE (Waste Electrical and Electronic Equipment) används manuellt arbete i stor utsträckning för att sortera och kategorisera WEEE. Detta beror främst på att återvinningsföretag måste se till att produkter som innehåller miljö- och hälsofarliga komponenter sorteras ut för att sedan demonteras.
Det har gjorts flera försök att automatisera dessa steg med hjälp av AI-baserad bildigenkänning. Alla dessa försök har dock misslyckats på grund av den stora variationen av elektronisk utrustning som kan komma in till en återvinningsanläggning och det faktum att nya produkter kommer ut på marknaden varje dag. Manuell märkning av WEEE-objekt som krävs för att träna AI-baserade datorseende system är ett arbetsintensivt och därmed dyrt förfarande.

För att lösa detta problem föreslogs och utvecklades automatiserade märkningsförfaranden som bygger på övervakning av befintliga industriella återvinningsprocesser. Detta arbete har utförts på två olika återvinningsanläggningar, El-Kretsens sorterings och kategoriseringsstation vid EXSE-anläggningen i Arboga och NG Metalls återvinningsanläggning i Katrineholm.

Ladda ner projektposter

Fler projekt
Projekt

BAM – Bridging Advanced Materials

Europa satsar på avancerade material. Nu lägger vi grunden till en svensk satsning! Avancerade material har stor potential att öka konkurrenskraften och resiliensen hos den svenska…

Projekt

GAIA

Hur kan man använda AI och grundläggande geodata för att underlätta för kommuner att skapa, uppdatera och ajourhålla baskartor. Projektet utvecklar ett fritt tillgängligt AI-basera…

Projekt

Symbios i Halland

Symbios i Halland är ett initiativ som tar sikte på att stärka regionens förmåga att utveckla industriell symbios – ett smart och hållbart sätt att samarbeta där en aktörs restprod…