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

TRACELAND – Innovativt spårbarhetsprojekt inom fiske

Nya landningsregler inom fisket och det europeiska digitala produktpasset (DPP) skapar nya krav för mer exakta data och en bättre förvaltning av havsresurserna. Chalmers Industrite…

Projekt

Digiclean – Automated monotoring of industrial cleaning processes

I det Vinnovafinansierade projektet samarbetar Digiclean och IKPAB tillsammans med RISE, Chalmers Industriteknik, Gnosjö Automatsvarvning AB, Parker Borås, Volvo, SKF och Clemond…

Projekt

Framtidens mat – om att reagera och agera

Året är 2035 och Sverige är i en kris. Tillgången på mat är begränsad och förväntan på myndigheternas hjälp hög. För att säkerställa att hushåll får tillgång till…