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

ALLGAE − Textilfibrer från 100 % algråvara

I forskningsprojektet ALLGAE utvecklas 100% algbaserade textilfibrer från sidoströmmar av tång. Därtill kommer ett nytt algpigment att integreras i en effektiv enstegsprocess under…

Projekt

CIRCUBLADE – Cirkulär resursanvändning av uttjänta vindturbinblad

CIRCUBLADE-projektet undersökte möjligheten att utveckla en cirkulär lösning för att återanvända stora mängder uttjänta vindturbinblad (WTB). Forskningen omfattade effektiv logisti…

Projekt

Returbar – ett cirkulärt system för matkassar i e-handeln

Projektet Returbar har haft syftet att ligga till grund för utvecklingen av ett branschgemensamt cirkulärt system för B2C leveranser av livsmedel, med målsättningen att leverera et…