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Jan 31, 2024

Comment associer les technologies de capteurs avec la bonne méthode d'extraction

Récemment, l’intelligence artificielle (IA) et la robotique ont retenu beaucoup l’attention. Pour certaines personnes, robotique et IA sont synonymes. Cependant, la robotique n’est pas l’IA, et l’IA n’est pas la robotique. L'IA cherche

Récemment, l’intelligence artificielle (IA) et la robotique ont retenu beaucoup l’attention. Pour certains, robotique et IA sont synonymes. Cependant, la robotique n’est pas l’IA, et l’IA n’est pas la robotique. L’IA cherche des solutions à des problèmes difficiles liés aux capacités humaines, tandis que la robotique vise à automatiser des tâches physiques et répétitives. De plus, les robots ne sont pas la seule technologie mécanique avec laquelle l’IA peut être associée. Dans certains cas, l’application nécessite une extraction plus robuste, comme les jets d’air couramment utilisés avec les trieurs optiques, qui ont prouvé leur valeur dans les MRF au fil des décennies.

Chez MSS, nous sommes fermement convaincus que la technologie de détection doit être complètement découplée de la technologie d’extraction. L’un n’a vraiment rien à voir avec l’autre. Un opérateur MRF doit considérer la meilleure technologie de capteur pour identifier les éléments ciblés dans un flux de matériaux mixtes, puis l'associer à la méthode d'extraction la plus appropriée requise pour retirer physiquement les éléments ciblés.

Les capteurs les plus couramment utilisés dans les applications MRF de tri de masse sont le proche infrarouge (NIR), la couleur et le métal. Selon l'application, une seule ou éventuellement une combinaison de ces technologies de capteurs individuels peut être nécessaire pour atteindre l'objectif de tri. Les performances de ces capteurs peuvent être améliorées en ajoutant d’autres technologies de capteurs, telles que l’IA.

Les capteurs NIR et IA peuvent fournir de grandes quantités de données et de statistiques aux opérateurs MRF à des fins de surveillance et d'amélioration opérationnelle. La capacité d'apprentissage en profondeur de l'IA est complémentaire du NIR, et ses niveaux plus profonds de granularité disponibles permettent des classifications plus fines des catégories individuelles de produits et de matériaux.

De plus, les capteurs d'IA s'appuient sur les capacités d'identification que le NIR ne possède pas, triant principalement les articles tels que les boîtes de nourriture pour chats et les feuilles de cuisson des canettes de boissons usagées (UBC) et les bouteilles en polyéthylène téréphtalate (PET) des thermoformes PET. Les capteurs NIR peuvent véritablement identifier les matériaux par chimie, contrairement aux capteurs IA.

Les capteurs d’IA fonctionnent comme l’œil humain, déduisant ce qu’un objet pourrait être en fonction de son apparence ; il ne peut pas déterminer si une bouteille est fabriquée en PET ou en polyéthylène haute densité (HDPE), il ne le fait qu'indirectement. Les capteurs IA ne peuvent pas non plus faire la distinction entre certains conteneurs thermoformés en PET et PP ou UBC dotés de manchons rétractables en PET, et ceux avec des graphiques directement imprimés. Ce sont des tâches pour lesquelles les capteurs NIR conventionnels, associés aux détecteurs de métaux, sont bien adaptés.

Les vitesses de convoyeur et de décision sont des considérations supplémentaires. Les capteurs NIR peuvent aller jusqu'à 1 000 pieds par minute, tandis que l'IA commence à rencontrer des problèmes lorsque la bande se déplace à plus de 300 pieds par minute. De plus, la vitesse de décision, ou le temps entre la détection et l’extraction d’un élément, est environ 10 fois plus rapide pour les capteurs NIR que pour les capteurs IA. En ce qui concerne la largeur de travail, les capteurs AI sont généralement utilisés sur des bandes jusqu'à 60 pouces de largeur. Par conséquent, si vous souhaitez aller plus loin, vous devrez doubler le nombre de capteurs IA. D'autre part, les capteurs NIR des trieurs optiques peuvent être utilisés sur des bandes transporteuses d'une largeur allant jusqu'à 112 pouces.

Les ventouses couramment utilisées sur les robots constituent une forme de technologie d’extraction. Les jets d'air utilisés avec les trieurs optiques en sont une autre forme. Mais les options ne s’arrêtent pas là ; les technologies d’extraction peuvent également inclure des pinces ou des déflecteurs, par exemple.

Lorsque vous déterminez la meilleure technologie d’extraction pour une application particulière, tenez compte des prélèvements efficaces par minute. Nous définissons les sélections efficaces comme celles où l'effecteur place avec succès l'élément cible correct dans la goulotte dédiée, et pas seulement le nombre de mouvements ou d'éjections. Sur la base des données dont nous disposons sur toutes nos installations, nos trieurs optiques à jet d'air peuvent réaliser plus de 1 000 prélèvements effectifs par minute à partir d'une bande d'accélération de 112 pouces de large, alors qu'un robot pourrait être capable d'effectuer environ 60 prélèvements effectifs par minute ( sur 90 mouvements possibles), ce qui le rend 15 fois plus lent.