Сотрудники Института теплофизики имени Кутателадзе СО РАН создали техническое решение для сортировки ТКО с использованием нейросети

Состоящая из конвейера и робота установка определяет необходимый тип пластика с точностью 95 %.

По заказу группы компаний «Тайгер-Сибирь», занимающейся раздельным сбором ТКО (стекла, алюминия, ПЭТ), ученые собрали экспериментальный образец сортировщика пластика. Компания была заинтересована в снижении влияния человеческого фактора, так как сортировка производится вручную.

Установка работает следующим образом: по ленте циркулируют отходы, робот с пневматическим захватом, исходя из того, что определяет система на основе изображений с камер, берет и складывает нужный тип мусора в отдельные емкости.

Для того чтобы обучить систему, содержимое баков для пластика и стекла прогоняли на конвейере установки и формировали базу данных.

«Потребовалось много данных. Речь идет о десятках тысяч изображений. Наш алгоритм может распознавать различные отходы: пластик бытовой и от автомобильных масел, банки и так далее. Следующий этап — взаимодействие системы распознавания с управляющими и исполнительными механизмами. В нашем случае это дельта-робот (робот, состоящий из трех рычагов, прикрепленных посредством карданных шарниров к основанию). Он использует алгоритм принятия решений и собирает тот или иной вид мусора. Система достаточно гибкая, можно расставить приоритеты и задать, например, какой тип мусора обладает наибольшей ценностью. Сортировщик работает довольно быстро и может совершать несколько манипуляций в секунду. Точность определения составляет 95 %», — отмечает младший научный сотрудник лаборатории физических основ энергетических технологий ИТ СО РАН Леонид Михайлович Чикишев.

Образец пока опытный, и создан для того, чтобы продемонстрировать работоспособность технологии. После ввода в опытную эксплуатацию станут известны моменты, которые потребуют дальнейшей доработки. По словам сотрудника лаборатории, исполнительный механизм может быть любым: дельта-робота можно заменить, например, пневматической системой. Речь идет о том, чтобы продемонстрировать эффективность данного подхода. В зависимости от региона тип и состав мусора может меняться, и элементы оборудования можно подстраивать под разные нужды. Система обучаема — это означает, что она подстраивается под конкретный морфологический состав, если через нее прогнать определенный тип мусора.

«Когда мы задумывали этот проект, то закладывали очень большую гибкость, чтобы конструкция была масштабируемой и можно было применять несколько исполнительных механизмов в зависимости от необходимой производительности. Разница между научным прикладным проектом и финальным коммерческим продуктом колоссальна, но мы фактически продемонстрировали, что система работает», — уточнил Леонид Чикишев.

Источник: vk.com

Комментарии: