SIARA:sistem kecerdasan buatan untuk identifikasi dan klasifikasi limbah melalui visi komputer

Beberapa minggu yang lalu Anda dapat mempelajari tentang proyek ini di RRSS kami dan hari ini kami membawakan Anda entri yang didedikasikan untuk itu. Anda juga dapat menemukan detail lebih lanjut di situs web-nya sendiri .

Proyek ini muncul dari kebutuhan, yang ada di pabrik pemilahan sampah kemasan ringan, untuk memudahkan operator membuang sampah besar dari jalur pengolahan yang, karena bentuk atau ukurannya, merusak proses pemilahan berikutnya.

Untuk itu, kami membuat sistem kecerdasan buatan untuk identifikasi dan klasifikasi sampah melalui penglihatan buatan yang berinisial SIARA. Kami memberi tahu Anda!

Apa itu SIARA?

Ini adalah visi komputer sistem berdasarkan pembelajaran mendalam (jaringan saraf) untuk mendeteksi dan memisahkan limbah besar yang ditemukan pada ban berjalan di pintu masuk pabrik untuk pemilihan limbah plastik, karton atau kaleng (dari wadah kuning) dan dengan demikian mencegah saluran tersumbat atau rusak oleh limbah seperti itu.

Dengan desainnya, berbagai masalah akan terpecahkan:

• Kurangi waktu proses
• Meminimalkan biaya
• Hindari tugas yang membosankan

Ini adalah proyek yang dibiayai oleh Kementerian Ekonomi dan Bisnis dan dibiayai bersama oleh FEDER atau Dana Pembangunan Regional Eropa, yang tujuannya adalah untuk memperkuat kohesi sosial-ekonomi di dalam Uni Eropa dengan memperbaiki ketidakseimbangan antar kawasan.

Bagaimana cara kerja SIARA?

Sistem akan belajar mendeteksi limbah yang tidak harus dibuang dan membuang sisanya melalui kamera dengan sensor berbeda dan sistem kecerdasan buatan. Seperti yang telah kami katakan, pembelajaran mendalam akan digunakan untuk melatih SIARA , membuat database yang akan mencakup perolehan gambar dan penandaannya, pekerjaan yang sangat penting yang akan dilakukan selama tahap pertama proyek.

Sebagian besar aplikasi visi komputer menggunakan kamera yang menangkap spektrum, warna, dan tekstur yang terlihat, sehingga memudahkan untuk membedakan plastik, karton, dan kaleng yang mungkin memiliki warna atau tekstur yang sama. Untuk pengoptimalan lebih lanjut, gunakan kamera multispektral s akan dipelajari. Demikian juga, kamera 3D memberikan kedalaman dan dapat membantu memilih area serpihan pada ban berjalan pada gambar.

Anda juga perlu memilih sensor untuk menyertakan, komputer dan pencahayaan dan posisi semua elemen dalam struktur , serta perangkat keras yang akan digunakan untuk evaluasi mereka.

En ella, una cinta transportadora recibe los residuos de entrada y los distribuye a lo largo de la planta en distintos proses pemilihan. El sistema de adquisición que se va a utilizar para la captura de datos se instalará sobre esta cinta de alimentación de la línea y tomará imágenes de los residuos que entren a la planta. Este sistema se seleccionará y se calibrará en los laboratorios de ATRIA .

 Di mana SIARA diterapkan?

Lingkungan uji proyek akan menjadi pabrik untuk pemilihan wadah plastik, kaleng, dan batu bata yang diberi judul Mancomunidad de San Marcos , di mana Trienekens beroperasi, di Urnieta (San Sebastián).

Di dalamnya, ban berjalan menerima limbah dan mendistribusikannya ke seluruh pabrik dalam proses seleksi yang berbeda. Sistem akuisisi yang akan digunakan untuk pengambilan data akan dipasang di jalur ini pada feeding belt dan akan mengambil gambar limbah yang masuk ke pabrik. Sistem ini akan dipilih dan dikalibrasi di ATRIA laboratorium.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang proyek kami, jangan ragu untuk mengunjungi situs web Proyek itu sendiri www.siaraproject.es.

Selain itu, Anda dapat mengikuti kami di Instagram untuk mengetahui berita terkini dan perkembangan SIARA hingga tahap akhir dan peluncurannya. Kami benar-benar ingin memberi tahu Anda setiap hari!

Jika Anda ingin bertanya kepada kami tentang sistem klasifikasi ini berdasarkan pembelajaran mendalam, hubungi kami!