업계 최초로 식품 등급 플라스틱 분류 솔루션 주장 | Envirotec

GAINnext TM이 포함된 AUTOSORT TM은 객체 인식과 기존 센서 기반 정렬을 결합합니다. — 새로운 AUTOSORT 솔루션은 객체 인식과 기존 센서 기반 정렬을 결합합니다.

분류 솔루션 제공업체인 TOMRA Recycling은 PET, PP 및 HDPE에 대해 식품 등급 플라스틱과 비식품 등급 플라스틱을 분리하는 세 가지 "혁신적인" 애플리케이션 출시를 발표했습니다. 이 회사는 AI의 하위 집합인 딥 러닝에 대한 연구 개발을 통해 이러한 획기적인 발전이 가능했다고 밝혔습니다.

“세계적으로 유명한 AUTOSORT™ 장치를 위한 회사의 딥 러닝 기반 분류 추가 기능인 GAIN에 대한 TOMRA의 지속적인 투자 덕분에 이제 처음으로 식품 등급과 비식품 등급을 빠르고 효율적으로 분리하는 것이 가능해졌습니다. PET, PP, HDPE용 플라스틱을 대규모로 생산하고 있습니다.”

지금까지 식품 및 비식품 포장은 종종 동일한 재료로 만들어지고 시각적으로 매우 유사하여 오늘날 시장에 있는 어떤 분류 시스템으로도 분류하기가 어렵기 때문에 지금까지 식품 등급 분류는 업계에서 실질적인 과제로 입증되었습니다. 구별하고 분리하세요. 위생 문제와 점점 더 엄격해지는 업계 규정으로 인해 음식물 쓰레기 재활용 처리가 더욱 복잡해졌습니다.

그러나 TOMRA의 GAIN 기술(현재 GAINnext™로 브랜드 변경)은 회사의 AUTOSORT™ 장치의 분류 성능을 더욱 향상시켜 단단하고 까다로운 물체를 식별할 수 있도록 함으로써 이러한 모든 문제를 표면적으로 해결할 수 있습니다. , 어떤 경우에는 기존 광학 폐기물 센서를 사용하여 분류하는 것이 불가능하기도 합니다.

순도 95% 이상
TOMRA는 전통적인 근적외선, 시각 분광법 또는 기타 센서를 딥 러닝 기술과 결합하여 현재 시장에서 가장 정확한 솔루션을 개발했다고 밝혔습니다. "그리고 이 솔루션이 달성하는 순도(영국과 유럽 전역 고객 공장의 포장 응용 분야에서 95% 이상)는 TOMRA 고객에게 새로운 수익원 기회를 열어줄 것입니다."

TOMRA는 또한 회사의 기존 GAINnext를 보완하는 두 가지 비식품 애플리케이션을 출시할 예정입니다.^TM 생태계: 더 깨끗한 종이 스트림을 위한 잉크 제거용 애플리케이션과 훨씬 더 높은 순도의 PET 병 스트림을 위한 PET 클리너 애플리케이션입니다.

병에서 병까지의 품질
TOMRA Recycling의 총괄 EVP인 Volker Rehrmann 박사는 다음과 같이 말합니다. “우리는 AI 기술을 사용하여 수십 년 동안 분류 성능을 개선해 왔지만 이 최신 획기적인 애플리케이션은 우리에게 또 다른 업계 최초의 기록입니다. AI는 우리가 알고 있는 자원 회수를 변화시킬 수 있는 힘을 가지고 있으며, 딥 러닝과 AI의 최신 정교한 애플리케이션은 이 분야의 선구자로서의 입지를 강화합니다. 딥 러닝을 정교하게 활용한 GAINnext^TM 수년 동안 우리 업계에 중대한 과제를 제기해왔던 작업인 식품 등급 분류 및 병 대 병 품질을 가능하게 합니다. AI의 사용은 규제가 강화되고 기술적으로 진보된 솔루션에 대한 고객 요구가 증가하면서 가장 필요한 시기에 물질 순환성을 촉진하고 있습니다. TOMRA가 선별 분야의 변화를 주도하게 된 것을 자랑스럽게 생각합니다.”

PP-PET 및 HDPE 플라스틱에 대한 식품 등급 분류 — TOMRA에 따르면 이제 PP, PET, HDPE에 대한 식품 등급 분류가 가능해졌습니다.

가장 복잡한 정렬 작업 해결
TOMRA Recycling의 딥 러닝 제품 관리자인 Indrajeed Prasad는 다음과 같이 덧붙입니다. “딥 러닝 기술을 사용하면 수동 분류를 자동화할 수 있을 뿐만 아니라 업계에서 보다 세분화된 분류를 통해 고품질 재활용품을 달성할 수 있습니다. GAINnext는 재료와 모양별로 수천 개의 물체를 밀리초 단위로 감지할 수 있는 능력 덕분에^TM가장 복잡한 정렬 작업도 해결합니다. 또한 통합된 딥 러닝 소프트웨어를 통해 미래 요구 사항에 적응할 수 있는 기회를 제공합니다. 우리는 더 높은 순도의 재활용 콘텐츠에 대한 소비자 브랜드의 수요가 증가함에 따라 출력물 분류에 대한 더욱 엄격한 품질 요구 사항을 충족하기 위해 이러한 혁신적이고 절실히 필요한 솔루션을 출시할 수 있게 되어 기쁘게 생각합니다.”

현장에서 검증된 기술
GAIN다음^TM의 딥러닝 기술은 수년간 현장에서 입증되었습니다. TOMRA는 폴리에틸렌(PE) 스트림에서 PE 실리콘 카트리지를 식별하고 제거하는 애플리케이션을 통해 2019년 업계 최초로 딥 러닝 기술을 도입했습니다. 2022년에 우드칩 분류 신청이 곧 이어졌습니다. 현재까지 100개 이상의 AUTOSORT^TM GAINnext가 있는 장치^TM전 세계의 물질 회수 시설에 설치되어 있습니다.

새로운 응용 분야의 얼리 어답터 중에는 Leamington Spa에 있는 Berry Circular Polymers의 주력 시설, 영국 최대 다중 폴리머 시설인 브리스톨의 Viridor Avonmouth 및 소유하고 있는 프랑스 Nord Pal Plast 공장과 같은 시장을 선도하는 공장이 있습니다. 유럽 덴티스 그룹(European Dentis Group)의 제품입니다.

최신 GAINnext에 대한 시장 피드백^TM 회사는 개발이 매우 긍정적이라고 말했습니다. Nextek Ltd의 창립자이자 CEO인 Edward Kosior 교수는 첨단 기계적 재활용을 통해 식품 등급 재활용 폴리머를 만드는 것을 목표로 하는 NEXTLOOPP 이니셔티브를 가장 최근에 회사 테스트 센터를 방문한 사람들 중 하나로 평가했습니다. “TOMRA의 획기적인 AI 시스템은 GAIN다음^TM, 재활용 산업을 플라스틱 포장 분류의 흥미로운 중추적 전환점으로 추진했으며 식품 등급 응용 분야에서 많은 플라스틱의 루프를 닫을 수 있는 새로운 기회를 창출했습니다. GAIN다음^TM 시장에서 가장 단순하고 비용 효율적이며 효율적인 분류 시스템을 가속화할 준비가 되어 있습니다. 우리 업계가 이러한 변화의 여정에서 전진하는 모습을 보게 되어 매우 자랑스럽습니다.”