Sistemas de clasificación de madera residual
La madera es una materia prima versátil y de excelentes características que se emplea en la construcción, el mobiliario, el papel, los interiores de los automóviles y la energía renovable. En la actualidad, solo se recicla el 15 % de los 16 millones de toneladas métricas de madera residual que se generan anualmente en todo el mundo. Con los métodos convencionales, las mejores calidades de la madera se infrarreciclan o se utilizan como biocombustible.
Nuestra tecnología de clasificación con deep learning revoluciona la forma de separar la madera sin procesar y las impurezas. Mediante la clasificación de la madera sólida y los materiales derivados de la madera (aglomerado, contrachapado, MDF) en fracciones individuales, la madera residual se puede reciclar de forma óptima en productos nuevos. Somos la primera empresa del mercado que ofrece una herramienta con deep learning para reciclar materiales de madera residual, y nuestra tecnología de clasificación le ayuda a crear nuevas y rentables fuentes de ingresos.
Desafíenos con su material
Madera reciclada
Los sistemas automatizados de clasificación basados en sensores pueden recuperar con eficacia los residuos de madera de diferentes procedencias, en residuos sólidos urbanos y en flujos de residuos industriales. La eliminación de impurezas como materiales inertes, metales y vidrio con unidades de clasificación por transmisión de rayos X (XRT) ofrece unos niveles de pureza excepcionales para generar materias primas secundarias. Nuestro sistema de clasificación, el primero del mundo que utiliza tecnología deep learning para detectar y separar diferentes tipos de madera, le ayuda a producir fracciones de alta pureza de madera A (madera no procesada) y madera B (derivados de madera procesada). Con nuestra tecnología de clasificación, puede clasificar con eficacia madera limpia a partir de derivados de madera, sea cual sea el flujo de entrada.
Separación de MDF y entre madera A y madera B
Nuestra innovadora combinación de sensores de alta precisión y tecnología deep learning permite una clasificación y una separación inigualables entre madera A y madera B. Materiales que antes eran difíciles de detectar, como los derivados de madera, ahora se pueden identificar, analizar y clasificar en el flujo de productos y así mejorar el control de proceso y la pureza final. Los tableros de fibra de densidad media (MDF) también se pueden separar con eficacia gracias a nuestros sistemas de clasificación de madera residual, lo que permite el uso en cascada de este material en aplicaciones como el embalaje. Nuestros resistentes y flexibles sistemas de clasificación están diseñados para satisfacer sus necesidades, ya sea generando madera limpia no procesada o fracciones de derivados de madera de alta pureza.
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