GAINnext™

Sistema declasificación asistido por inteligencia artificial con tecnología de Aprendizaje Profundo.

  • Icono ejemplo USP

    Clasifica residuos con IA

  • Icono ejemplo USP

    Identifica objetos difíciles de clasificar

  • Icono ejemplo USP

    Crea nuevos flujos de materiales

  • Icono ejemplo USP

    Automatiza la clasificación manual 

  • Icono ejemplo USP

    Amplio ecosistema de aplicaciones

Clasificación de alta precisión de múltiples flujos de materiales con tecnología de Aprendizaje Profundo


GAINnext™ maximiza la recuperación y la pureza de los materiales en el proceso de reciclaje. Lleva a cabo una clasificación visual basada en Deep Learing, un tipo de  inteligencia artificial, capaz de identificar miles de objetos en milisegundos. Asegura un alto rendimiento con hasta 2000 eyecciones por minuto, dependiendo de la aplicación.  

Gracias a su software de aprendizaje profundo integrado, GAINnext™ identifica objetos hasta ahora difíciles de clasificar, reduciendo la necesidad de clasificación manual. El sistema automatiza así tareas complejas que no pueden gestionarse con la clasificación espectrométrica de infrarrojo cercano  de residuos tradicional. GAINnext™ es un sistema inteligente capaz también de clasificar objetos superpuestos y calcular el posicionamiento de la trayectoria para una clasificación de alta precisión.

GAINnext™ permite procesar múltiples flujos de materiales en una única línea de clasificación. Su tecnología es adaptable y está preparada para las necesidades del futuro. Se puede optimizar fácilmente mediante su conectividad a la  red para mejorar continuamente el rendimiento y reducir el tiempo de inactividad del equipo. La monitorización basada en la nube y los servicios de aplicaciones digitales están disponibles opcionalmente con TOMRA Insight.

CARACTERÍSTICAS
  • Con tecnología de aprendizaje profundo
  • Integra múltiples sensores 
  • Cámara en color de alta resolución
  • Permite la actualización del software
  • TOMRA Insight (opcional)
  • Analizador de residuos (opcional)

¿Qué puede clasificar GAINnext™?

Plásticos aptos para uso alimentario

  • Botellas de PET aptas para uso alimentario

    Separa las botellas de PET en contacto con alimentos de los envases no alimentarios, como los de detergente y los aerosoles, en flujos mixtos, lo que permite obtener rPET de alta pureza para el reciclaje botella a botella sin necesidad de clasificación manual.

  • Bandejas de PET aptas para uso alimentario

    Recupera bandejas de PET monocapa transparentes de alto valor a partir de flujos mixtos, separando las bandejas en contacto con alimentos de las aplicaciones no alimentarias, lo que permite obtener rPET de alta pureza y facilita el reciclaje de bandeja a bandeja.

  • Envases de PP aptos para uso alimentario

    Identifica y separa los envases de PP en contacto con alimentos, como envases de yogures y tarrinas , de las aplicaciones no alimentarias, como los cosméticos y los productos de limpieza, lo que permite obtener rPP de alta pureza para un reciclaje uniforme y de alta calidad.

  • Envases de PEAD aptos para uso alimentario

    Separan los envases de PEAD en contacto con alimentos, como botellas de leche y agua, de los envases no alimentarios, como los de detergente y champú, en flujos mixtos, lo que permite obtener rPEAD de alta pureza para un reciclaje que cumple con las normativas de contacto con alimentos.

Aplicaciones para envases mixtos

  • Limpieza de PET

    Elimina contaminantes difíciles de clasificar, como PET opaco, textiles y materiales multicapa, de los flujos de PET, mejorando la pureza de las fracciones de PET transparente y azul claro para un reciclaje de alta calidad.

  • Cartuchos de PE- silicona

    Utiliza una clasificación visual basada en IA para detectar y eliminar los cartuchos de PE-silicona y los objetos que no son de PE, generando fracciones de polietileno de alta pureza y mejorando el rendimiento del reciclaje posterior.


  • Latas de bebidas usadas de aluminio (UBC)

    Identifica las latas UBC basándose en características visuales como la forma y el tamaño, separándolas de contaminantes como aerosoles, latas de comida y bandejas para producir fracciones de aluminio de alta pureza.

Aplicaciones metálicas

  • Perfil de aluminio 

    Mejora la calidad de la chatarra de perfiles de aluminio mediante la detección y eliminación de aluminio fundido de baja aleación en flujos de metales mixtos, lo que permite obtener fracciones de perfiles de aluminio de alta pureza con bajo contenido de silicio para aplicaciones de reciclaje de primera calidad.


  • Inducidos de cobre

    Elimina los compuestos de cobre y acero, “meatballs” y las armaduras de motor, de la chatarra ferrosa, reduciendo los niveles residuales de cobre y permitiendo obtener materia prima de reciclaje de acero de mayor calidad.

Papel y madera

  • Papel destintado / Limpieza de papel

    Mejora el rendimiento del papel destintado al eliminar materiales difíciles de clasificar, como papel de color, sobres, recibos y cartón marrón, lo que permite obtener fracciones de papel de alta pureza para su reciclaje.

  • Madera (Madera natural (A) frente a madera procesada (B), C& D)

    Permite el reciclaje de madera de alta pureza mediante la clasificación de residuos de madera e identificación de materiales como madera sin tratar, madera procesada y MDF, a través de la clasificación automatizada y la eliminación de impurezas.

One AI system. Multiple configurations. 

GAINnext™ adds a new layer of visual intelligence to TOMRA’s sorting systems – enhancing material classification and enabling object recognition where it matters most. It can be integrated into existing setups or deployed as a standalone solution, with our experts defining the right configuration for your specific sorting requirements. 

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