tecnología gain tomra recycling

GAIN™ - Deep Learning

GANE ventajas competitivas en sus operaciones de clasificación

GAIN™: Un avance gigantesco en precisión de clasificación

Como tecnología pionera complementaria de AUTOSORT™, GAIN™ permite clasificar objetos que antes no se podían separar según su forma y su textura. Aunque antes solo estaba disponible para la purificación de corrientes de PE, GAIN™ ahora también ofrece excelentes resultados en la clasificación de madera, para alcanzar niveles superiores de pureza y productividad.

Soluciones de clasificación más inteligentes, hoy y mañana

El deep learning es una tecnología que permite analizar imágenes y datos para que la unidad de clasificación mejore su eficacia con el tiempo, algo muy prometedor para la gestión y el reciclaje de residuos.
 
Gracias al entrenamiento y exponiéndose a miles de imágenes, GAIN™ establece relaciones y aprende de forma constante a diferenciar los residuos reciclables de los no reciclables, incluso con materiales que antes eran difíciles de clasificar.

AUTOSORT GAIN MADERA

"En TOMRA, hace décadas que usamos la inteligencia artificial y confiamos en que el deep learning seguirá aportando un enorme valor añadido a los recicladores".

sebastian solbach gain
Sebastian Solbach Team Leader Application Development - Deep Learning | R&D

Nuevo: GAIN™ para madera reciclada

Pionero en el uso del deep learning, GAIN™ ya está disponible para aplicaciones de reciclaje de madera. GAIN™ permite le permite generar fracciones limpias de madera reciclada y diferenciar entre madera sin procesar (madera A) y madera procesada (madera B).

Mientras la tecnología de clasificación por transmisión de rayos X (XRT) es excelente para eliminar impurezas como materiales inertes, metales y vidrio de la madera, GAIN™ va un paso más allá para clasificar y purificar la madera residual distinguiendo entre diversos tipos de derivados de madera, como por ejemplo MDF, HDF y materiales compuestos de madera y plástico.

Beneficios para usted:

- Mayor rendimiento y pureza
- Clasifica categorías de madera residual
- Mejor control del proceso
- Sistema de clasificación robusto y fiable

GAIN™ purifica la madera reciclada eliminando impurezas como:

- MDF (tableros de fibra de densidad media)
- HDF (tableros de fibra de alta densidad)
- WPC (compuestos de madera y plástico)
- OSB (tableros de fibras orientadas)
- Tableros de aglomerado
- Contrachapado

  • Clasificación de madera residual para madera reciclada de alta pureza: tecnología GAIN

  • Recuperación de MDF a partir de residuos de madera: tecnología de aprendizaje profundo GAIN

cartuchos de silicona

GAIN™ para cartuchos de silicona

Utilizado en combinación con AUTOSORT™, GAIN™ purifica el polietileno (PE) posconsumo retirando los cartuchos de silicona de polietileno y los objetos que no son de polietileno. Hasta ahora, los cartuchos de silicona se consideraban difíciles de clasificar y eran uno de los principales contaminantes en las corrientes de residuos de PE, pero GAIN™ establece nuevos estándares industriales de pureza y rendimiento.

Incluso si los cartuchos de silicona están amontonados, dañados o deformados, GAIN™ detecta y separa estos objetos de las fracciones de PE limpio, aportando a los recicladores de plástico ventajas competitivas considerables.

Beneficios para usted:

- Niveles de pureza inigualables de PE postconsumo
- Gran adaptabilidad
- Puede trabajar a la velocidad máxima de la cinta

"Nuestro nuevo sistema AUTOSORT™ con tecnología GAIN™ nos convierte en la primera empresa del mundo que utiliza el deep learning para detectar y separar diferentes tipos de madera. Esta es una innovación revolucionaria que permite a los recicladores generar fracciones de alta calidad por categorías, como madera procesada y sin procesar".

Philipp Knopp, Product Manager gain
Philipp Knopp Product Manager Recycling
  • Con la ayuda de la tecnología inteligente GAIN de TOMRA, ALBA Group ha logrado superar con éxito este reto. El resultado, productos finales de alta calidad y una historia de éxito que pone de manifiesto el potencial del deep learning.

  • GAIN es un complemento de clasificación con deep learning para las máquinas AUTOSORT™ de TOMRA. Mediante la clasificación de objetos a partir de datos de sensores, GAIN aprende de la gran cantidad de información recopilada para detectar objetos con formas o texturas específicas.  

Transformando imágenes en inteligencia de clasificación adaptativa 


El sistema de deep learning de TOMRA permite categorizar objetos a partir de imágenes.

El deep learning, un tipo de IA, extrae características significativas de los datos recopilados (por ejemplo, imágenes o vídeos) con las que la solución aprende a comprender mejor las características propias de los objetos y cómo clasificarlos cuando los sensores los escanean sobre la cinta transportadora.

TOMRA_Línea de escaneo de madera

Redes neuronales conectando puntos

La tecnología deep learning añade una nueva dimensión al rendimiento, pero su éxito depende de la construcción de redes neuronales, que requiere una gran cantidad de datos catalogados para enseñar al sistema de clasificación.

Los ingenieros de software de TOMRA entrenan la red con miles de imágenes que contienen información sobre objetos. Basándose en esta información, la red reconoce patrones y propiedades y relaciona la información disponible con la tarea de clasificación para lograr una separación altamente eficiente.
TOMRA_Separación de madera A y madera B

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