FuturEnviro | Diciembre 2020/Enero 2021 December 2020/January 2021 www.futurenviro.es 87 de la carga y el alcance necesario. Se pueden realizar implantaciones suspendidas en un puente de trabajo o con peana al suelo. El sistema de captación dispone de cabezal multiherramienta. Este cabezal permite utilizar la herramienta adecuada en función de complejidad geométrica del material, así como su peso. Pudiendo retirar elementos ligeros y planos como un trozo de cartón con la ventosa aspirante como elementos complejos y pesados como una sartén de cocina con una pinza retráctil. Almacenamiento Los sistemas de captación disponen para el realizar el fin de maniobra de unas tolvas/toboganes para depósito y caída de residuos capturados. El modelo 3100-RU que puede realizar hasta siete capturas de materiales diferentes dispone de hasta siete tolvas de clasificación. A partir de estas tolvas se distribuyen los materiales en función de las necesidades de cada instalación. Software central: criterios de selección y aprendizaje: Los sistemas de detección y visión artificial trasladan al software central del sistema el conocimiento de los objetos que circulan sobre la banda principal, identificando su volumen, características de materiales (los definidos por el espectrógrafo) y su perímetro como objetos independientes (visión artificial) para definir según su posición sobre la banda transportadora, su forma óptima de ser retirados por los sistemas robóticos. La conjunción de los datos aportados por los perfilómetros junto a los datos del espectrógrafo y la visión artificial establecerán los criterios de captura utilizados por los Robots KUKA. La inteligencia artificial actúa en este módulo y por concepto se irán depurando las captaciones y el propio sistema se retroalimenta con la experiencia. Conclusiones sobre ICR-Eco Es el sistema autónomo de identificación y captación robótica de residuos que emula el proceso de visión y captación humana. Identifica y capta cualquier tipo de residuo metálico, plástico y papel/ cartón independientemente de su forma, tamaño o peso. Incorpora a las mejores tecnologías en detección de residuos y captación robótica del mercado. La detección se completa con visión óptica ejecutando una identificación integrada basada en conjunto de sensores operando bajo Machine Learning (IA). La captación Robótica con cabezal multiherramienta permite captar metales, plásticos, papel y cartón de formas y pesos variados. Garantiza el crecimiento asegurado bajo training de la Inteligencia Artificial Entrenamiento predictivo con análisis continuo de perímetros, volúmenes, texturas, conceptos y materiales de los objetos en circulación En definitiva, ICR-Eco es el captador robótico que reduce costes, aumenta la calidad del producto y asegura el reciclado en cualquier condición higiénica de la materia prima. The capture system is equipped with a multi-tool head. This head allows the appropriate tool to be used depending on the geometric complexity of the material, as well as its weight. Light, flat items such as pieces of cardboard can be removed with the suction cup, while complex, heavy items such as frying pans can be removed with the retractable gripper. Storage The collection systems are equipped with hoppers/chutes for depositing and lowering the captured waste at the end of the manoeuvre. The 3100-RU model, which can capture up to seven different materials, has up to seven sorting hoppers. From these hoppers, the materials can be distributed in accordance with the needs of each facility. Central software: sorting and learning criteria: The detection and machine vision systems transfer information on the objects circulating on the main conveyor belt to the central software system. These systems identify volume, material characteristics (those defined by the spectrograph) and the perimeter of the material as independent objects (machine vision) to define the optimal way in which they can be removed by the robotic systems, in accordance with their position on the conveyor belt. The combination of the data provided by the profilometers, together with the data from the spectrograph and the machine vision system will establish the capture criteria implemented by the KUKA Robots. Artificial intelligence is implemented in this module, and is designed to provide feedback to the system itself on capture operations to enable these operations to be refined. ICR-Eco - Conclusions ICR-Eco is an autonomous robotic waste identification and sorting system that emulates the human vision and gripping process. It identifies and removes any type of waste metal, plastic and paper/board, regardless of shape, size or weight. It incorporates the best waste detection and robotic capture technologies on the market. Detection is completed with optical vision executing an integrated identification process based on an array of sensors operating with Machine Learning (AI). Robotic gripping with multi-tool head enables the removal of metals, plastics, paper & board of varying shapes and weights. The system ensures continuous AI-based learning and predictive training with continuous analysis of the perimeters, volumes, textures, concepts and materials of the objects on the conveyor. Ultimately, ICR-Eco is a robotic waste sorting system that reduces costs, increases product quality and ensures recycling regardless of the hygienic condition of the input material. Ricardo García Pérez-Carro CEO Ecocidi Recursos, S,L. Juan José Rio (Director Dpto. I+D+I) de Inversiones JR Robótica S.L. Smart Waste: Robótica y nuevas tecnologías | Robotics & new technologies
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