Твердые бытовые отходы. Утилизация и переработка бытовых отходов. Вторичное сырье. - "Роботы

"Роботы - сортировщики мусора"

Алексей Масленников
февраль 2020 г.

Роботы давно вошли в нашу жизнь Они собирают автомобили и электронные платы. Роботы работают в трудных и опасных условиях. Роботы участвуют в военных операциях. Даже жилища постепенно наполняются всевозможными роботами. Роботы становятся доступнее, умнее и проворнее, благодаря техническому прогрессу в электронике и механике.

На ручной сортировке мусора по всему миру занять огромное количество людей. По скромным подсчетам этой неприятной и трудной работой занято свыше 60 тыс. человек. Роботизирование ручной сортировки мусора стало очевидной задачей для инженеров. Им приходиться решать ряд задач при разработке роботов-сортировщиков.

1. Робот должен быть достаточно проворен. Это механическая задача.
2. Робот должен хорошо видеть. Это задача оптики и электроники.
3. Робот должен быть умным. Это задача электроники и программирования.
4.Робот должен быть очень сообразительным. Тут помогли нейро-сети.

Как робот определяет тип отходов

Точность определения материалов зависит от степени обучения искусственного интеллекта (ИИ). Система запоминает штрих-коды, внешний вид предметов, цвет и отраженный спектр. Скорость распознавания и широта распознаваемых материалов зависит от производительности нейросети (Neural network).

Процесс напоминает оптическую сортировку мусора, но подход к решению задачи несколько иной. Машинное зрение может обрабатывать данные по различным показателям одновременно благодаря использованию нейросетей. Также не обязательно определят тип материала по отражаенному спектру. В основном предметы оцениваются по внешнему виду, также как это делает рабочий-сортировшик на конвейере.

Большая часть программного обеспечения для разработки и обучения ИИ находится в открытом доступе, например, на GitHub. Им пользуются зарубежные компании, например, канадская Waste Robotics и финская ZenRobotics.

Механическая часть робота-сортировщика

В качестве манипуляторов используются традиционные шарнирные, с направляющими, а также относительно новые конструкции с параллельной кинематикой.

Роботы с параллельной кинематикой обладают исключительной быстротой и точность. Это определило их широкую полупулярность в настоящее время.

Российские разработки роботов-сортировщиков

В петербургском Планетарии №1 при поддержке Фонда содействия инновациям занимаются разработкой проекта "NeuroRecycе" под руководством Евгения Гудова. Робототехнический проект вырос на базе некоммерческого коворкинга YotaLab.

Робот-трипод должен совершать одну операцию в секунду и перемещать до 10 кг груза с точностью до 0,1 мм. Для выполнения этой задачи задействован искусственный интеллект и точная робототехника. Сейчас нейросеть определяет 10-20% объектов, а в перспективе – до 70%.

В NeuroRecycle используются готовые решения YOLO и TensorFlow. К продаже версия должна быть готова к концу 2020 года. Разработчики рассчитывают, что их робот будет дешевле зарубежных аналогов в 5 раз (испанские роботы стоят около 32 миллионов).

ООО "Лаборатория машинного обучения" также разрабатывает систему сортировки мусора на базе нейросетей. Проект получил государственную поддержку через систему грантов Национальной технологической инициативы. Нейронет стал одним из основных направлений разработки и реализации данной комплексной программы. На стадии программирования партнерами Лаборатории были коллеги из Зеленоградского инновационно-технологического центра и специалисты Московского института электронной техники.

В московском АО Экотех (ГК "Экологические и энергетические технологии") разработали опытно-промышленный образец. Система распознавания робота построена на базе гиперспектральной (NIR) сканирующей камеры. Она различает практически все находящиеся на движущейся ленте конвейера предметы, размерами более 7 кв.см на скорости до 3 м/c. В частности, система распознает до 20 видов пластмасс по их химическому составу и цвету в процессе движения отходов по ленте конвейера. В качестве манипулятора используется трипод FESTO.

В новосибирском Институте теплофизики СО РАНН разрабатывают автоматизированную систему сортировки мусора с использованием ИИ. Ученые получили федеральный целевой грант в 60 миллионов рублей.

Алексей Масленников

Источник: waste.ru

Статьи журнала "Твердые бытовые отходы"

Определение конечного продукта утилизации На основании какого документа сырье, образующееся в результате утилизации отходов, считается конечны...	Вполне перерабатывамый TETRA PAK В журнале «ТБО» № 12, 2018, была опубликована статья «Перерабатываемый неперабатываемый Tetra Pak»...
Сточные воды и выгребные ямы Проблема выгребных ям в России стоит намного острее, чем это может показаться на первый взгляд. По...	Какие требования необходимо соблюдать транспортировщику отходов Скажите, пожалуйста, какие необходимо соблюдать условия, чтобы транспортировать отходы III класса оп...
Почему не развивается переработка отходов стекла Стекло – благодатнейший материал: абсолютно экологически чистый, он может быть переработан без по...	PAYT как экономический стимул производить меньше отходов Статья имеет целью раскрыть содержание подхода PAYT, показать наиболее яркие примеры его применения ...
Расходы на оплату труда в тарифах на обращение с ТКО Современное нормирование труда в отрасли обращения с отходами вызывает определенные вопросы, а пос...	Метаморфозы ТКО «Мусорная» реформа… Сколько надежд связывает с ней наше правительство. С ее начала прошло два года...

Настоящим, в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года, Вы подтверждаете свое согласие на обработку компанией ООО «Концепция связи XXI век» персональных данных: сбор, систематизацию, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, передачу в целях продвижения товаров, работ, услуг на рынке путем осуществления прямых контактов с помощью средств связи, продажи продуктов и услуг на Ваше имя, блокирование, обезличивание, уничтожение.

Компания ООО «Концепция связи XXI век» гарантирует конфиденциальность получаемой информации. Обработка персональных данных осуществляется в целях эффективного исполнения заказов, договоров и иных обязательств, принятых компанией в качестве обязательных к исполнению.

В случае необходимости предоставления Ваших персональных данных правообладателю, дистрибьютору или реселлеру программного обеспечения в целях регистрации программного обеспечения на Ваше имя, Вы даёте согласие на передачу своих персональных данных.

Компания ООО «Концепция связи XXI век» гарантирует, что правообладатель, дистрибьютор или реселлер программного обеспечения осуществляет защиту персональных данных на условиях, аналогичных изложенным в Политике конфиденциальности персональных данных.

Настоящее согласие распространяется на следующие персональные данные: фамилия, имя и отчество, место работы, должность, адрес электронной почты, почтовый адрес доставки заказов, контактный телефон, платёжные реквизиты. Срок действия согласия является неограниченным. Вы можете в любой момент отозвать настоящее согласие, направив письменное уведомление на адрес: podpiska@vedomost.ru с пометкой «Отзыв согласия на обработку персональных данных».

Обращаем Ваше внимание, что отзыв согласия на обработку персональных данных влечёт за собой удаление Вашей учётной записи с соответствующего Интернет-сайта и/или уничтожение записей, содержащих Ваши персональные данные, в системах обработки персональных данных компании ООО «Концепция связи XXI век», что может сделать невозможным для Вас пользование ее интернет-сервисами.

Давая согласие на обработку персональных данных, Вы гарантируете, что представленная Вами информация является полной, точной и достоверной, а также что при представлении информации не нарушаются действующее законодательство Российской Федерации, законные права и интересы третьих лиц. Вы подтверждаете, что вся предоставленная информация заполнена Вами в отношении себя лично.

Настоящее согласие действует в течение всего периода хранения персональных данных, если иное не предусмотрено законодательством Российской Федерации.

Принимаю условия соглашения