TOMRA Recycling, specialista della selezione a sensori, ha ulteriormente rafforzato la sua offerta per il settore globale del riciclo del legno, diventando il primo al mondo a utilizzare il deep learning, una branca dell’intelligenza artificiale, nelle applicazioni di riciclo del legno.
L’azienda ha combinato la sua tecnologia AUTOSORT®, leader nel settore, con il suo modulo di selezione basato sul deep learning, GAIN, per creare una soluzione in grado di distinguere e selezionare diversi tipi di materiali a base di legno, migliorando significativamente i processi di selezione e produzione dei clienti.
L’applicazione principale della nuova soluzione di TOMRA Recycling è la selezione del legno A (legno non lavorato) dal legno B (prodotti in legno lavorati come i pannelli di fibra a media densità MDF, i pannelli di fibra ad alta densità HDF, i pannelli a fibre orientate e i pannelli truciolari).
TOMRA Recycling è all’avanguardia nel settore globale del riciclo del legno da più di 10 anni. La selezionatrice X-TRACT è diventata rapidamente popolare tra i produttori di pannelli truciolari perché in grado di produrre una frazione pulita di cippato riciclato selezionandolo e separandolo dal materiale inerte (vetro, pietre, ceramica, ecc.) e dai metalli. Una volta che l’unità X-TRACT ha rimosso queste impurità, il cippato recuperato è di qualità sufficientemente alta per essere utilizzato nella produzione di pannelli truciolari standard.
Negli ultimi anni, tuttavia, TOMRA Recycling è stata contattata da un numero crescente di clienti che desiderano utilizzare legno riciclato con un livello di purezza molto più elevato nei loro processi produttivi. Per raggiungere questi specifici requisiti di purezza, oltre a rimuovere il materiale inerte e i metalli presenti nel flusso in ingresso, è necessario rimuovere altre impurità, compresi i compositi di legno ingegnerizzati e i polimeri.
Poiché questi materiali non sono distinguibili dalla tecnologia a raggi X, l’unità X-TRACT non era adatta a questo compito di selezione. Determinati ad aiutare questi clienti e riconoscendo una potenziale lacuna nel mercato (ovvero una soluzione che avrebbe permesso alle aziende del settore del riciclo del legno di ottimizzare i processi di selezione del legno), gli esperti di deep learning di TOMRA hanno sviluppato un’applicazione che combina la selezionatrice AUTOSORT® con GAIN, il suo modulo aggiuntivo di selezione basato sul deep learning.
L’applicazione Legno A vs Legno B di TOMRA utilizza la tecnologia di deep learning per selezionare ed estrarre impurità che prima non potevano essere rilevate, rendendo possibile per la prima volta rilevare, analizzare e selezionare ogni tipo di legno diverso, ripulendo così la frazione di legno finale.
TOMRA è la prima azienda al mondo a utilizzare la tecnologia di deep learning per rilevare e separare i diversi tipi di legno, individuando il legno B (compositi di legno lavorati) come impurità per lasciare una frazione di legno A pulita (legno non lavorato) o, a seconda delle esigenze dei clienti, producendo frazioni individuali di compositi di legno ingegnerizzati ad alta purezza dal flusso di legno in ingresso.
Philipp Knopp, Product Manager di TOMRA Recycling, commenta: “Il riciclo del legno è un mercato in rapida evoluzione, con una legislazione sempre più severa introdotta in diverse regioni del mondo che aiuti a passare a un modello di economia più circolare. La nostra selezionatrice AUTOSORT® con GAIN utilizza la tecnologia di deep learning per creare una soluzione robusta e flessibile che siamo certi sarà accolta con favore dai produttori di legno di tutto il mondo. Consentirà inoltre ai nostri clienti di rendere i loro impianti validi anche in futuro, in quanto saranno meglio attrezzati per adattarsi e reagire a qualsiasi cambiamento futuro nel mercato globale del riciclo del legno, come ad esempio una nuova legislazione. Siamo lieti di essere i primi sul mercato a offrire questa soluzione basata sull’intelligenza artificiale”.
