Erhöhte Recyclingquoten durch KI-Objekterkennung in Sortieranlagen

  • Durch Deep Learning weit mehr als nur die Materialien erkennen

  • [Gewicht | Größe | Form | Objekttyp z.B. Flasche | Food oder NoFood | Materialtyp | Beschädigung | Farbe ]

  • Preiswerte Hardware (Analysemodule) an verschiedenen Stellen der Prozesse in Ihrer Sortieranlage

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Real-time Prozessdaten mit intuitiven Dashboards

  • Prozessüberwachung und Warnmeldungen

  • Datenbasierte Prozessoptimierung 

  • Digitale Qualitätskontrolle und Reports

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Schützen Sie Ihre Anlagen vor gefährlichen Objekten

Vermeiden Sie Kosten mit Hilfe der Detektion und Austragung von Objekten, welche Ihre Sortieranlagen beschädigen können

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Erhöhen Sie Durchsatz und Sortierqualität durch die optimierte Steuerung von Bestandssystemen

  • Regelung der Sortiermodule abhängig von schwankenden Stoffstromeigenschaffte (Inputmenge, Saugstufe, Schwellenwerte, etc.)

  • Vernetzung mit Bestandsystemen

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Wir arbeiten an unserer Vision, der KI-Sortiermaschine von Morgen

  • Deutlich reinere Sortierung bei hohem Durchsatz

  • Für 4 verschiedene Stoffströme nur 1 Maschine

  • Neue Stoffströme möglich (z.B. Food & Non-Food)

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1 Material- und Objekteigenschaften werden durch visuelle Sensorik und KI erkannt

2 Reinforcement Learning steuert die Düsen, um Objekte in den richtigen Kanal zu lenken

3 Sensorik im Kanal sendet Feedback an den Algorithmus zur selbstlernenden Optimierung

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