每天有成吨的可循环材料在回收站进行分拣和打包, 可循环材料的 '分拣' , 这是废物回收的关键难点. 最近AMP Robotics研发了一套AMP Cortex, 已经学会了识别超过150种不同的纸箱, 未来或能分拣更多材料!
美国成立专门纸箱AI委员会促进纸箱回收
AI概念诞生于60多年前, 经过几十年的技术发展和进步, AI迎来了新的热潮. AI应用于制造业和交通运输等行业已经有些年了, 而且正不断渗透到更多的领域. 你可能不会马上将AI和废物回收联系到一起, 但实际上他们很配.
纸箱回收委员会是由五个纸箱制造商组成的联盟, 成立于2009年, 从那时起五家制造商就一直合作致力于促进和改善美国的纸箱回收工作. 纸箱是食品和饮料的包装形式之一, 牛奶, 果汁, 豆类, 瓶装水和葡萄酒等产品都可以用纸箱包装. 在一系列住宅回收材料中, 纸箱高质量原始纤维的重要来源.
2009年的时候, 北美的纸箱回收利用率只有18%, 这意味着虽然纸箱材料富有价值, 但大多数美国人却无法将它们回收利用. 自成立以来, 纸箱委员会积极与回收产业链中的组织, 公司和政府部门合作, 支持公司开发新技术以提高纸箱的分拣效率.
智能机器人系统能分拣150种纸箱
AMP代表操控和感知, 以之命名的AMP Robotics公司是食品, 饮料纸箱分拣市场的新玩家, 它和北美纸箱委员会达成了合作.
AMP Robotics研发了一套可扩展的机器人系统, 意图降低纸箱的回收成本, 并通过提供有关设备效率和材料流动的信息, 打造智能回收站. 这套机器人系统的官方命名为AMP Cortex, Clarke是它的昵称, 来源于科幻小说作家和未来主义者Arthur C. Clarke的名字. 据悉, AMP Cortex目前已经在哥伦比亚丹佛的阿尔卑斯废物回收站安装使用.
Cortex系统中集成了一颗摄像头, 这颗摄像头和普通手机摄像头相似, 可以在可回收材料经过传送带时对其进行扫描. 系统内置的AI经过了学习和训练, 可以从其他材料中识别出几千种食品和饮料的纸箱.
AMP Cortex还能够区分不同类型的纸箱包装. 它不仅了解屋顶包饮品和无菌保鲜包装纸盒间的区别, 还能够区分肉汤和杏仁奶酪盒, 知道它们不是纸盒, 不应该分拣出来. 据悉, AMP Cortex已经学会了识别超过150种不同的纸箱, 而且它还在不断进步当中. 一旦AMP Cortex识别到周围有纸箱, 它就会用具有特殊设计抓爪(类似于吸盘)的蜘蛛状机械臂将纸箱抓起并分离. 虽然它识别材料的方式很像人眼, 但却可以更加快速高效的工作.
AMP Cortex现在每分钟可以抓取60个纸箱, 识别精度大约为90%. 作为参照, 人类分拣纸箱的平均速度为40个/分钟. Cortex每天可以工作16个小时, 现在已经运行一年多时间了. 随着Cortex不断学习, 其性能还将进一步提升.
物料从待分拣端流经设备到达分拣完成端的整个过程, Cortex都可以进行监控和记录. 系统清楚所有流过的材料, 而且可以手机包括可回收材料在内的数据信息. 重点是, 当这套系统安装在其他材料回收站时, 机器有一个轻微的学习曲线, Cortex以前学到的知识可以进行传递. 机器随时随地都在学习, 而且学到的知识可以在所有系统中共享.
未来用机器人分拣更多品类废品, 包装等
Dem-Con是一家回收, 加工, 清理一站式服务商. Dem-Con公司已经在它位于明尼苏达州沙科皮的工厂中引进了一台机器人. Dem-Con在创新, 新技术以及环境管理和居民教育上投入了大量财力和物力, 为安装下一台机器人做准备. 它们的居民教育计划包括, 每个月组织三到五个 '绿色旅行团' , 让学生们了解废物回收和处理.
由于这个机器人将在不同的环境下运行, 因此它不仅可以应用在阿尔卑斯山工厂中学到的知识, 还可以锻炼新的洞察力, 并在未来运用到其他机器人和工厂中. 位于科罗拉多州的Cortex也将从它身上获取新的知识, 正如它从Cortex身上获取知识一样.
虽然AMP Cortex目前只能分拣食品和饮料的纸箱, 但它正在不断学习通过传送带的所有材料, 每天都变得更聪明一点. 未来, 它不仅可以对其他可回收物进行分拣, 还可以通过编程将某些材料(例如塑料袋和尿布)剔除出去, 降低分拣成本, 并为人类分拣员提供更加安全的工作环境.
我们可以展望, 在不久的将来, 人类和机器人在废物回收工厂里协同工作, 有价值的材料不再被湮没在垃圾填埋场中.