Модель на основе машинного обучения определяет и сортирует 12 видов пластика

Ученые из Дании обучили нейросеть различать все основные виды «бытовых» и инженерных пластмасс для сортировки и переработки.

Авторы новой работы из Орхусского университета в Дании разработали новый метод, который позволяет распознавать 12 разных видов пластика.

Аналоги, которые обучены определять разные виды пластика за несколько секунд используют такие показатели, как разница в плотности. Но такой простой подход работает не всегда и приходится прибегать к ИК-спектроскопии, которая позволяет определять некоторые виды пластмасс при движении материала по конвейерной ленте. Авторы новой работы заявили, что их подход работает с большим числом полимеров и с более высокой точностью.

Для распознавания исследователи использовали данные гиперспектральной съемки в ИК-диапазоне. Дальше информацию анализирует искусственный интеллект, который обучили выявлять сигнал, соответствующий ключевым видам пластмасс: полиэтилену, полипропилену, полиэтилентерефталату (ПЭТ), поливинилхлориду (ПВХ), полистиролу и так далее. Всего система различает 12 видом пластмасс.

Благодаря этой технологии мы можем увидеть различия между всеми распространенными типами пластика для потребительских товаров и некоторыми высокопроизводительными видами. Мы можем даже заметить разницу между полимерами, состоящими из одинаковых строительных блоков, но образующими разную структуру.

Могенс Хиндж, авторы работы

В результате система различает разные виды пластика с точностью до 96 %. Отмечается, что алгоритм успешно прошел пилотные испытания.

Весной 2022 года начнется тестовое развертывание системы на местных предприятиях по переработке отходов, принадлежащих компаниям PLASTIX и Dansk Affaldsminimering Aps.

https://nangs.org/news/ecology/model-na-osnove-mashinnogo-obucheniya-opredelyaet-i-sortiruet-12-vidov-plastika

Вы можете оставить комментарий, или Трекбэк с вашего сайта.

Оставить комментарий