Melhor eficiência na seleção de embalagens

Durante o processo de reciclagem, uma das tarefas mais importantes e menos conhecidas é a seleção das embalagens. A seleção dos recipientes é realizada em fábricas específicas e sua tarefa consiste em separar os diferentes recipientes (dos recipientes amarelos) de acordo com seu material e natureza (geralmente plásticos, recipientes metálicos e tijolos).

Este trabalho é de extrema importância, pois é necessário realizar a reciclagem desses resíduos de forma adequada. Nos últimos anos, esse processo evoluiu, passando de manual para automatizado como Indústria 4.0 tecnologias se aprimoraram e entraram no boom, permitindo maior eficiência em todo o processo.

Tecnologias para seleção de embalagens

Durante a seleção dos contêineres, são utilizadas diferentes tecnologias que contribuem de diferentes maneiras para melhorar a eficiência e otimização deste processo:

• Visão por Computador

  
  Consiste na aplicação de várias operações em imagens previamente adquiridas para aquisição de informações. Por meio desse método, podem ser obtidos dados como a cor do objeto observado ou seu contorno. Usando essas técnicas é possível determinar o material do qual os objetos são feitos ou manipular a imagem para extrair as informações mais interessantes para a aplicação.
  

• Aprendizado de máquina/aprendizado profundo

  
  Conjunto de algoritmos que são capazes de aprender um conjunto de características das quais podem tirar várias conclusões, como classificar ou detectar objetos. Dessas técnicas, destacam-se as redes neurais, que simulam o comportamento de um cérebro humano para aprender com os dados que recebe. Este método é muito útil para o processo de seleção de embalagens uma vez que apresenta uma elevada percentagem de sucesso neste tipo de aplicação, sendo essencial conseguir separar resíduos e embalagens na respetiva categoria. É comumente usado em combinação com Computer Vision ao extrair informações de imagens processadas anteriormente.
  

• Robótica

  
  A utilização de robôs colaborativos é essencial no processo de seleção de contêineres, pois permite automatizar a separação de contêineres de forma física dependendo da categoria a que pertencem. Para realizar esta função, geralmente é utilizado em combinação com a Visão Computacional e o Deep Learning, que fornecem as informações necessárias para localizar embalagens e resíduos, e a categoria a que pertencem. Eles também podem ser usados ​​em combinação com AGVs, caso seja necessário transportar os objetos para outro local.
  

Processo de implementação de seleção de embalagens

Para estabelecer um método de seleção confiável e adequado para uso nas diferentes plantas, é necessário realizar um desenvolvimento no qual os dados possam ser coletados e as diferentes tecnologias a serem utilizadas possam ser configuradas. Este processo depende de múltiplos fatores:tipo de aplicação a realizar, local de instalação, fatores externos…

• Coleta de dados

  
  Consiste na aquisição das informações necessárias para realizar a detecção e classificação necessária para a aplicação. No caso da seleção de contêineres, consiste na captação de imagens e dados dos objetos por meio de câmeras e sensores.
  

• Marcado

  
  Método com o qual as características que se deseja encontrar e a que classe pertencem são indicadas nos dados adquiridos. Para uma aplicação de seleção de contêineres como a proposta, trata-se de indicar em uma imagem onde estão localizados os objetos que queremos encontrar e a que tipo pertencem.
  

• Treinamento

  
  Os dados marcados são extraídos pelo algoritmo de detecção usado para que ele aprenda a informação a ser detectada. Um sistema devidamente treinado será capaz de extrair as características que diferenciam os diferentes tipos de contêineres e poderá localizá-los e classificá-los para posterior separação.
  

• Avaliação

  
  Para confirmar que o desempenho do algoritmo treinado está correto, ele é utilizado com novos dados a partir dos quais é possível obter métricas que qualifiquem objetivamente seu desempenho. Para a seleção dos contêineres, serão utilizadas imagens rotuladas que não tenham sido utilizadas no processo de treinamento. Dessa forma, pode-se verificar que ele se comporta em novas situações obtendo métricas como matrizes de precisão ou confusão.
  

• Instalação

  
  Finalmente, uma vez que todos os itens acima tenham sido feitos, e o algoritmo com a melhor avaliação tenha sido escolhido, o sistema é usado no ambiente real. Para isso, o algoritmo é configurado conforme necessário para que retorne a informação que seja interessante para a aplicação e passe a utilizá-la de acordo. Para a seleção de contêineres, serão tiradas imagens dos resíduos, o algoritmo detectará e classificará os mesmos e enviará a referida informação ao sistema, que a tratará conforme necessário para proceder à separação dos respetivos resíduos.
  

Na ATRIA desenvolvemos um sistema de identificação de resíduos volumosos chamado SIARA que se baseia em visão artificial e Deep learning e que nos permite identificar os objetos que causam obstruções nas atuais usinas de separação de resíduos plásticos. Este processo é importante para que o resto da planta funcione corretamente.

Benefícios do uso da tecnologia da Indústria 4.0 na seleção de embalagens

Conforme mencionado, o uso de novas tecnologias e automação são utilizados para melhorar a eficiência nas plantas de seleção de embalagens. Essa melhoria se traduz em vários benefícios:

• Possibilidade de gravar dados . Como todo o processo é automatizado, você pode registrar as classificações feitas, o horário em que foram feitas ou até mesmo armazenar imagens que possam ser do seu interesse.
• Velocidade de processamento mais alta . Como tudo é automatizado, o sistema consegue realizar a classificação muito mais rápido do que uma pessoa que tivesse que fazer manualmente.
• Ao usar sistemas de visão, não é necessário empregar um grande número de pessoas para a tarefa de identificar resíduos, independentemente da carga de trabalho . Assim, a equipe pode se dedicar a outras funções.
• Melhoria contínua Sendo um sistema baseado em aprendizado, mudanças e melhorias podem ser feitas facilmente, se necessário.

Deseja aplicar a seleção de embalagens em algum dos seus Projetos? Entre em contato conosco!