SIARA: Visão Computacional com IA para Identificação e Triagem Precisa de Resíduos

Há algumas semanas você pôde conhecer este projeto em nossas redes sociais e hoje trazemos entrada dedicada. Mais detalhes em seu site.

O projeto surge da necessidade, existente em plantas de triagem de resíduos de embalagens leves, de facilitar aos operadores a remoção de resíduos volumosos da linha de tratamento que, por forma ou tamanho, prejudicam processos subsequentes de triagem.

Para isso, criamos um sistema de inteligência artificial para identificação e classificação de resíduos através de visão artificial, cujas siglas são SIARA. Contamos!

O que é SIARA?

É um sistema de visão computacional baseado em deep learning (redes neurais) para detecção e separação de resíduos volumosos na esteira transportadora na entrada da planta de seleção de resíduos plásticos, cartões ou latas (do contêiner amarelo), evitando que a linha entupa ou seja danificada por tais resíduos.

Com seu design, resolvem-se problemas:

• Reduzir tempo de processo
• Minimizar custos
• Evitar tarefas tediosas

Projeto financiado pelo Ministério de Economia e Empresas e cofinanciado pelo FEDER (Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional), cujo objetivo é fortalecer coesão socioeconômica na UE corrigindo desequilíbrios entre regiões.

Como funciona o SIARA?

O sistema aprenderá a detectar resíduos que não devem ser removidos e descartar o resto através de câmeras com diferentes sensores e sistema de IA. Como dito, deep learning será usado para treinar SIARA, criando base de dados com aquisição de imagens e rotulagem, trabalho muito importante nas primeiras fases.

A maioria das aplicações de visão computacional usa câmeras que capturam espectro visível, cores e texturas, dificultando distinguir plásticos, cartões e latas com mesma cor/textura. Para otimização, estudar-se-á uso de câmeras multiespectrais. Câmeras 3D fornecem profundidade e ajudam a selecionar áreas de resíduos na esteira na imagem.

Também é necessário escolher sensores, computador, iluminação e posição de todos elementos na estrutura, bem como hardware para avaliação.

Nela, uma esteira recebe resíduos de entrada e distribui ao longo da planta em distintos processos de seleção. O sistema de aquisição para captura de dados instalar-se-á sobre esta esteira de alimentação e tomará imagens dos resíduos que entram. Sistema será selecionado e calibrado nos laboratórios da ATRIA.

Onde o SIARA é aplicado?

O ambiente de teste será a planta de seleção de embalagens plásticas, latas e briks titularidade da Mancomunidad de San Marcos, onde Trienekens opera, em Urnieta (San Sebastián).

Nela, uma esteira recebe resíduos e distribui pela planta em diferentes processos de seleção. O sistema de aquisição para captura de dados instalar-se-á nesta esteira de alimentação e tomará imagens dos resíduos que entram. Sistema será selecionado e calibrado nos laboratórios da ATRIA.

Se interessado em saber mais, visite o site do projeto www.siaraproject.es.

Também pode seguir-nos no Instagram para novidades e desenvolvimento do SIARA até fase final e lançamento. Temos muita vontade de contar tudo!

Se quer perguntar sobre este sistema de classificação baseado em deep learning, entre em contato!