Технологии

Сибирская нейросеть сортирует пластик с точностью 95%
8 октября 2020 | 13:15 Центр ФОБОС
Прежде чем переработать пластиковые отходы нужно их отсортировать. А вот раздельная сортировка мусора – пока печальная тема для России, поскольку устойчиво бытует мнение, что все отходы потом окажутся на одной свалке. Переломить ситуацию и решить проблему намерены в Новосибирске, рассказывают «Новости сибирской науки».
Несколько лет назад стало популярно использовать машинное обучение и нейросети. В институте теплофизики им. С. С. Кутателадзе СО РАН (ИТ СО РАН) также заинтересовались данным перспективным направлением. Учёные поняли, что инструментарий достаточно универсален, его можно применять в различных задачах, к примеру, анализировать изображения мусорных объектов.Поле для научной деятельности было: в Новосибирской области нет централизованного раздельного сбора мусора, встречаются только контейнеры частных компаний, но зачастую в них попадают и органические отходы. По заказу одной из компаний, занимающейся раздельным сбором ТКО (стекла, алюминия, ПЭТ), сотрудники ИТ СО РАН собрали экспериментальный образец сортировщика пластика. Компания была заинтересована в снижении влияния человеческого фактора, потому что сегодня сортировка производится вручную.
Работает установка так: по ленте циркулируют отходы, а робот с пневматическим захватом, исходя из того, что определяет система на основе изображений с камер, берёт и складывает нужный тип мусора в отдельные ёмкости. Для того, чтобы обучить систему, содержимое баков для пластика и стекла прогоняли на конвейере установки и формировали базу данных. Базу данных пришлось формировать тщательно, поскольку речь шла о десятках тысяч изображений. В итоге система может распознавать отходы: пластик бытовой от автомобильных масел, стеклянные банки от алюминиевых и т. д.
Следующий этап — взаимодействие системы распознавания с управляющими и исполнительными механизмами. Учёные предложили использовать дельта-робота (робот, состоящий из трех рычагов, прикрепленных посредством карданных шарниров к основанию). Он выбирает алгоритм принятия решений и собирает тот или иной вид мусора. Система достаточно гибкая, можно расставить приоритеты и задать, например, какой тип отходов обладает наибольшей ценностью. Сортировщик работает быстро, совершая несколько манипуляций в секунду. При этом точность определения мусора составляет 95%!
Пока что создан только опытный, а не промышленный образец для демонстрации технологии. После ввода в опытную эксплуатацию станут известны моменты, которые потребуют дальнейшей доработки. Пока же речь идет о том, чтобы показать эффективность данного подхода с использованием нейросети. В зависимости от региона тип и состав мусора может меняться, и элементы оборудования можно подстраивать под разные нужды. Система обучаема и отличается гибкостью.
Новости партнеров
Новости партнеров
Реклама

Тема дня

Реклама

Прогноз погоды

Ещё
Реклама
Ещё
Реклама
Ещё
Новости партнёров
Ещё
Реклама
Закат в бухте Кала Саона, Балеарские острова
Июльское небо
Лето и бабочки
Лето и бабочки
Ночные всполохи
Божественная радуга
Недобрые облака...
Снегопад в конце мая...
Геометрия неба
На закате
Первые намёки зимы
Изморозь
Присылайте нам свои фотографии!
photo@fobos.tv
Мы опубликуем их в фотогалерее. Обращаем внимание, что присылая фотоматериалы, вы гарантируете, что являетесь правообладателем этих материалов, а также разрешаете их свободную публикацию и распространение
Новости партнёров




Loading...