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La selezione dei rifiuti di plastica ad uso alimentare da quelli non alimentari

La selezione dei rifiuti di plastica ad uso alimentare da quelli non alimentari

Recycling Industry, in occasione di una dimostrazione per un selezionato gruppo di giornalisti europei nel test center di Tomra a Koblenz in Germania, ha potuto vedere dal vivo come funziona la nuova tecnologia di Tomra Recycling che promette di rivoluzionare la selezione dei rifiuti di plastica destinata all'uso alimentare.

TOMRA Recycling ha presentato GAINnext™, l’evoluzione della tecnologia GAIN, per tre innovative applicazioni volte a separare la plastica destinata all'uso alimentare da quella non alimentare, per PET, PP e HDPE e rivoluzionare il settore del riciclo dei rifiuti. Il costante investimento di TOMRA in GAIN, l'innovativo componente basato sul deep learning per le unità AUTOSORT™, consente di separare in modo rapido ed efficiente la plastica destinata all'uso alimentare da quella non alimentare.

Fino ad oggi, la selezione della plastica destinata all'uso alimentare è stata una sfida per il settore, poiché gli imballaggi alimentari e non alimentari sono spesso realizzati con lo stesso materiale e sono visivamente molto simili. Questo rende difficile differenziarli e separarli con i sistemi di selezione attualmente disponibili sul mercato. Le normative sempre più rigorose e le preoccupazioni per l'igiene aggiungono ulteriore complessità alla gestione dei rifiuti alimentari nel riciclaggio.

Tuttavia, la tecnologia GAIN di TOMRA, ora rinominata GAINnext™, ha superato tutte queste sfide, migliorando ulteriormente le prestazioni di separazione delle unità AUTOSORT™, consentendo di identificare oggetti in alcuni casi impossibili da classificare utilizzando i tradizionali sensori ottici per rifiuti.

La tecnologia GAINnext è già utilizzata in più di 100 unità AUTOSORT in tutto il mondo. “Tra i primi ad averla adottata ci sono stabilimenti leader di mercato come Berry Circular Polymers a Leamington Spa, nel Regno Unito; Viridor Avonmouth, il più grande impianto multipolimerico del Regno Unito; e lo stabilimento francese Nord Pal Plast, che appartiene al gruppo europeo Dentis. Anche in Italia è utilizzata” - ci racconta Fabrizio Radice, Head of Global Sales and Marketing Tomra Recycling.

Utilizzando una fotocamera RGB, GAINnext™ è in grado di riconoscere i tipi di oggetti in base a forma, dimensione, dimensioni e altro ancora. Ad esempio, può rilevare se una bottiglia è alimentare o non alimentare. Il livello di purezza raggiunto è superiore al 95%, come abbiamo potuto vedere anche noi durante i test su PP food vs. non-food (PP alimentare vs. non alimentare), PET food vs. non-food (PET alimentare vs. non alimentare) e PET cleaner (selezione per il PET trasparente).

“Ad oggi Tomra presenta cinque nuove applicazioni del nostro GAINnext, tre delle quali sono applicazioni rivoluzionarie per separare la plastica alimentare da quella non alimentare per PET, PP e HDPE. Stiamo inoltre lanciando due applicazioni non alimentari che completano il nostro ecosistema GAINnext: un'applicazione per la disinchiostrazione della carta per flussi di carta più puliti e un'applicazione PET Cleaner per flussi di bottiglie in PET di purezza ancora maggiore. Grazie alla sua capacità di rilevare migliaia di oggetti per materiale e forma in millisecondi, GAINnext risolve anche i compiti di smistamento più complessi. Inoltre, con il suo software di deep learning integrato, offre l'opportunità di adattarsi alle esigenze future.” – dichiara Indrajeed Prasad, Product Manager Deep Learning presso TOMRA Recycling.

Il Dr. Volker Rehrmann, EVP & Head di TOMRA Recycling, ha dichiarato: "Utilizziamo la tecnologia AI da decenni per migliorare le prestazioni di selezione, ma questa nuova applicazione rappresenta un ulteriore traguardo nel settore. L'intelligenza artificiale ha il potere di trasformare il recupero delle risorse e le nostre ultime sofisticate applicazioni di deep learning e intelligenza artificiale rafforzano la nostra posizione di pionieri in questo campo. Grazie all'uso sofisticato del deep learning, GAINnext consente la selezione di prodotti alimentari e la qualità da bottiglia a bottiglia, attività che da molti anni pongono sfide significative al nostro settore. L'uso dell'intelligenza artificiale sta favorendo la circolarità dei materiali in un momento in cui è maggiormente necessaria, con normative sempre più stringenti e una crescente domanda da parte dei clienti di soluzioni tecnologicamente avanzate. Siamo orgogliosi di guidare il cambiamento nella selezione".


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