Grün HDF-R系列 智能机器视觉分选机

  电子废弃物回收面临的核心挑战在于其极端的材料复杂性——电子废料流中混杂着高价值的工程塑料、铜和铝，它们以不可预测的组合方式混合在一起，颗粒尺寸、形状和表面特征各不相同。对于电子废弃物回收企业而言，能否精准识别并分离这些高价值组分，不仅关乎商业价值，更是实现盈利化、规模化回收的根基所在。智能机器视觉分选技术，正是将复杂的电子废弃物高效、可靠、大规模地转化为高纯度物料流的关键。

  Grün HDF-R系列是专为电子废弃物回收打造的智能机器视觉分选系统。该系统采用高分辨率RGB（HR-RGB）成像技术，搭载自研AI算法，能够通过颜色差异、表面特征和视觉对比度，精准识别并分离高价值塑料、铜和铝组分——单次分选即可最大化回收价值与材料纯度。

  基于AI赋能的表面特征识别算法，采用真实生产数据进行深度学习训练，分选精度可持续优化——确保在各类电子废弃物组分和杂质条件下始终保持高水准的分选精度——帮助回收企业最大化材料回收率，实现塑料、铜、铝的高纯度分离，输出满足下游再加工严苛标准的高纯度再生材料，以无可比拟的可靠性交付品质。

技术特点

● 高精度多特征机器视觉检测

行业领先的高分辨率RGB成像技术，通过分析颜色差异与表面特征变化，实现对电子废弃物破碎料中塑料、铜、铝等组分的高精度检测——即使在电子废料流典型的复杂且不可预测的组分条件下，也能实现精准的机器视觉识别。

● 基于生产数据训练的深度学习算法

AI赋能的表面缺陷识别算法，采用真实生产数据通过深度学习进行训练，其识别精度不仅媲美人工拣选，更超越人工水平——并通过迭代式模型再训练持续优化，确保在电子废弃物破碎料组分不断变化的情况下，始终保持稳定高效的分选性能。

● 均匀照明，保障稳定检测

高强度均匀LED照明系统，增强电子废弃物破碎料表面特征和材料特性的可见度，为可靠检测提供稳定的光照条件——最大限度降低误剔除率，最大化高价值组分的回收率。

● 可靠的高性能气动喷阀剔除系统

自主研发制造的大功率高速气动喷阀，对已识别物料实施精准、稳定的剔除动作，确保分选精度和运行可靠性，即使在高处理量工况下依然表现稳定。

● 灵活适配不同处理量需求

提供600mm和1200mm两种带度机型，为回收企业提供更大灵活性，灵活匹配不同的处理量需求。

典型应用

● 塑料分选

✦ 通过颜色差异与表面特征变化（如烧焦/氧化材料），分离ABS、PC、PP及其他工程塑料。

✦ 通过检测表面光泽度差异及细微色差，区分哑光黑ABS与亮光黑PC——在常规光照条件下，两者肉眼几乎无法分辨。

* 对于需要聚合物材质识别与材质级分选的应用场景，劳弗尔提供VPMC系列，该系列搭载SWIR成像技术，可按聚合物成分对ABS、PC、PP及其他工程塑料进行精准分类。

● 家电回收

✦ 在冰箱、空调破碎料中，分离铜管（红棕色）与铝制散热片（银白色）。

✦ 在洗衣机电机破碎混合料中，分离铜绕组（高反射率）与硅钢片（低反射率）。

● 电池回收

✦ 从锂电池电芯破碎料中回收高价值电极材料，通过区分铜箔（紫红色）与铝箔（银白色），实现负极与正极集流体的洁净分离，为下游湿法冶金处理提供保障。

价值

✦ 无与伦比的分选精度

高分辨率RGB成像与AI深度学习深度融合，即使在传统分选设备难以应对的高杂质电子废弃物料流中，依然能够实现对工程塑料、铜和铝的稳定精准分离。

✦ 单次过机，高效分选

多种高价值组分一次过机即可完成识别与分离——有效缩减设备占地面积，降低能耗，打通从破碎出料到成品可售物料的全流程高效作业。

✦ 最大化材料回收率

基于真实生产数据训练的深度学习模型，确保高价值组分以极低损耗被精准捕获——每吨来料中回收更多的铜、铝和工程塑料。

✦ 高纯度的出料品质

分选后的物料流纯度高、交叉污染低，满足下游再加工企业、冶炼厂和改性造粒厂的严苛纯度标准——使再生材料获得更高的市场溢价。

✦ 可扩展，可持续适配

深度学习模型可持续再训练，灵活适配新增物料类型及不断变化的来料组分——无需硬件升级即可保持长期高效运行。

✦ 更低的运营成本

以自动化分选替代人工拣选，并减少对二次分选设备的依赖，在提升处理量的同时降低每吨加工成本——无论处理规模大小，均可实现可观的投资回报。

技术参数