Donar DE-XRT Pro - Sistema de Clasificación

Las fracciones trituradas de residuos electrónicos presentan un desafío de clasificación en el que el valor de los materiales permanece oculto bajo la superficie - fracciones de alto-valor como el cobre, el aluminio y los metales preciosos se encuentran integradas en flujos de residuos densos y heterogéneos, junto con plásticos y materiales inertes, lo que hace que la identificación basada únicamente en la superficie resulte fundamentalmente insuficiente. Para las operaciones de reciclaje de residuos electrónicos, la capacidad de ver más allá de la apariencia superficial e identificar con precisión los materiales en función de su composición interna es clave para recuperar el máximo valor de cada fracción triturada - reduciendo la dependencia de la clasificación manual de alto coste, mejorando las tasas de recuperación de recursos y transformando los residuos electrónicos complejos en flujos de materiales de alta-pureza y alto valor. La clasificación inteligente basada en Visión de Máquina con sensores-duales es la clave para detectar lo que los sistemas convencionales no pueden identificar.

El Sistema de Clasificación Donar DE-XRT Pro aprovecha la avanzada tecnología de fusión de Transmisión de Rayos-X de Doble Energía (DE-XRT) y tecnología de imagen RGB de alta-resolución (HR-RGB), impulsadas por algoritmos propios de IA, para lograr una recuperación precisa de fracciones de alto-valor a partir de las fracciones trituradas de residuos electrónicos. Mediante la medición de la atenuación diferencial de los rayos X de los materiales en dos niveles de energía, combinada con el análisis de las características superficiales mediante imágenes RGB, el sistema identifica y recupera eficientemente metales (p.ej., cobre, aluminio y metales preciosos), plásticos y otras fracciones de alto-valor - mejorando las tasas de recuperación de recursos y reduciendo al mismo tiempo los costes de clasificación manual.

Los algoritmos de reconocimiento de características superficiales impulsados por IA - entrenados mediante aprendizaje profundo con datos reales de producción y con una precisión de clasificación optimizada de forma continua - garantizan una precisión de clasificación constantemente elevada en diferentes composiciones y condiciones de las fracciones trituradas de residuos electrónicos - ayuda a los procesadores a maximizar la recuperación de materiales de alto valor, minimizar la dependencia de la mano de obra manual y obtener flujos de materiales limpios y listos para su comercialización, con una confianza inigualable.

Dos Niveles de Energía de Rayos X: 

Rayos-X de baja-energía (20–50 keV)

Rayos-X de alta-energía (80–150 keV)

 Plástico

✦ Alta absorción a baja energía (baja transmisión)

✦ Baja absorción a alta energía (alta transmisión)

✦ DER < 1.5

Aluminio

✦ Absorción moderada a baja energía (transmisión media)

✦ Baja absorción a alta energía (alta transmisión)

✦ DER: 1.5-2.5 (entre plástico y cobre)

Cobre

✦ Absorción muy alta a baja energía (baja transmisión)

✦ Absorción moderada a alta energía (transmisión media)

✦ DER > 2.5

 Plata

✦ Absorción extremadamente alta a baja energía (transmisión muy baja)

✦ Absorción moderada a alta energía (transmisión media)

✦ DER: 3.0-4.0

Oro

✦ Absorción casi total a baja energía (transmisión casi nula)

✦ Alta absorción a alta energía (baja transmisión)

✦ DER > 5.0

Donar DE-XRT Pro- Sistema de Clasificación distingue con precisión los diferentes materiales en los residuos electrónicos basándose en sus diferencias de DER y en sus características superficiales.

Características Técnicas

● Fusión de Rayos-X de Doble Energía & RGB de Alta-Resolución

La fusión de sensores-duales líder del mercado combina la atenuación diferencial de los rayos-X con el análisis de características superficiales de alta-resolución - proporcionando una identificación y separación de alta-precisión de cobre, aluminio y metales preciosos en las fracciones trituradas de residuos electrónicos, incluso en flujos de material de entrada altamente contaminados y con composiciones impredecibles.

● Algoritmos de Aprendizaje Profundo Entrenados con Datos de Producción

Los algoritmos de reconocimiento de defectos impulsados por IA, entrenados mediante aprendizaje profundo con datos reales de producción, reproducen y superan la precisión de la clasificación manual - y mejoran continuamente mediante el reentrenamiento iterativo de los modelos, manteniendo un rendimiento de clasificación constantemente elevado a medida que evolucionan las composiciones y los perfiles de contaminación de los residuos electrónicos.

● Sistema Confiable de Eyectores de Aire y de Alto Rendimiento

Alta-velocidad y gran potencia de eyectores de aire, diseñados y fabricados internamente, garantizan un rechazo preciso y un funcionamiento confiable en operaciones de clasificación de alta-capacidad

Disponible en dos modelos con anchos de banda de 1300 mm y 2000 mm, proporcionando a los procesadores una mayor flexibilidad para adaptarse a diferentes requisitos de capacidad de procesamiento.

Aplicaciones Típicas

✦ Clasificación de Placas de Circuito Impreso (PCB)

Identificación y separación de cobre, aluminio, oro, plata y sustratos plásticos en placas de circuito impreso (PCB)

✦ Reciclaje de Componentes Electrónicos

Recuperación de metales preciosos a partir de resistencias, condensadores, conectores, etc.

✦ Procesamiento de Cables de Desecho

Separación de núcleos de cobre o aluminio de las capas aislantes (PVC/PE)

Especificaciones