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回收行业再显神通-AMP机器人发布AI引导的双机器人系统
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    IAM机器人网
    2019-06-22 17:56
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背景


根据世界银行的数据,全世界每天产生350多万吨塑料和其他固体废物。美国每人每天产生4.4磅的垃圾。随着公众对海洋和食物链中不可降解污染的担忧加剧,人们对回收利用的兴趣日益浓厚,但也存在着重大的政治和加工问题。对于后者的挑战,研究人员和AMP Robotics Corp.等初创企业已经为垃圾的自动收集和处理提供了解决方案。


垃圾已经成为一个政治问题,因为垃圾填埋场被填满,城市将垃圾运往更远的地方,而且往往运往发展中国家。去年夏天,中国限制塑料垃圾的进口,迫使美国寻找替代品。菲律宾和加拿大就数年前加拿大运往亚洲的数吨混合垃圾发生了外交争端。一些城市和州已经开始禁止某些一次性物品,比如吸管和购物袋。


由于没有足够数量的处理这些材料的目的地,许多当地的回收项目停止了,将成吨的纸张和塑料送回垃圾填埋场或焚烧厂。从垃圾中分类可回收材料符合“枯燥、肮脏或危险”工作的定义,而机器人可以为这些工作而发展。AMP Robotics是将自动化效率应用于分类各种可回收材料的初创企业之一。

上个月,AMP Robotics公司推出了AMP Cortex双机器人系统(DRS),用于回收城市固体废物、电子垃圾以及建筑和拆除垃圾。


AMP Cortex


AMP Robotics首席执行官马塔尼亚•霍洛维茨(Matanya Horowitz)表示:“目前AMP Cortex用的是ABB和欧姆龙的现成机器人进行操作。缺少的是视觉系统,因此AMP开发了自己的深度学习来识别材料。AMP开发了专门的定制吸盘,因为它们需要高度可靠,低维护。之前也有使用机械夹具,但是发现吸力最适合我们的需求。”“吸盘与专有的视觉系统相结合。我们最初看过硬件合作伙伴,但他们无法处理环境危害或灰尘。”

对于AMP Cortex视觉的分类方法,霍洛维茨说到:

如果一个人可以用视觉来做这件事,我们应该能够用视觉和深度学习来做。AMP Robotics收集了大量的瓶子、罐子等数据集。我们用它来教系统识别1号和2号塑料,比如牛奶罐、大小、颜色、商标、文字和反射率——一整套特征。


我们整合了各种各样的信息,找出哪些是相关的,哪些不是。我们训练AMP神经元识别回收设施所关心的每一种材料,以区分铝箔、罐头和猫食罐头。


他们可以决定要机器人选什么。这是这项技术的核心需求——机器人必须识别一切,并互相学习,即使它们不选择一切。他们可以从全国各地的设施中学习。


在未来,自动化绝对是垃圾处理解决方案的一部分,如果能够降低分类的成本,就可以改变什么材料值得回收的经济性,目前很多回收工厂人工占运营成本的50%,机器人的加入将会改变整个回收产业经济。


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