Amélioration de l'efficacité dans la sélection des emballages

Au cours du processus de recyclage, l'une des tâches les plus importantes et les moins connues est la sélection des emballages. La sélection des conteneurs est effectuée dans des usines spécifiques et sa tâche consiste à séparer les différents conteneurs (à partir des conteneurs jaunes) en fonction de leur matériau et de leur nature (généralement des plastiques, des conteneurs métalliques et des briques).

Ce travail est de la plus haute importance car il est nécessaire de procéder au recyclage de ces déchets de manière appropriée. Au cours des dernières années, ce processus a évolué, passant d'un mode manuel à un mode automatisé comme Industrie 4.0 les technologies se sont améliorées et sont entrées en plein essor, permettant ainsi une plus grande efficacité tout au long du processus.

Technologies pour la sélection des emballages

Lors de la sélection des conteneurs, différentes technologies sont utilisées qui contribuent de différentes manières à améliorer l'efficacité et l'optimisation de ce processus :

• Vision par ordinateur

  Elle consiste en l'application de diverses opérations sur des images préalablement acquises afin d'acquérir des informations. Grâce à cette méthode, des données telles que la couleur de l'objet observé ou son contour peuvent être obtenues. Grâce à ces techniques, il est possible de déterminer le matériau à partir duquel les objets sont fabriqués ou de manipuler l'image pour en extraire les informations les plus intéressantes pour l'application.

• Apprentissage automatique/Apprentissage en profondeur

  Ensemble d'algorithmes capables d'apprendre un ensemble de caractéristiques à partir desquelles ils peuvent tirer diverses conclusions, telles que la classification ou la détection d'objets. Parmi ces techniques, se distinguent les réseaux de neurones, qui simulent le comportement d'un cerveau humain pour apprendre des données qu'il reçoit. Cette méthode est très utile pour le processus de sélection des emballages car elle a un pourcentage de réussite élevé dans ce type d'application, étant essentielle pour pouvoir séparer les déchets et les emballages dans leur catégorie correspondante. Il est couramment utilisé en combinaison avec la vision par ordinateur lors de l'extraction d'informations à partir d'images précédemment traitées.

• Robotique

  L'utilisation de robots collaboratifs est essentielle dans le processus de sélection des conteneurs, car elle permet d'automatiser la séparation des conteneurs de manière physique en fonction de la catégorie à laquelle ils appartiennent. Pour remplir cette fonction, il est généralement utilisé en combinaison avec Computer Vision et Deep Learning, qui fournissent les informations nécessaires pour localiser les emballages et les déchets, ainsi que la catégorie à laquelle ils appartiennent. Ils peuvent également être utilisés en combinaison avec des AGV, au cas où il serait nécessaire de transporter les objets vers un autre endroit.

Processus de mise en œuvre de la sélection des emballages

Afin d'établir une méthode de sélection fiable et adaptée à l'utilisation dans les différentes usines, il est nécessaire de réaliser un développement dans lequel les données peuvent être collectées et les différentes technologies à utiliser peuvent être configurées. Ce processus dépend de multiples facteurs :le type d'application à réaliser, le lieu d'installation, des facteurs externes... Cependant, dans presque toutes les situations, des étapes spécifiques à suivre peuvent être différenciées :

• Collecte de données

  Il consiste en l'acquisition des informations nécessaires pour effectuer la détection et la classification nécessaires à l'application. Dans le cas de la sélection de conteneurs, elle consiste à prendre des images et des données des objets au moyen de caméras et de capteurs.

• Étiqueté

  Méthode avec laquelle les caractéristiques que l'on souhaite trouver et à quelle classe elles appartiennent sont indiquées dans les données acquises. Pour une application de sélection de conteneurs telle que celle proposée, il s'agit d'indiquer dans une image où se trouvent les objets que l'on veut retrouver et à quel type ils appartiennent.

• Formation

  Les données balisées sont extraites par l'algorithme de détection utilisé afin qu'il apprenne les informations à détecter. Un système correctement formé sera en mesure d'extraire les caractéristiques qui différencient les différents types de conteneurs et sera en mesure de les localiser et de les classer pour une séparation ultérieure.

• Évaluation

  Afin de confirmer que les performances de l'algorithme entraîné sont correctes, celui-ci est utilisé avec de nouvelles données à partir desquelles il est possible d'obtenir des métriques qualifiant objectivement ses performances. Pour la sélection des conteneurs, des images étiquetées qui n'ont pas été utilisées dans le processus de formation seront utilisées. De cette manière, il est possible de vérifier qu'il se comporte dans de nouvelles situations en obtenant des métriques telles que des matrices de précision ou de confusion.

• Installation

  Enfin, une fois que tout ce qui précède a été fait et que l'algorithme avec la meilleure évaluation a été choisi, le système est utilisé dans l'environnement réel. Pour cela, l'algorithme est configuré au besoin pour qu'il renvoie l'information intéressante pour l'application et procède à son exploitation en conséquence. Pour la sélection des conteneurs, des images des déchets seront prises, l'algorithme détectera et classera et envoyer ces informations au système, qui les traitera si nécessaire pour procéder à la séparation des déchets correspondants.

Chez ATRIA, nous avons développé un système d'identification des déchets encombrants appelé SIARA qui est basé sur la vision artificielle et l'apprentissage en profondeur et qui nous permet d'identifier les objets qui causent des obstructions dans les usines actuelles de tri des déchets plastiques. Ce processus est important pour que le reste de la plante fonctionne correctement.

Avantages de l'utilisation de la technologie Industrie 4.0 dans la sélection des emballages

Comme mentionné, l'utilisation de nouvelles technologies et l'automatisation sont utilisées pour améliorer l'efficacité des usines de sélection d'emballages. Cette amélioration se traduit par plusieurs avantages :

• Possibilité d'enregistrer des données . L'ensemble du processus étant automatisé, vous pouvez enregistrer les classements effectués, l'heure à laquelle ils ont été effectués ou même stocker des images susceptibles de vous intéresser.
• Vitesse de traitement plus élevée . Comme tout est automatisé, le système est capable d'effectuer la classification beaucoup plus rapidement qu'une personne qui devait le faire manuellement.
• Grâce à l'utilisation de systèmes de vision, il n'est pas nécessaire d'employer un grand nombre de personnes pour la tâche d'identification des résidus,quelle que soit la charge de travail . Ainsi, le personnel peut se consacrer à d'autres fonctions.
• Amélioration continue Étant un système basé sur l'apprentissage, des modifications et des améliorations peuvent être apportées facilement si nécessaire.

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