Máquinas que separan plástico, vidrio, madera, metales y residuos electrónicos por tipo y por color. Material más limpio, que se vende mejor.
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Modelos de sola-banda diseñados específicamente para la recuperación de aluminio. La fusión de sensores-duales purifica el aluminio mediante la eliminación de metales pesados por densidad y separa el aluminio forjado del fundido mediante el análisis superficial impulsado por IA.
Clasificación Basada en Visión de Máquina de Residuos de Aluminio (Análisis de Densidad & Características Superficiales | DE-XRT | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de sola-banda diseñados específicamente para la clasificación de botellas de plástico. equipados con fusión de sensores-duales y eyectores de aire de alto-rendimiento. La tecnología de imagen SWIR identifica las botellas de PET y otros plásticos según su tipo de polímero. Mientras tanto, la tecnología de imagen VIS impulsada por IA clasifica por color con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Clasificación Simultánea de Polímero & Color de Botellas de Plástico (SWIR | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de hojuelas de plástico, equipados con imagen VIS de alta-resolución y eyectores de aire de alto-rendimiento, que identifican y recuperan con precisión las hojuelas de colores objetivo de alto-valor presentes en la corriente de material. La imagen NIR opcional permite detectar materiales de colores claros difíciles de identificar.
Clasificación por Color de Hojuelas de Plástico (HR-RGB | NIR Opcional)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de hojuelas de plástico, equipados con fusión de sensores-duales y eyectores de aire de alto-rendimiento. Mediante imágenes SWIR de 2-band, el sistema identifica y recupera los polímeros objetivo en función de su composición química. Al mismo tiempo, mediante imágenes VIS de alta-resolución, clasifica el material según las variaciones de color.
Clasificación Simultánea de Polímero & Color de Hojuelas de Plástico (SWIR de 2-Band | HR-RGB)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de hojuelas de plástico, equipados con fusión de sensores-duales y eyectores de aire de alto-rendimiento. Mediante imágenes SWIR de 3-band, el sistema mejorado puede identificar y separar polímeros específicos como PETG, PPSU y TRITAN, ofreciendo una capacidad de clasificación superior a la de los sistemas SWIR de 2-band. Al mismo tiempo, mediante imágenes VIS de alta-resolución, clasifica el material según las variaciones de color.
Clasificación Mejorada y Simultánea de Polímero & Color de Hojuelas de Plástico (SWIR de 3-Band | HR-RGB)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de hojuelas de plástico, equipados con tecnología avanzada de imagen UV y eyectores de aire de alto-rendimiento, que identifican y rechazan eficazmente las hojuelas envejecidas, amarillentas y contaminadas con OBAs, garantizando la pureza del rPET de calidad AAA.
Detección & Eliminación de Alta-Precisión de Hojuelas de PET Amarillentas, Envejecidas & Contaminadas con OBAs (UV)
Modelos de doble-banda diseñados específicamente para la recuperación de metales no ferrosos. El sistema basado en cámaras RGB impulsado por IA permite recuperar fracciones específicas mediante la variación de color y la textura superficial, con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Clasificación Basada en Visión de Máquina de Residuos de Metales No Ferrosos (Análisis de Características Superficiales | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de vidrio seco. El sistema basado en cámaras RGB impulsado por IA identifica y recupera tipos específicos de vidrio según el color, la forma, el brillo y la transparencia, con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Clasificación Basada en Visión de Máquina de Vidrio Seco (Análisis de Características Superficiales | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de doble-banda diseñados específicamente para la clasificación de vidrio seco, húmedo y mixto. El sistema basado en cámaras RGB impulsado por IA identifica y recupera tipos específicos de vidrio mediante el análisis de características superficiales, con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Clasificación Basada en Visión de Máquina de Vidrio Seco | Vidrio Húmedo | Vidrio Mixto (Análisis de Características Superficiales | HR-RGB | Algoritmo IA)
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