SIARA:sistema de inteligencia artificial para la identificación y clasificación de residuos mediante visión artificial

Hace unas semanas pudiste conocer este proyecto en nuestras RRSS y hoy te traemos una entrada dedicada a él. También puede conocer más detalles en su propio sitio web .

Este proyecto surge de la necesidad, existente en las plantas de clasificación de residuos de envases ligeros, de facilitar a los operarios la retirada de la línea de tratamiento de los residuos voluminosos que, por su forma o tamaño, perjudican los procesos de clasificación posteriores.

Para ello, estamos creando un sistema de inteligencia artificial para la identificación y clasificación de residuos mediante visión artificial, cuyas siglas son SIARA. ¡Te lo contamos!

¿Qué es SIARA?

Es una visión por computadora sistema basado en aprendizaje profundo (redes neuronales) para la detección y separación de residuos voluminosos que se encuentran en la cinta transportadora de entrada a la planta para la selección de residuos plásticos, cartones o latas (del contenedor amarillo) y así evitar que la línea se obstruya o dañe por tal desperdicio.

Con su diseño se resolverán diferentes problemas:

• Reducir el tiempo de proceso
• Minimizar costes
• Evite tareas tediosas

Es un proyecto financiado por el Ministerio de Economía y Empresa y cofinanciado por el FEDER o Fondo Europeo de Desarrollo Regional, cuyo objetivo es reforzar la cohesión socioeconómica dentro de la Unión Europea mediante la corrección de los desequilibrios entre sus regiones.

¿Cómo funciona SIARA?

El sistema aprenderá a detectar los residuos que no es necesario eliminar y disponer del resto a través de cámaras con diferentes sensores y un sistema de inteligencia artificial. Como hemos dicho, se utilizará deep learning para entrenar a SIARA , creando una base de datos que incluirá la adquisición de imágenes y su etiquetado, un trabajo muy importante que se llevará a cabo durante las primeras etapas del proyecto.

La mayoría de las aplicaciones de visión artificial utilizan cámaras que capturan el espectro visible, los colores y las texturas, lo que facilita la distinción de plásticos, cartones y latas que pueden tener el mismo color o textura. Para una mayor optimización, el uso de cámara multiespectral se estudiarán. Asimismo, las cámaras 3D proporciona profundidad y puede ayudar a seleccionar áreas de desechos en la cinta transportadora en la imagen.

También es necesario elegir los sensores para incluir, la computadora y la iluminación y la posición de todos los elementos en la estructura , así como el hardware que se utilizará para su evaluación.

En ella, una cinta transportadora recibe los residuos de entrada y los distribuye a lo largo de la planta en distintos procesos de selección. El sistema de adquisición que se va a utilizar para la captura de datos se instalará sobre esta cinta de alimentación de la línea y tomará imágenes de los residuos que entren a la planta. Este sistema se seleccionará y se calibrará en los laboratorios de ATRIA .

 ¿Dónde se aplica SIARA?

El entorno de prueba del proyecto será la planta de selección de envases, latas y briks plásticos titulada por la Mancomunidad de San Marcos , en el que Trienekens opera, en Urnieta (San Sebastián).

En él, una cinta transportadora recibe los residuos y los distribuye por toda la planta en diferentes procesos de selección. El sistema de adquisición que se va a utilizar para la captura de datos se instalará en esta línea en la cinta de alimentación y tomará imágenes de los residuos que ingresan a la planta. Este sistema será seleccionado y calibrado en el ATRIA laboratorios.

Si estás interesado en conocer más sobre nuestro proyecto, no dudes en visitar la propia web del Proyecto www.siaraproject.es.

Además, puedes seguirnos en Instagram para conocer las últimas novedades y el desarrollo de SIARA hasta su fase final y puesta en marcha. ¡Tenemos muchas ganas de decírtelo todos los días!

Si quieres consultarnos sobre este sistema de clasificación basado en deep learning, ¡contacta con nosotros!