DaiSY onderzoekt het potentieel

Kan AI bedrijven helpen beter te sorteren?

De afgelopen 30 jaar hebben bedrijven heel wat vooruitgang geboekt in het sorteren van hun afval. Resultaat: twee derde van het bedrijfsafval wordt nu aan de bron gesorteerd. Ondanks de vele inspanningen van verschillende partijen blijkt het echter moeilijk om ook die laatste tonnages selectief in te zamelen. Maar misschien kan nieuwe technologie voor een doorbraak zorgen? Denuo, en haar leden Renewi, SUEZ en Vanheede, beheersorganisme Valipac en IT-bedrijf ACA IT-Solutions bekijken in het kader van een innovatief project hoe technologie kan helpen om nog beter te sorteren aan de bron. In dit artikel komt u meer te weten over de eerste stappen van DaiSY.

Doel: minder restafval bij bedrijven

Bedrijven die in België actief zijn, moeten zo veel mogelijk afvalstromen apart houden (sorteerverplichting), zodat gespecialiseerde bedrijven deze materialen maximaal kunnen recycleren.

Afvalinzamelaars hebben van de overheid de opdracht gekregen om hun klanten-bedrijven te wijzen op de sorteerverplichting en hen aan te zetten om te sorteren aan de bron. Bijgevolg dienen ze hun klanten ook te wijzen op niet correct sorteergedrag. In de praktijk blijkt echter dat het moeilijk te controleren is of het afval correct is uitgesorteerd. Controles tijdens de inzameling van het afval leiden vaak tot verschillen in interpretatie. En het kan niet de bedoeling zijn dat die verschillen bedrijven ertoe aanzetten van inzamelaar te veranderen omdat de ene strenger is dan de andere. Dit zou volstrekt oneerlijke concurrentie betekenen.

Bedrijven sensibiliseren door te innoveren

De huidige technologie (Artificial Intelligence, machine learning, enz.) zou het mogelijk maken om op een objectieve manier de controlemechanismen te ondersteunen. Binnen het project DaiSY (Detecting Artificial Intelligence System) werken verschillende partijen samen aan een systeem om recycleerbare stoffen in rolcontainers voor bedrijfsrestafval te detecteren. Een innovatie die de uniformiteit, snelheid en efficiëntie van de controles ten goede zou komen.

Via dit project willen de betrokken partners in eerste instantie inzicht krijgen in het sorteergedrag van bedrijven om hen vervolgens te responsabiliseren naar betere sortering van recycleerbaar materiaal. Op termijn zouden de verkregen resultaten ook gedeeld worden met de klanten om hen bewust te maken van hun sorteerprestaties. 

Het uiteindelijke doel is bedrijven individueel terug te koppelen over hun sorteergedrag. Dit zal een efficiëntere manier zijn om ze te stimuleren hun afval te sorteren, dan een verhoogde premie van Valipac.

Eerste resultaten zijn veelbelovend

In de eerste fase van dit project, dat net is afgelopen, gingen de partners de eerste technische uitdaging aan. Er werd een automatisch detectiesysteem ontwikkeld door een RBG-camera en een hyperspectrale infraroodcamera te combineren. In deze fase werd het aantal te identificeren afvalfracties beperkt tot 7, namelijk: papier/karton, plasticfolie, EPS, PMD, hout, glas en spanbanden. 

De detectietesten werden uitgevoerd onder ideale omstandigheden. De perswagen werd geparkeerd in een loods (geen regen). De camera's werden stevig bevestigd op een platform boven de vrachtwagen (geen trillingen) en de verlichting werd geoptimaliseerd door middel van schijnwerpers. Een stapel restafval werd "gereconstrueerd" zodat het staal de gedefinieerde fracties zou bevatten.

Detectietests zijn in het verleden al met succes uitgevoerd, maar het feit dat deze tests zijn uitgevoerd op verticaal bewegend (vallend) materiaal is een technologische prestatie, net als de synchronisatie van de twee soorten camera's.

Uitdagingen

De verkregen resultaten zijn zeer bemoedigend en tonen de technische haalbaarheid van het systeem onder kunstmatige omstandigheden aan. De komende maanden zullen nog heel wat stappen nodig zijn voordat de tweede fase van het project van start kan gaan, namelijk het onderzoeken van de praktische haalbaarheid van het systeem:

  • Het systeem testen onder reële omstandigheden en op verschillende soorten perswagens en containers.
  • De juiste technologie definiëren om het menselijk ingrijpen en het risico op fouten te beperken.
  • De totale kosten voor de implementatie van deze nieuwe technologie ramen en beheersbaar houden.

Bij een positieve evaluatie zou de praktische haalbaarheidsstudie in de loop van 2021 van start kunnen gaan door een eerste perswagen uit te rusten met een prototype van het detectiesysteem.

 

DaiSY is een project van:

FacebookTwitterLinkedin

Reactie toevoegen

Bijlage
Een onbeperkt aantal bestanden kan naar dit veld worden geupload.
300 MB limiet.
Toegestane types: txt pdf doc docx xls xlsx ppt pptx ods odt png jpg jpeg gif zip.