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E-WASTE RECYCLING: NEW ALGORYTHM FOR HYPERSPECTRAL IDENTIFICATION.
ARTZAI PICON RUIZ
JONE ECHARRA
ARANTZA BERECIARTUA PÉREZ
Año: Marzo 2010 Ver ejemplar Volumen: 85 Número: Marzo 2010 Editorial:
REFLEXIONES SOBRE EL VISADO DE PROYECTOS TÉCNICOS Y LA SEGURIDAD DE LAS PERSONAS
Tipo de Artículo: ARTICULO Sección: VARIOS Cómo referenciar este artículo
Palabras Clave:
RAEE, imagen espectral, reciclado, visión artificial, clasificación de imágenes.
Materias:
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA DEL MEDIO AMBIENTE
DESARROLLO SOSTENIBLE
RESIDUOS INDUSTRIALES
ÓPTICA
ESPECTROSCOPIA
TRATAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES
RECICLAJE DE CHATARRA ELECTRÓNICA. NUEVO ALGORITMO PARA SU CLASIFICACIÓN POR IMÁGENES HIPERESPECTRALES.
En color, forma y tamaño. Para ello, es necesario desarrollar nuevos algoritmos que permitan discriminar estos materiales a la vez que cumplan con los requisitos de velocidad necesarios en producción. La chatarra electrónica constituye el 4% de los residuos urbanos en Europa, incrementándose esta cantidad entre un 16-28% cada 5 años. En términos globales, Europa produce 6,5 millones de toneladas de chatarra electrónica cada año y aproximadamente un 90% va a vertederos. La chatarra electrónica crece 3 veces más rápido que los residuos urbanos y se estima que esta cifra se eleve a 12 millones para el 2015. El principal objetivo del trabajo que se presenta es aplicar una nueva tecnología para separar los metales no magnéticos de la chatarra electrónica basándose en la identificación hiperespectral de los materiales y poder incorporarlo en una planta de reciclado. Esta tecnología pretende superar las limitaciones de los métodos actuales que son incapaces de separar materiales muy similares
E-WASTE RECYCLING: NEW ALGORYTHM FOR HYPERSPECTRAL IDENTIFICATION.
ABSTRACT Waste Electrical and Electronic Equipment (WEEE) constitutes 4% of the municipal waste in Europe, being increased by 16-28% every five years. Nowadays, Europe produces 6.5 million tonnes of WEEE per year and currently 90% goes to landfi ll. WEEE waste is growing 3 times faster than municipal waste and this figure is expected to be increased up to 12 million tones by 2015. • Applying a new technology to separate non-ferrous metal Waste from WEEE is the aim of this paper, by identifing multi- and hyper-spectral materials and inserting them in a recycling plant. This technology will overcome the shortcomings posed by current methods, which are unable to separate valuable materials very similar in colour, size or shape. For this reason, it is necessary to develop new algorithms able to distinguish among these materials and to face the timing requirements.
