TOMRA: Tecnología deep learning para diferentes tipos de productos hechos de madera

Para ello TOMRA ha combinado su tecnología AUTOSORT®, líder del sector, con GAIN, un complemento de clasificación basada en el deep learning. Juntos crean una solución capaz distinguir diferentes tipos de productos hechos con madera, lo que permite mejorar significativamente tanto la clasificación de estos productos como los procesos de fabricación de sus clientes.

La aplicación principal de la nueva solución de TOMRA Recycling es diferenciar entre productos hechos con Madera A (madera no procesada) y Madera B (productos de madera procesada) tales como MDF (tableros de fibra de densidad media), HDF (tableros de alta densidad), tableros de OSB (fibras orientadas) y tableros de conglomerado.

Un sector que crece en sus exigencias
TOMRA Recycling lleva más de 10 años liderando el sector mundial de reciclaje de madera. Su equipo TOMRA X-TRACT se hizo popular rápidamente entre fabricantes de tableros de conglomerado ayudándoles a producir fracciones limpias de virutas con madera reciclada. Esto se lograba mediante la identificación y separación del material inerte (vidrio, piedras, cerámica, etc.) y metales. Una vez la X-TRACT elimina estas impurezas, las virutas de madera recuperadas tienen una calidad suficiente para utilizarse en la producción de tableros estándar de conglomerado de madera.

No obstante, en los últimos años muchos clientes se pusieron en contacto con TOMRA Recycling en busca de una forma de poder usar madera reciclada de aún mayor pureza en sus procesos de producción.

Para lograr estos requisitos específicos de pureza, además de eliminar el material inerte y los metales del flujo de entrada, resultaba necesario eliminar otras impurezas como los productos técnicos compuestos, así como los polímeros del contrachapado. Como estos materiales no pueden diferenciarse con la tecnología de rayos X, la X-TRACT no era la máquina idónea para este proceso.

TOMRA Recycling, decidida a ayudar a sus clientes a lograr una solución que permitiera a las empresas del sector de reciclaje de madera a optimizar sus procesos de clasificación, e identificando un nicho de mercado, puso a trabajar a sus expertos en deep learning. Así desarrollaron esta nueva aplicación que combina la unidad AUTOSORT®, líder del sector, con GAIN, un complemento de clasificación basada en el deep learning.

La aplicación de TOMRA de Madera A vs Madera B utiliza la tecnología deep learning para detectar y eliminar impurezas imposibles de identificar hasta ahora. Se logra así detectar, analizar y clasificar todos y cada uno de los tipos diferentes de madera antes de limpiar la fracción de madera natural.

TOMRA se convierte así en la primera empresa del mundo que utiliza la tecnología deep learning para detectar y separar diferentes tipos de madera.

El proceso identifica como impureza la Madera B (compuestos de madera procesada) y deja una fracción limpia de Madera A (madera no procesada). Asimismo, y según las necesidades del cliente, puede extraer fracciones individuales de conglomerado de madera procesado de gran pureza a partir del flujo de entrada.

Según Philipp Knopp, Jefe de Producto de TOMRA Recycling: "El mercado del reciclaje de madera está evolucionando rápidamente. Además, con el objetivo de que las empresas adopten un modelo económico más circular, están siendo sometidas a una legislación cada vez más estricta en muchas partes del mundo. Nuestra AUTOSORT® con solución GAIN utiliza la tecnología deep learning para crear una solución potente y flexible. Estamos convencidos de que, mundialmente, las empresas que fabrican productos de madera la recibirán con los brazos abiertos. Así nuestros clientes estarán mejor preparados para reaccionar frente a los futuros cambios del mercado mundial de reciclaje de madera como son, por ejemplo, unas mayores exigencias legislativas. Nos encanta ser los primeros en ofrecer esta solución basada en inteligencia artificial".