SenSoRe_2

Det har gjorts flera försök för att visa på proof-of-concept kopplat till SenSoRe:

  • Kvalitetskontroll av NF-fraktion (non-ferrous fraktion)
  • Svart Plast – Sortering av svåridentifierade plastfraktioner
  • Korta utredningar

Kvalitetskontroll av NF-fraktion (non-ferrous fraktion)

Utvärdering av möjlighet till förbättrad processkontroll. Det fungerar även att ta med moduära delar ut till industrin.

SenSoRe_3

Svart Plast – Sortering av svåridentifierade plastfraktioner

En fungerande on-line LIBS utrustning har tagits fram och mätserier på plastavfall har utförts på ett automatiserat transportband som simulerar en återvinningsmiljö. Analys baserat på maskininlärning av LIBS spektra från svart plast kan identifiera viss typ av plastavfall och detta går att implementera i industriell miljö.
  • Projektets syfte: Att sortera svart plastavfall och identifiera bromerade plaster, i en industrilik miljö.
  • Projektmål: Att utveckla en analys av LIBS-spektra (Laser Induced Breakdown Spectroscopy), baserat på maskininlärning (ML).
  • Projektparter: Swerim, RISE IVF, RISE KIMAB, STENA Recycling
  • Finansierat av: Vinnova, 2018-11-30 – 2019-09-30

Korta utredningar

Möjlighet till förbättrad sortering – sortering, logistik, affärsnytta.

SenSoRe_4