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史陶比尔SCARA机器人助力Comet实现非铁金属智能分拣

史陶比尔SCARA机器人助力Comet实现非铁金属智能分拣

在汽车回收过程中,粉碎后剩余的非铁金属被浓缩为一种称为 ZORBA 的混合料,包含锌、铝(占比最大)、铜、黄铜、不锈钢以及电路板。

过去这类材料通常出口到亚洲进行人工分拣和熔炼。而从 2017年开始,比利时Comet Traitement公司开始思考是否能将这类高价值材料在欧洲本地进行分选与加工。

Comet Traitement 公司与自动化解决方案提供商Cilyx 合作,并引入列日大学的技术研发,打造出由多种先进传感器构成的智能高速分选系统。

这条名为Megapicker的产线,打破传统人工处理瓶颈,以极高效率实现车用金属部件的智能识别与分类。

Comet Traitement 公司位于 Obourg 的金属回收中心,配备欧洲最大功率的汽车破碎机,每小时处理 300 吨废旧汽车。

在此基础上,Megapicker 专注于后端高精度分拣,针对包含铝、铜、锌、不锈钢等高价值成分的混合料,进行智能化识别与高效分类。

其中,18 台史陶比尔TS2-100 SCARA 机器人成为这一回收体系的核心执行力。

18 台 SCARA 高速精准分拣  

处理效率:单线每分钟可分拣 1,500 块金属碎片,年处理能力达 15,000 吨;

机器人配置:采用 18 台 TS2-100 四轴机器人,搭建 50 米高速传送带分拣系统;

精准控制:由中央控制系统统一调度,每台机器人循环周期仅 1 秒。

这一系统无需为每台机器人配置摄像头或传感器,所有动作均由中央控制系统完成实时坐标指令传输,实现协同高效运行。

 

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智能识别技术:多维传感 + AI自学习  

通过 X 射线透射(XRT)、三维扫描、激光光谱(LIBS)、高光谱传感器等多项传感技术,系统可在数秒内完成物料的密度、形状与材质识别。

随着人工智能系统的不断训练,系统的识别率持续提升。研发负责人 Grégory Lewis 表示:“未识别的物料会再次循环进入系统,并用新数据不断优化模型。目前我们已达到 96% 的分选准确率,未来还有提升空间。”

 

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夹爪设计与模块化部署  

从夹爪设计到智能控制,每一步都是挑战,真正落地这一方案经历了多年的开发与测试。

- 夹爪需精准抓取异形物料重心,避免损伤皮带或设备  

- 控制系统需实时处理每小时 90,000 块部件的坐标与分拣指令  

- 系统采用四台机器人一模块的部署方式,便于安装复制与维护

采用史陶比尔SCARA机器人相较传统方案,更具结构刚性与负载能力,完美适配重型夹爪与高速分拣要求。

 

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合作创新助推可持续发展未来

Comet Traitement 公司通过引入 Megapicker,不仅实现了回收效率与精度的双跃升,也大幅提升了非铁金属的回收附加值——如铝材的细分回收与本地循环再利用。

 

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“这一应用是我们首次在重型金属回收领域采用机器人自动化,”Cilyx CEO Grégory Reichling 表示,“在开发过程中,史陶比尔给予我们极大的技术支持与合作保障,是推动此项目成功落地的关键伙伴。”

审核编辑(
王静
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