德国亚琛工业大学 (RWTH Aachen University) 拥有260个研究所组成的九个学院,为超过 43,000 名学生提供了优秀的学习设施和学习机会。在成像与计算机视觉研究所中,开展的研究主要集中在高分辨率成像和智能图像识别的实际应用上。
Matthias Breier 和他的团队现在研究的是现代社会提出的亟待解决的问题之一——几乎所有零部件中都安装有印刷电路板和其他电子元件。更重要的是,这些物品本身由各种各样的材料构成——这导致回收废弃设备时,面临着艰巨的挑战。使用标准的技术将如此小空间中熔合在一起的材料有效地分离,从经济上来说是不合算的。
与娱乐业的高科技诉求相比,目前的回收方法也许最能说明问题。电子废弃物经过分类、粉碎,然后熔化。金属——主要是金、银、铜,使用电化学方法从熔体中提取。
2、有针对性地回收利用 提高了产量
传统的回收工艺在回收钽和稀土金属等时触及了技术极限,因为钽和稀土在废弃电路板中的含量非常少。还存在另一个问题:对于许多设备来说,它们包含的材料类型和数量没有相关公开的可用信息。制造商通常会严守这类信息秘密,以免被竞争对手发现。
这种情况下,图像处理发挥了巨大作用。Breier 的团队开发了一种特殊的测试台,可以用极高分辨率的成像设备对废电路板进行拍摄。生成的图像可用于精确识别废弃物内安装的零部件,从而帮助确定材料成分——这一切都不需要任何文件记录。最终结果是得到每个电路板的特征清单,回收商可以根据具体情况决定如何对废品进行分类。当与微修技术结合使用时,回收商可以显著提高他们的实际回收率。
3、线性技术 可实现精确和可重复的移动
不过,目前的研究阶段主要侧重于测试不同的技术方法,以实现最佳的部件识别。因此,测试台必须允许操作员以参考物为准,从完全相同位置拍摄图像,以便在客观基础上比较所选择的方法。非常短程但精确的移动也是至关重要的,这样电路板就可以在极小段中被成像,然后编译成一个高分辨率的全景图像。
该团队与我们合作,创建了一个成像工作台,包括由铝型材和两个线性单元以十字交叉的方式组成的一个稳定子结构。因此,安装在线性单元载体上的待成像物体能够在两个维度上移动。该系统上方安装了一个框架,并配有工业相机和一系列照明系统。将物体相对于摄像机以精确定位的增量移动,操作员就可以创建任何立体结构的(3D)模拟。随后,在计算机上对图像进行分析。
4、采用 item 型材技术 缩短准备时间
为了找到可在工业环境中进一步使用的最佳解决方案,在即将到来的开发阶段,将在框架下安装大面积 LED 照明(柜台灯),以扩展测试台。由于使用了我们的紧固件和T 型槽螺母,这一点非常容易实现,而且成像台本身也将保持非常稳定。Breier 的团队喜欢使用 item 的夹紧把手作为快速调整的理想工具。
文章来源:item依诺信
图片来源:item依诺信
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责任编辑:朱晓裔
审 核 人:李峥
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