Роботы спешат на помощь: автоматизированная разборка для переработки электронных отходов

В новом отчете ООН говорится, что во всем мире производится все больше электронных отходов, или e-отходов, однако усилия по переработке не поспевают за ними. Ценное сырье не восстанавливается и не перерабатывается.

Ученые-исследователи Института эксплуатации и автоматизации фабрик имени Фраунгофера (IFF) занимаются этой проблемой. В проекте iDEAR они разрабатывают решения для автоматизированной, неразрушающей роботизированной разборки электроники для восстановления и переработки материалов, которые помогут создать передовую круговую экономику.

Достижения в области технологий неуклонно сокращают срок службы электронных устройств. Это приводит к постоянно растущему спросу на конечное сырье. В то же время электронные отходы продолжают накапливаться. Ежегодное производство электронных отходов во всем мире может вырасти до 74 миллионов метрических тонн к 2030 году. Только небольшая часть всех электронных устройств перерабатывается.

Более 80% образующихся электронных отходов оказываются на свалках или в мусоросжигательных заводах, включая все ценное сырье, драгоценные металлы и редкоземельные элементы, содержащиеся в электронике. Сжигание может привести к выбросу опасных химикатов и веществ в окружающую среду.

Небольшой процент электронных отходов, которые подвергаются обработке, обычно измельчается, и только ограниченная часть разбирается вручную, очищается от опасных веществ, механически разбирается и сортируется на различные фракции. Такая ручная разборка влечет за собой высокие затраты и не очень эффективна. Практически не существует устойчивых стратегий сохранения стоимости для восстановления и переработки электроники, которые позволят создать развитую круговую экономику.

В проекте iDEAR (интеллектуальная разборка электроники для восстановления и переработки) ученые-исследователи Института Фраунгофера в Магдебурге объединяют управление знаниями, метрологию, робототехнику и искусственный интеллект в интеллектуальную систему для автоматизированных и неразрушающих процессов разборки с целью создания сертифицированной замкнутой системы управления отходами.

«Мы намерены произвести революцию в разборке электронных отходов. Текущие решения требуют существенной инженерии и ограничиваются определенной группой продуктов. В проекте iDEAR мы придерживаемся методологии, основанной на данных, чтобы можно было разбирать в режиме реального времени самые разные продукты — от компьютеров до микроволновых печей и бытовой техники — с минимальными инженерными работами», — говорит доктор Хосе Саенс, менеджер группы вспомогательных, сервисных и промышленных роботов в Fraunhofer IFF.

Ученые-исследователи изначально сосредоточились на автоматизированной разборке компьютеров. Предполагается, что система будет модернизирована со временем для любого оборудования, например, стиральных машин.

Автоматизированная идентификация узлов с использованием высокоточной метрологии

После доставки и разделения товаров запускаются начальные процессы идентификации и анализа состояния. Затем оптические сенсорные системы и 3D-камеры с алгоритмами на базе искусственного интеллекта сканируют этикетки с информацией о производителе, типе и номере продукта, определяют типы и местоположения компонентов, изучают геометрию и поверхности, оценивают состояние крепежных элементов, таких как винты и заклепки, и обнаруживают аномалии.

«Оптическая метрология помогает сканировать этикетки и сортировать различные детали, например, винты. Предварительно обученные алгоритмы машинного обучения и ИИ интерпретируют данные изображений и позволяют идентифицировать и классифицировать материалы, пластик и компоненты в режиме реального времени на основе данных датчиков и спектральных данных», — объясняет Саенс.

Например, ИИ определяет, скрыт ли винт или заржавел. Все данные хранятся в цифровом двойнике разборки, который является экземпляром продукта, так сказать, а также предоставляет информацию о том, разбирался ли когда-либо аналогичный продукт.

На следующем этапе Саенц и его команда определяют последовательность разборки, чтобы их программное обеспечение могло определить, выполнять ли полную разборку или сосредоточиться только на извлечении определенных ценных компонентов. Склеенные или иным образом сопряженные компоненты затрудняют неразрушающую разборку. Ржавые или сорванные винты или деформированные компоненты также не подходят для этого.

Процесс разборки начинается на основе этой высокоуровневой информации. Робот получает ряд инструкций и операций для выполнения, например, «Открутить два винта слева от корпуса, открыть корпус» и т. д. При необходимости машина меняет каждый необходимый инструмент между отдельными шагами.

Навыки, указанные в последовательностях разборки, включают действия робота, такие как завинчивание, подъем, резка, извлечение, локализация, изменение положения, отпускание, перемещение рычагов, сгибание, разрыв и резка проводов, которые робот-разборщик может выполнять полностью автономно. Демонстратор даже преуспел в испытаниях по извлечению материнской платы из компьютера — очень сложная задача, требующая высокого уровня точности.

«Для этого мы использовали ИИ. Изначально агент ИИ обучается для выполнения процесса на имитационной модели, а затем мы переносим действия обученного робота в реальную экспериментальную установку. Это необязательно для простых навыков, таких как локализация. Для этого мы используем данные датчиков и камер», — объясняет Саенс.

Были построены отдельные демонстраторы для подпроцессов: станция идентификации и анализа компьютеров, демонстратор модели оценки, подключенной к цифровому двойнику продукта и последовательности разборки, демонстратор цифрового двойника, демонстратор автоматического выполнения действий робота на основе навыков для разборки и демонстратор действий робота, сгенерированных ИИ, для извлечения материнских плат из корпуса. На следующем этапе демонстраторы будут соединены между собой.

Цель — один демонстратор, который объединяет все технологические разработки и может выполнять все автоматизированные процессы разборки. «Переработка и восстановление являются ключом для производственных компаний, чтобы обеспечить доступ к сырью. Восстановление этих материалов не только снижает воздействие электронных отходов на окружающую среду, но и представляет собой ценный источник сырья для новых продуктов», — говорит Саенс.

Источник: https://techxplore.com/news/2025-02-robots-automated-disassembly-recycling.html