一种集成 X 射线成像、AI 基于目标检测与分割、Delta 机器人操作的 WEEE 分类系统
机器人学
2025-12-08 v1
摘要
电池回收因电池用量的快速增长和天然资源的有限性而日益至关重要。此外，随着电池能量密度的不断提升，不当的回收处理方式可能在回收设施中引发重大安全风险，包括潜在的火灾。目前已提出许多用于电池检测与从 WEEE 回收线中移除的系统，包括 X射线和 RGB 基于的视觉检查方法，通常由 AI 驱动的目标检测模型（如 Mask R-CNN、YOLO、ResNet）支持。尽管在优化检测技术和模型修改方面取得了进展，但尚未实现一种能够准确识别并对 diverse WEEE 类型进行电池分类的完全自主解决方案。为此，我们提出一种新颖的方法，将专用 X 射线传输双能成像子系统与先进的预处理算法相集成，实现对 WEEE 中稠密与薄型材料的高对比度图像重建，以有效区分。设备沿 Conveyor 带通过高分辨率 X 射线 成像系统，在此过程中，YOLO 和 U-Net 模型精确检测并分割包含电池的项目。随后，一种智能跟踪与位置估计算法引导装配吸盘夹具的 Delta 机器人，对目标设备进行选择性提取并进行正确的丢弃。该方法在 NVIDIA Isaac Sim 中开发的逼真仿真环境中进行了验证，并在实际装置上进行了测试。
引用
@article{arxiv.2512.05599,
title = {An Integrated System for WEEE Sorting Employing X-ray Imaging, AI-based Object Detection and Segmentation, and Delta Robot Manipulation},
author = {Panagiotis Giannikos and Lampis Papakostas and Evangelos Katralis and Panagiotis Mavridis and George Chryssinas and Myrto Inglezou and Nikolaos Panagopoulos and Antonis Porichis and Athanasios Mastrogeorgiou and Panagiotis Chatzakos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05599},
year = {2025}
}