在汽車回收過程中，粉碎后剩余的非鐵金屬被濃縮為一種稱為 ZORBA 的混合料，包含鋅、鋁(占比最大)、銅、黃銅、不銹鋼以及電路板。

過去這類材料通常由人工分揀和熔煉。而從 2017年開始，比利時Comet Traitement公司開始思考是否能將這類高價值材料進行自動化分選與加工。

Comet Traitement 公司與自動化解決方案提供商Cilyx 合作，并引入列日大學的技術(shù)研發(fā)，打造出由多種先進傳感器構(gòu)成的智能高速分選系統(tǒng)。

Comet Traitement 公司位于 Obourg 的金屬回收中心，配備歐洲最大功率的汽車破碎機，每小時處理 300 噸廢舊汽車。

在此基礎上，Megapicker 專注于后端高精度分揀，針對包含鋁、銅、鋅、不銹鋼等高價值成分的混合料，進行智能化識別與高效分類。

這條名為Megapicker的產(chǎn)線，打破傳統(tǒng)人工處理瓶頸，以極高效率實現(xiàn)車用金屬部件的智能識別與分類。

01 18 臺 SCARA機器人高速精準分揀

其中，18 臺史陶比爾TS2-100 SCARA 機器人成為這一回收體系的核心執(zhí)行力。

處理效率

單線每分鐘可分揀1500塊金屬碎片，年處理能力達15000噸;

機器人配置

采用18臺TS2-100四軸機器人，50米高速傳送帶分揀系統(tǒng);

精準控制

由中央控制系統(tǒng)統(tǒng)一調(diào)度，每臺機器人循環(huán)周期僅1秒。

這一系統(tǒng)無需為每臺機器人配置攝像頭或傳感器，所有動作均由中央控制系統(tǒng)完成實時坐標指令傳輸，實現(xiàn)協(xié)同高效運行。

02 智能識別技術(shù)：多維傳感 + AI自學習

通過 X 射線透射(XRT)、三維掃描、激光光譜(LIBS)、高光譜傳感器等多項傳感技術(shù)，系統(tǒng)可在數(shù)秒內(nèi)完成物料的密度、形狀與材質(zhì)識別。

隨著人工智能系統(tǒng)的不斷訓練，系統(tǒng)的識別率持續(xù)提升。研發(fā)負責人 Grégory Lewis 表示：

未識別的物料會再次循環(huán)進入系統(tǒng)，并用新數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化模型。目前我們已達到 96% 的分選準確率，未來還有提升空間。

03 夾爪設計與模塊化部署

從夾爪設計到智能控制，每一步都是挑戰(zhàn)，真正落地這一方案經(jīng)歷了多年的開發(fā)與測試。

夾爪需精準抓取異形物料重心，避免損傷皮帶或設備

控制系統(tǒng)需實時處理每小時90000塊部件的坐標與分揀指令

系統(tǒng)采用四臺機器人一模塊的部署，便于安裝復制與維護

史陶比爾SCARA機器人相較傳統(tǒng)方案，更具結(jié)構(gòu)剛性與負載能力，完美適配重型夾爪與高速分揀要求。

04 合作創(chuàng)新，助推可持續(xù)發(fā)展未來

Comet Traitement 公司通過引入 Megapicker，不僅實現(xiàn)了回收效率與精度的雙躍升，也大幅提升了非鐵金屬的回收附加值——如鋁材的細分回收與本地循環(huán)再利用。

這一應用是我們首次在重型金屬回收領域采用機器人自動化，在開發(fā)過程中，史陶比爾給予我們極大的技術(shù)支持與合作保障，是推動此項目成功落地的關鍵伙伴。

——Cilyx CEO,Grégory Reichling

（來源：史陶比爾機器人）