La gestión de residuos plásticos para su reutilización se ha convertido en un proceso de gran importancia, tanto por la reducción del impacto medioambiental, mediante el reaprovechamiento de los recursos y materiales dentro del nuevo concepto de economía circular, como por la optimización de los costes para la producción de material para la producción de nuevos artículos.
Para maximizar el impacto positivo de este proceso, la industria del reciclaje requiere sistemas automatizados de separación de los materiales de altas prestaciones y que permitan clasificar grandes volúmenes con gran precisión.
[themeone_quote color=”accent-color2″] Dado que el valor de los materiales reciclados depende de su riqueza, cuanto mejor sea la clasificación efectuada, mayor margen se puede sacar a este tipo de productos en el mercado. [/themeone_quote]
Las opciones de clasificación automática disponibles actualmente en el mercado permiten separar únicamente determinados tipos de materiales y requieren de una gran infraestructura e inversión para llegar a las plantas de reciclaje.
Los sistemas mayoritariamente implantados actualmente en las plantas de reciclaje son sistemas ópticos basados en espectroscopia infrarroja que separan únicamente algún tipo de plástico específico, equipos basados en corrientes de Foucault para los envases metálicos y equipos de visión artificial capaces de separar por color y forma, etc.
Son sistemas que funcionan relativamente bien, aunque en muchos casos presentan porcentajes de mezcla de tipos de materiales mejorables. Ello provoca que, en muchas ocasiones, requieran que el material que se desee reciclar deba clasificarse en varias pasadas para alcanzar porcentajes de separación adecuados para las empresas recicladoras, con la consiguiente pérdida de eficiencia y de recursos al tener que hacerlo así.
Una técnica que se está empezando a aplicar en este sector con gran éxito es la visión hiperespectral o imagen química. Se trata de una tecnología que combina las ventajas de la visión artificial y la espectroscopia infrarroja, obteniendo de cada punto de la muestra captada una huella espectral que contiene la información de la interacción de la luz con la materia, que está directamente relacionada con su composición química.
Por tanto, el potencial de disponer la firma espectral característica de cada punto y conocer su composición abre un mundo de aplicaciones relacionadas con los procesos de fabricación y selección, permitiendo medir la composición en tiempo real, clasificar el producto según su calidad o detectar contaminantes con una huella espectral diferente.
[themeone_quote color=”accent-color2″] La visión hiperespectral es una tecnología relativamente reciente cuyo potencial está aumentando debido a la reducción del coste de los dispositivos, al aumento de sus prestaciones y al incremento del potencial para procesar la cantidad ingente de datos que genera. [/themeone_quote]
En el caso de la clasificación de envases para su reciclaje, esta técnica permite abordar la clasificación conjunta de los diferentes materiales mediante la generación de un mapa de composición química en tiempo real.
Así, a cada píxel analizado por la cámara se lo clasifica como una clase en función de la similitud de su espectro con el espectro tipo de los materiales posibles, por lo que la imagen química resultante ofrece, además de la identificación del tipo de material, la información de tamaño, forma y posición de cada envase en la cinta de transporte. Por tanto,
[themeone_quote color=”accent-color2″] Dando esas coordenadas a un sistema de manipulación basado en robots con garras flexibles, es posible separar cada envase según su composición. [/themeone_quote]
El hecho de poder realizar la clasificación en una sola pasada es importante, ya que se pasa de una línea basada en varias máquinas de clasificación para cada tipo de material a una sola máquina con capacidad de separar todos los tipos de materiales simultáneamente, con el consiguiente ahorro en costes y espacio.
Uno de los retos que queda por resolver es la clasificación de materiales plásticos negros, dado que, al ser ricos en carbón, absorben la radiación infrarroja y no es posible obtener su huella espectral.
Se están produciendo avances significativos con cámaras hiperespectrales de espectro extendido que son capaces de llegar a longitudes de onda superiores en las que ya no se produce una absorción tan importante y es posible obtener su firma espectral para clasificar cada envase según su composición, a pesar que tengan el mismo color negro.
[themeone_quote color=”accent-color2″] En la medida en que estas tecnologías vayan siendo implantadas en las plantas de clasificación y separación de envases, la riqueza de los materiales recuperados será mayor, reduciendo los costes de separación y aumentando el precio de las partidas, a la vez que la mayor eficiencia permitirá su uso en un mayor número de productos que requieren una elevada pureza del polímero. [/themeone_quote]
En AINIA tenemos más de 12 años de experiencia trabajando con esta tecnología, habiendo desarrollado proyectos de investigación para evaluar la capacidad de esta técnica en la clasificación y separación de envases recuperados, disponiendo de demostradores con diferentes tipos de cámaras hiperespectrales para poder comprobar sus prestaciones. Si estás interesado, contáctanos.
Lorenzo Cervera (2 artículos)
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