DE-XRT Pro Series Intelligent X-ray Sorter Een enkellagig model van het type Crawler, op maat ontwikkeld voor aluminium recycling.

Ein einlagiges Raupenmodell, das speziell für das Aluminiumrecycling entwickelt wurde. Es verwendet Dual-Sensor-Fusionstechnologie zur Entfernung von Schwermetallen durch Dichtemessung basierend auf DE-XRT zur Reinigung von Aluminiumfraktionen. Gleichzeitig ermöglicht die KI-gestützte Oberflächenanalyse über HRGB-Sichtkameras die Trennung von gewalztem und gegossenem Aluminium. Durch Training mit realen Produktionsdaten mittels Deep Learning kann die Sortiergenauigkeit kontinuierlich optimiert werden.

Das Aluminiumrecycling steht vor einer kritischen Sortierherausforderung: Die Legierungszusammensetzung und der Verunreinigungsgehalt bestimmen direkt seinen kommerziellen Wert. Gemischter Aluminiumschrott Zorba enthält komplexe gewalzte Aluminiumlegierungen, gegossene Aluminiumlegierungen und Schwermetallverunreinigungen wie Eisen, Zink und Kupfer, mit unvorhersehbaren Anteilen jeder Komponente. Für Aluminiumrecycler und Sekundärhütten ist der Schlüssel zur Herstellung sauberer, legierungsklassifizierter Aluminiumprodukte, zur Sicherung von Marktprämien und zur Erfüllung strenger Rohstoffanforderungen für die nachgelagerte Umschmelzung die Trennung von Schwermetallen von Aluminiumfraktionen und die effektive Unterscheidung von gewalzten und gegossenen Aluminiumlegierungen basierend auf inhärenten Materialeigenschaften anstelle von unzuverlässigen visuellen Merkmalen.

Die Donar DE-XRT Pro Serie ist ein intelligentes Sortiersystem auf Basis von Maschinensehen. Es integriert fortschrittliche Dual-Energy-Röntgen-Transmissionstechnologie (DE-XRT) mit hochauflösender RGB-Sichtbildtechnologie (HR-RGB), ausgestattet mit selbst entwickelten KI-Algorithmen. Es gewinnt effizient Aluminiumfraktionen aus Materialströmen und wandelt gemischten Aluminiumschrott Zorba in hochreine, hochwertige Aluminiumprodukte um. Das System identifiziert und entfernt Schwermetalle aus Zorba durch Analyse von Atomdichteunterschieden zur Reinigung von Aluminiumlegierungen. In Kombination mit KI-gestützter Oberflächenmerkmalsanalyse erzielt es eine effiziente Trennung von gewalztem und gegossenem Aluminium.

Der KI-gestützte Algorithmus zur Erkennung von Oberflächenmerkmalen wird durch Deep Learning auf realen Produktionsdaten trainiert, um die Sortiergenauigkeit kontinuierlich zu optimieren. Er beibehält eine stabile Hochpräzisionssortierung für Zorba mit unterschiedlichen Zusammensetzungen und Verunreinigungsgraden. Er hilft Metallverarbeitern, die Raten der legierungsklassifizierten Rückgewinnung zu maximieren, Schwermetallverunreinigungen vollständig zu eliminieren und hochreine Sekundäraluminium-Rohstoffe zu liefern, die strenge Sekundärschmelzstandards mit konsistenter Sortierleistung erfüllen.

Die Trennung von Aluminiumfraktionen und Schwermetallverunreinigungen in Zorba beruht grundlegend auf ihren signifikanten Unterschieden in der Atomdichte.

Wenn Dual-Energy-Röntgenstrahlen den Materialstrom durchdringen, misst das System die Abschwächungsdifferenz zwischen hochenergetischen und niederenergetischen Röntgenstrahlen. Aluminium ist ein Leichtmetall mit geringer Atomdichte und schwacher Abschwächung von Röntgenstrahlen. Im Gegensatz dazu haben Schwermetallverunreinigungen wie Kupfer, Messing, Zink und Edelstahl eine weitaus höhere Atomdichte und absorbieren Röntgenstrahlen stark. Durch die Berechnung des Dual Energy Ratio (DER) kann das System die inhärente Atomdichte jedes Partikels genau bestimmen und Störungen durch Materialdicke effektiv eliminieren. Entsprechend identifiziert das System effizient Schwermetallverunreinigungen und löst pneumatische Auswurfmechanismen zur Abweisung aus, wobei gereinigte Aluminiumfraktionen zurückgehalten werden.

Die Trennung von gewalztem und gegossenem Aluminium hängt hauptsächlich von subtilen Unterschieden in der Atomdichte und Oberflächentextur ab.

Obwohl sowohl gewalztes als auch gegossenes Aluminium aluminiumbasierte Materialien sind, enthält gegossenes Aluminium (häufig für Motorblöcke usw. verwendet) einen hohen Anteil an Silizium (Si). Seine Atomdichte und Röntgenabsorptionsrate unterscheiden sich deutlich von gewalztem Aluminium (typischerweise siliziumarm). Mit hochpräziser Röntgen-Transmissionstechnologie identifiziert und weist das System hochsiliziumhaltiges, dichtes Gussaluminiumlegierungen ab, wodurch der Gehalt an hochsiliziumhaltigem Gussaluminium im Materialstrom erheblich reduziert wird.

Einige Gussaluminiumlegierungen haben jedoch eine Dichte, die der von gewalztem Aluminium sehr nahe kommt und allein durch Röntgen-Transmission nicht unterschieden werden kann. Gussaluminium weist normalerweise eine spezifische Textur, Farbe und Glanz auf seiner Oberfläche auf (z. B. Spuren von Gussformen). KI-Deep-Learning erkennt subtile visuelle Merkmale, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und ermöglicht es dem System, niedriglegiertes Gussaluminium mit ähnlicher Dichte, aber unterschiedlicher Materialzusammensetzung effizient abzuweisen. Dies dient als leistungsstarke Ergänzung zur Röntgen-Transmission-Sortierung und maximiert den Wert der zurückgewonnenen Aluminiumströme.(In dieser Phase besteht der Materialstrom fast ausschließlich aus gewalztem Aluminium, obwohl Mischungen verschiedener gewalzter Aluminiumlegierungsqualitäten verbleiben können. Eine weitere Feinunterteilung wird mit fortschrittlicherer LIBS-Technologie für höhere Werte realisiert.)

• Dual-Sensor-Fusionstechnologie Ein fortschrittliches Integrationsschema, das Dual-Energy-Röntgen-Transmission (XRT) und hochauflösende RGB-Sichtbildtechnologie kombiniert. Es entfernt Schwermetalle durch Atomdichteanalyse zur Gewährleistung der Aluminiumreinheit und unterscheidet effizient gewalztes und gegossenes Aluminium basierend auf Atomdichte und Oberflächentextur.
• Selbstentwickelter KI-Deep-Learning-Algorithmus Er simuliert innovativ manuelles Picking durch Import und Training verschiedener Sortierkriterien und Merkmale in das System. Der KI-Algorithmus verbessert kontinuierlich die Sortierpräzision, und das Modell kann durch Deep Learning mit neu hinzugefügten Produktionsmustern neu trainiert werden.
• Zuverlässiges Hochleistungs-Pneumatikventil-Auswurfsystem Selbstentwickelte und hergestellte Hochleistungs-Hochgeschwindigkeits-Pneumatik-Auswerfer gewährleisten eine effiziente Abweisung und einen stabilen Betrieb unter Hochkapazitäts-Sortierbedingungen.
• Flexibles Modulares Design Erhältlich in Bandbreiten von 1300 mm und 2000 mm. Verarbeiter können flexibel nach Kapazitätsanforderungen auswählen. Geeignet für Auto-Demontagebetriebe, Aluminiumrecycler aus der Luftfahrt, Verpackungsmaterialrecycler und Recycling von Verbrennungsschlacke (IBA).

● Aluminiumschrott-Recycling  ● Recycling von Fenster- und Türschrott aus der Architektur  ● Recycling von Aluminiumdosen  ● Aluminiumrückgewinnung aus Elektronikschrott (E-Waste)

● Trennung von gewalztem und gegossenem Aluminium  ● Sortierung von Shredderresten von Altfahrzeugen (ASR)  ● Sortierung von Industrieanlagen-Schrott  ● Aluminiumrecycling aus der Luftfahrt  ● Recycling von Gehäusen von Unterhaltungselektronik

● Edelstahl-Recycling  ● Recycling von Verbrennungsschlacke (IBA)  ● Altfahrzeug-ShredderResteverwertung (ASR)