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銅線選別 | AISORT

アプリケーション概要

リサイクル事業における銅線選別

銅線およびケーブルは、リサイクル業界で最も価値の高い原料の一つです。廃ケーブルから回収された銅は、LME陰極価格の85~95%で取引されますが、従来の手作業による選別では大きな価値が取り残されています。自動光学式およびセンサー式選別により、細径銅線の回収、絶縁体と裸銅線の分離、そしてベール純度を低下させる夾雑物の除去が可能になります。

最新の銅線選別システムは、可視光カメラ、近赤外線(NIR)センサー、電磁誘導を組み合わせることで、毎時1~15トンの処理能力で98%以上の純度を達成します。

原料の複雑性

高い変動性

銅線はPVC、ゴム、アルミニウム、真鍮、鉄系金属と混在して到着し、それぞれに異なる検出戦略が必要です。

価値の規模

6,000~9,000米ドル/トン

清浄な#1銅は、混合または汚染されたベールに比べて20~40%のプレミアムで取引されます。選別精度はベールあたりの収益に直接影響します。

主要な技術要件

マルチセンサーフュージョン

単一のセンサーでは、すべての銅線の種類を確実に分離することはできません。RGBカメラは色の違いを識別し、NIRはポリマー絶縁体を検出し、渦電流センサーは金属組成を確認します。

一般的な障害モード

細線の損失

直径0.5mm未満の細線(自動車用ハーネスや電子機器によく見られる)は、従来の選別では見逃されがちで、一般的なシュレッダー残渣中の回収可能な銅の5~15%を占めます。

今、銅線選別が重要な理由

世界の銅スクラップ市場は、電化、再生可能エネルギーの拡大、鉱山供給の逼迫により、2030年までに860億米ドルに達すると予測されています。銅線選別の状況を変える主なトレンドは以下の通りです:

銅線回収のための選別技術

技術検出対象最適用途制限
RGB / 可視光色(銅の赤色 vs. アルミニウムの銀色 vs. 絶縁体の色)裸銅線の分離、色に基づく絶縁体選別銅と真鍮の区別ができず、汚れやほこりを通して検出できない
近赤外線(NIR)絶縁体のポリマー種類(PVC、PE、XLPE、ゴム)造粒前の被覆材による絶縁電線の選別金属を検出できない。黒色または濃色の絶縁体はNIR信号を吸収する
電磁 / 渦電流導電性 — 銅 vs. アルミニウム vs. ステンレス最終純度確認、アルミニウム夾雑物の除去絶縁体の種類や表面汚染を識別できない
X線透過(XRT)原子密度の差重金属の分離、厚い絶縁体内の銅の検出コストが高い。ほとんどの銅線選別用途では不要
AI / 深層学習ビジョン形状、テクスチャ、視覚パターン特定の線種(リボンケーブル、編組、より線)や異種材料アセンブリの識別トレーニングデータが必要。性能は代表的なサンプルライブラリに依存

最も効果的な銅線選別ラインは、通常、少なくとも2種類のセンサーを組み合わせます。典型的な組み合わせは、色による識別のためのRGBビジョンと、絶縁体分析のためのNIR、または金属確認のための渦電流です。

典型的な銅線選別ライン構成

適切に設計された銅線選別ラインは、通常以下のプロセスフローに従います:

  1. 事前破砕と整粒: ケーブルを5~50mmの粒状に粉砕。オーバーサイズは二次破砕に戻されます。
  2. 鉄分除去: オーバーバンド磁石またはドラム磁石で、光学選別前に鋼鉄や鉄系の夾雑物を除去します。
  3. 一次光学選別: RGB + NIRセンサーで粒状物を銅リッチ、アルミニウム、混合金属、非金属の各画分に分類します。
  4. 二次純度選別: 渦電流または誘導センサーで銅画分を検証し、残った非銅金属を排出します。
  5. 集塵と空気分級: 微粒子と軽量の絶縁体破片を除去します。

主要業績評価指標

指標業界ベンチマーク高性能目標
銅回収率90~95%≥ 98%
最終純度(Cu含有率)95~98%≥ 99.5%
モジュールあたり処理能力3~8 t/h10~15 t/h
対応可能な線径範囲0.5~25mm0.2~30mm
誤排出率3~8%< 2%

自動選別が経済的に意味を持つタイミング

銅線自動選別の損益分岐点は、通常、年間2,000~3,000トンの銅線スクラップ受け入れ量です。この量を下回る場合、手作業による選別や外部委託の方が費用対効果が高い可能性があります。年間5,000トンを超える場合、自動選別による人件費削減と純度プレミアムにより、通常12~18ヶ月で投資回収が可能です。

ケーブルを他の廃棄物と併せて処理する複合材料リサイクル施設では、既存の選別ラインに統合することで、コンベヤ、集塵、制御インフラを共有できるため、投資回収期間がさらに短縮されることがよくあります。