選別技術比較 | AISORT
テクノロジーガイド
リサイクル施設に適した選別技術の選び方
選別技術の選択によって、施設の処理能力、純度、運用コスト、そして変化する原料の流れへの適応力が決まります。このガイドでは、現代のリサイクルで使用される6つの主要な選別技術を体系的に比較し、それぞれを特定の用途に適合させるための実用的な基準を提供します。
技術機能の概要
| 技術 | 検出 | 最適な用途 | 制限 |
|---|---|---|---|
| RGB可視カメラ | 色、明るさ、形状 | ペットボトルの色選別、ガラスカレット、廃電気電子機器 | 同じ色の異なるポリマー種（例：透明PETと透明PVC）を区別できない |
| 近赤外分光法 | 分子反射率シグネチャによるポリマー種 | PET/HDPE/PP/PVCの分離、紙とプラスチックの識別 | 暗色または黒色の素材はNIR信号を吸収する。表面の湿気がスペクトル歪みを引き起こす |
| ハイパースペクトル/SWIR | 類似ポリマー識別のための拡張波長範囲 | 暗色プラスチックの選別、食品グレードrPETの精製、HDPEとLDPEの区別 | 資本コストが高い。シングルバンドNIRよりスキャン速度が遅い |
| X線透過（XRT） | 材料間の原子密度差 | シュレッダー残渣からの重金属回収、鉱物/鉱石選別、銅からのアルミ除去 | 軽量素材（プラスチック、紙）には不向き。放射線安全コンプライアンスが必要 |
| 渦電流＋誘導 | 金属の電気伝導度 | 非鉄金属選別（銅からアルミ）、フレーク流中の金属片検出 | ポリマー種、色、非金属汚染物質を識別できない |
| AI/ディープラーニングビジョン | 視覚パターン、ブランド固有パッケージ、複雑なオブジェクト形状 | ブランドレベルのパッケージ識別、複合材料コンポーネント認識、選別品目の品質グレーディング | 代表的なトレーニングデータが必要。パッケージデザイン変更に伴いモデル再トレーニングが必要 |
用途に技術を適合させる
硬質プラスチック容器（ボトル、タブ、トレイ）
標準: RGB + NIR。RGBは色（透明、青、緑のPET）ごとに分離。NIRはポリマー種（PET、HDPE、PP、PVC）を識別。食品グレードの出力には、2回目のNIRパスと金属検出を追加し、<50 ppmの汚染を達成。
軟包装とフィルム
標準: NIR + 3Dレーザー。フィルムは選別シュート上で硬質容器とは異なる挙動を示し、浮遊、折り畳み、重なりが発生。3Dレーザー三角測量がフィルム層と硬質アイテムの区別に寄与。NIRはフィルム自体のポリマー種を識別。
電子機器廃棄物とWEEE
標準: XRT + RGB + 誘導 + AI。電子廃棄物の極端な密度範囲（軽量プラスチック筐体から高密度銅ヒートシンクや鉄骨フレームまで）には、密度ベースの事前分離（XRT）、色ベースの選別（RGB）、金属検証（誘導）が必要。AIビジョンは、回路基板、バッテリー、コネクタなどの特定コンポーネント種の識別にますます不可欠。