Sistemas a medida
Clasificación de vidrio con CLARITY

Sistemas a medida
Clasificación de vidrio con CLARITY
La tecnología VIS utiliza cámaras de alta resolución en el rango visible para separar el vidrio por colores o detectar materiales extraños. Las partículas individuales se someten a un escaneo para comprobar si la luz las atraviesa o no. Si la luz no atraviesa la partícula, la máquina clasificadora sabe que se trata de una impureza (como CSP, materia orgánica o metal) en la planta de clasificación, que debe ser separada. Si la luz atraviesa una partícula, el vidrio puede clasificarse según los colores correspondientes (blanco, verde, marrón).
La tecnología UV complementa a la tecnología VIS, ya que funciona en el rango ultravioleta. De este modo, también se pueden identificar impurezas que no se detectan en el rango visible. Para ello, se comprueba cómo reaccionan diferentes materiales a la luz UV, con el fin de distinguir el vidrio de envases o vidrio plano de otros tipos de vidrio. De este modo, por ejemplo, el vidrio de plomo y la vitrocerámica pueden detectarse y separarse de forma fiable.
La tecnología NIR (infrarrojo cercano) detecta diferencias entre materiales en un rango de longitudes de onda que no es visible para el ojo humano. Estos sensores identifican patrones de reflexión característicos de cada material. De este modo, se pueden diferenciar y separar los plásticos y otros materiales de los fragmentos de vidrio.
Los sensores inductivos detectan piezas metálicas en el flujo de vidrio mediante cambios en el campo electromagnético. Cuando los metales se acercan, se registra la perturbación del campo magnético y, al mismo tiempo, se identifica la posición y ubicación exactas de las piezas metálicas. Las máquinas clasificadoras de vidrio CLARITY utilizan esta tecnología para separar de manera eficiente todo tipo de materiales metálicos del flujo de vidrio.
Los sensores de IA reconocen patrones de clasificación complejos y características específicas de los materiales. La inteligencia artificial puede evaluar diversos parámetros, como la forma, la textura de la superficie o la estructura, y separar las impurezas relevantes. En la clasificación de fragmentos, los sensores de IA se utilizan, por ejemplo, cuando se deben reconocer fragmentos oscuros o fragmentos con etiquetas.