Return to search

Conceptualizing an automated sorting system for the recycling of plastic-floors

Background Tarkett AB Ronneby (Sweden) is a flooring solutions company, recognized for the manufacturing and recycling of homogeneous plastic flooring. Tarkett AB recycles mainly installation spill and manufacturing defects. However, Tarkett AB is considering widening its recycling capabilities to include old and torn plastic floors which may contain impurities and banned substances or plastic floors of competing brands. To accomplish this, Tarkett is considering a completely new recycling line with an automated sorting process instead of the current manual process. Thus, Tarkett proposes a dissertation to conceptualize a new automated sorting system with added capacity and increased functionality. Purpose This work aims to investigate the current sorting process and introduce conceptual solutions for a new automated sorting process capable of identifying and separating plastic floors according to the manufacturer, type, condition, and external waste by using existing technology. Method The methods and tools used in this work are mainly based on a modified product development process. Starting with data collection of the current sorting process, performing a need-finding, and extracting requirements for an automated sorting process, investigating relevant technology, evaluating technology based on scientific literature and tests. The testing was conducted in collaboration with two companies. Near-infrared scanners were tested with Holger AB, while pattern recognition systems were tested with Vision-Geek. Finally, three concepts for the automated sorting process were developed and shown through flow charts and 2D-3D illustrations. Results The results of this work showed that it was possible to use near-infrared and pattern recognition for the separation of plastic floors. Besides, three conceptual solutions for an automated sorting process were generated and showcased with schematic graphs and 2D-3D illustrations. The concepts describe how the sorting process functions and what technology is used for each step of the process. Concept 1 and Concept 2 used both pattern recognition and spectroscopy methods. While Concept 3 only used spectroscopy methods. Moreover, spectroscopy methods were used to sort plastic floors by content while pattern recognition by appearance. Conclusions Recycling of torn and old plastic flooring can be beneficial for both the environment and the recycling industry. Yet, it presents some challenges relating to reliable, fast, and nondestructive identification for sorting and separation purposes. New and proven technology such as near-infrared hyperspectral imaging and pattern recognition can be used. However, high-quality pattern and spectrum libraries of multiple plastic floors have to be created for optimal and reliable reference models. Furthermore, pattern recognition and near-infrared methods need to be tested further at an industrial scale. / Bakgrund Tarkett AB Ronneby (Sverige) är ett golvlösning företag, erkänt för tillverkning och återvinning av homogent plastgolv. Tarkett AB återvinner huvudsakligen installations spill och tillverkningsfel. Tarkett AB överväger dock att utvidga sina återvinnings förmågor till att omfatta gamla och sönderrivna plastgolv som kan innehålla föroreningar och förbjudna ämnen eller plastgolv från konkurrerande varumärken. För att åstadkomma detta överväger Tarkett en helt ny återvinnings linje med en automatiserad sorteringsprocess istället för den aktuella manuella processen. Således föreslår Tarkett ett examensarbete för att konceptualisera ett nytt automatiserat sorteringssystem med ökad kapacitet och ökad funktionalitet. Syfte Detta arbete syftar till att undersöka den nuvarande sorterings processen och introducera konceptuella lösningar för en ny automatiserad sorteringsprocess som kan identifiera och separera plastgolv efter tillverkare, typ, skick och externt avfall med befintlig teknik. Metod De metoder och verktyg som används i detta arbete är huvudsakligen baserade på en modifierad produktutvecklingsprocess. Vilket börja med datainsamling av den aktuella sorterings processen, hitta behov och extrahera krav för en automatiserad sorteringsprocess, undersöka relevant teknik, utvärdera tekniken baserad på vetenskaplig litteratur och tester. Testningen genomfördes i samarbete med två företag. Nära-infraröda skannrar testades med Holger AB, medan mönsterigenkänning system testades med Vision-Geek. Slutligen utvecklades tre koncept för den automatiserade sorterings processen och visades genom flödesscheman och 2D-3D-illustrationer. Resultat Resultaten av detta arbete visade att det var möjligt att använda nära-infraröd och mönsterigenkänning för separering av plastgolv. Dessutom genererades tre konceptuella lösningar för en automatiserad sorteringsprocess och visades med schematiska grafer och 2D-3D-illustrationer. Begreppen beskriver hur sorterings processen fungerar och vilken teknik som används för varje steg i processen. Koncept 1 och Koncept 2 använde både mönsterigenkänning och spektroskopi metoder. Medan Koncept 3 bara använde spektroskopi metoder. Spektroskopi metoderna användes för att sortera plastgolv efter innehåll medan mönsterigenkänning efter utseende. Slutsats Återvinning av sönderrivna plastgolv kan vara fördelaktigt för både miljön och återvinningsindustrin. Dock finns det några utmaningar med anknytning till pålitlig, snabb och icke-förstörande identifiering för sorterings- och separation ändamål. Ny och beprövad teknik som nästan infraröd hyperspektral avbildning och mönsterigenkänning kan användas. Emellertid måste mönster- och spektrum bibliotek av hög kvalitet av flera plastgolv skapas för optimala och pålitliga referens-modeller. Dessutom måste mönsterigenkänning och nära-infraröda metoder testas vidare i industriell skala.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:bth-19713
Date January 2020
CreatorsAbdulkarim, Abrahim, Al Outa, Nima Nova
PublisherBlekinge Tekniska Högskola, Institutionen för maskinteknik
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0022 seconds