論文の概要: An Integrated System for WEEE Sorting Employing X-ray Imaging, AI-based Object Detection and Segmentation, and Delta Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05599v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 10:36:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.151049
• Title: An Integrated System for WEEE Sorting Employing X-ray Imaging, AI-based Object Detection and Segmentation, and Delta Robot Manipulation
• Title（参考訳）: X線イメージング、AIによる物体検出・セグメンテーション、デルタロボット操作を利用したWEEEソーティング統合システム
• Authors: Panagiotis Giannikos, Lampis Papakostas, Evangelos Katralis, Panagiotis Mavridis, George Chryssinas, Myrto Inglezou, Nikolaos Panagopoulos, Antonis Porichis, Athanasios Mastrogeorgiou, Panagiotis Chatzakos,
• Abstract要約: バッテリーの使用が急速に増加し、天然資源が限られているため、バッテリーリサイクルはますます重要になっている。 電池のエネルギー密度が上昇し続けるにつれて、リサイクル中の不適切な取扱いは、リサイクル施設での潜在的な火災を含む重大な安全上の危険をもたらす。 我々は,先進的な前処理アルゴリズムを用いて,特殊なX線透過双対エネルギーイメージングサブシステムを統合する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Battery recycling is becoming increasingly critical due to the rapid growth in battery usage and the limited availability of natural resources. Moreover, as battery energy densities continue to rise, improper handling during recycling poses significant safety hazards, including potential fires at recycling facilities. Numerous systems have been proposed for battery detection and removal from WEEE recycling lines, including X-ray and RGB-based visual inspection methods, typically driven by AI-powered object detection models (e.g., Mask R-CNN, YOLO, ResNets). Despite advances in optimizing detection techniques and model modifications, a fully autonomous solution capable of accurately identifying and sorting batteries across diverse WEEEs types has yet to be realized. In response to these challenges, we present our novel approach which integrates a specialized X-ray transmission dual energy imaging subsystem with advanced pre-processing algorithms, enabling high-contrast image reconstruction for effective differentiation of dense and thin materials in WEEE. Devices move along a conveyor belt through a high-resolution X-ray imaging system, where YOLO and U-Net models precisely detect and segment battery-containing items. An intelligent tracking and position estimation algorithm then guides a Delta robot equipped with a suction gripper to selectively extract and properly discard the targeted devices. The approach is validated in a photorealistic simulation environment developed in NVIDIA Isaac Sim and on the real setup.
• Abstract（参考訳）: バッテリーの使用が急速に増加し、天然資源が限られているため、バッテリーリサイクルはますます重要になっている。 さらに, 電池のエネルギー密度が増大するにつれて, リサイクル時の不適切な取扱いは, リサイクル施設の火災など, 重大な安全上の障害となる。 X線およびRGBベースの視覚検査手法を含むWEEEリサイクルラインからのバッテリ検出と除去のための多くのシステムが提案されている(例: Mask R-CNN, YOLO, ResNets)。 検出技術とモデル修正の最適化の進歩にもかかわらず、様々なWEEEタイプの電池を正確に識別し分類できる完全自律型ソリューションはまだ実現されていない。 これらの課題に対応するため,我々は,特殊なX線透過型デュアルエネルギーイメージングサブシステムと高度な前処理アルゴリズムを統合し,WEEEにおける高コントラスト画像再構成により,高密度・薄肉材料を効果的に識別する手法を提案する。 デバイスはコンベアベルトに沿って高解像度のX線イメージングシステムを介して移動し、YOLOとU-Netモデルは、バッテリーを含むアイテムを正確に検知し、セグメント化する。 インテリジェントな追跡位置推定アルゴリズムは、吸引グリップを備えたデルタロボットを誘導し、ターゲットデバイスを選択的に抽出し、適切に廃棄する。 このアプローチはNVIDIA Isaac Simで開発されたフォトリアリスティックなシミュレーション環境と実際のセットアップで検証される。

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