尽管工业中对于刚性物体的自动化处理已相当成熟,但柔软且易变形的材料因其柔性结构,难以用传统机器人进行处理。因此,FlexCycle(面向软质材料回收的柔性机器人自动化技术)项目致力于开发能够识别、处理并拆解柔性结构的自动化系统。
面向复杂材料结构的创新
项目所开发的机器人工具和人工智能系统,旨在解决以下三个应用领域的具体挑战:
1.燃料电池:燃料电池中的敏感膜片不仅具有柔性,还含有有害健康的物质,因此人工处理存在较高的健康风险。机器人能够安全地提取这些膜片。其重点在于回收含贵金属的催化剂材料,以及实现含全氟和多氟烷基物质(PFAS)材料的安全循环利用。
2.纺织品:服装的柔性及不可预测的结构增加了自动化处理的难度。人工智能系统将经过训练,能够识别接缝等特定特征,从而精确地移除纽扣和拉链等附件,以便回收织物本身。
3.电缆:在废物处理中,电缆常常缠绕成团,给精确分拣和处理带来了巨大困难。机器人必须学会在电线团中导航,分离出目标电缆,然后自动去除绝缘层,以高效回收铜等有价值的金属。
弗劳恩霍夫研究所的贡献
在项目联盟中,弗劳恩霍夫物料流与资源战略研究所(IWKS)和弗劳恩霍夫结构强度与系统可靠性研究所(LBF)在技术膜片的回收利用方面承担关键角色:
•弗劳恩霍夫 IWKS:来自哈瑙和阿尔策瑙的专家们专注于质子交换膜(PEM)燃料电池的应用案例。他们将利用研究所的专业知识,高效回收含贵金属的催化剂材料(如铂)。目标是使有价值的资源保持循环,并提升燃料电池技术的经济性。
•弗劳恩霍夫 LBF:该研究所致力于技术难度较高的含氟膜片(如全氟磺酸Nafion,一种全氟离子聚合物)的循环利用。通过研究在特殊溶剂体系中化学溶解后"重铸"或解聚合等方法,实现这些关键材料的可持续回收利用,以应对环境风险和满足监管要求。
技术基础与展望
FlexCycle 的技术方法基于柔性机器人工具(末端执行器)与基于人工智能的建模相结合。通过自适应的硬件和软件组件,所开发的方法将能够快速应用于不同的工业领域。在为期四年的项目周期内,将针对所有三个应用案例开发出样机,以验证解决方案的实际可行性。
项目联盟
该项目由意大利理工学院(IIT)协调,并受到"欧洲地平线"计划的资助。联盟成员除弗劳恩霍夫研究所和 IIT 外,还包括:约瑟夫·斯特凡研究所、哥廷根大学、慕尼黑工业大学、维陶塔斯·马格努斯大学、qb robotics 有限公司、Electrocycling 有限公司、Symbio 股份公司以及 OSIT Impresa 股份公司。
Fraunhofer LBF
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作者:黄艳灵 董国超 陈瑜 吕玲芳
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