XRT zur Sortierung von Leiterplatten für das Recycling mit Hilfe maschinellen Lernens

Im Recyclingprozess von Leiterplatten aus Elektro- und Elektronik-Altgeräten (engl. Waste Printed Circuit Boards, WPCB) kann der Wert kompletter WPCBs vor der eigentlichen metallurgischen Verwertung derzeit nur grob geschätzt werden. Insbesondere der Wert einer größeren Charge kann nur auf der Grundlage einiger Stichproben und visueller Prüfung extrapoliert werden, was zeitaufwendig und fehleranfällig ist. Wir stellen ein Verfahren zur automatischen Wertbestimmung von WPCBs auf Basis von Dual-Energy-Röntgenbildern (DEXRT) vor. Diese Bilder werden vorverarbeitet und in ein tiefes neuronales Netzwerk eingespeist, das Komponenten wie ICs (Integrated Circuits), BGAs/PGAs (Ball Grid/Pin Grid Arrays), Tantalkondensatoren, Steckverbinder etc. erkennt. Das System berechnet den Wert jeder Komponente auf einer WPCB anhand eines mathematischen Modells, das auf Merkmalen wie Typ und Größe der Komponenten basiert. Dieses Modell zur Wertbestimmung kann flexibel an die Anforderungen des Anwenders angepasst werden. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen wie visueller oder NIR-Bildgebung, zeigen die Röntgenbilder die Komponenten auf der WPCB unabhängig von der Ausrichtung der WPCB, d.h. sie können die Komponenten auf Vorder- und Rückseite gleichzeitig erkennen. Darüber hinaus ist XRT eine robustere Bildgebungstechnik, wenn es um die Anwendung in schmutzigen oder staubigen Umgebungen geht.