Ing. Matěj Hužvár

Efektivní třídění jednotlivých materiálů z heterogenních stavebních sutí stále představuje výzvu v naplňování vizí cirkulární ekonomiky. Tento příspěvek představuje technologii využívající 3D RGB kamery a hmotnostní čidla, která je navržena pro rychlou a přesnou klasifikaci materiálů. Získaná data jsou zpracována pomocí speciálního softwaru, který využívá algoritmy extrakčních technik, strojového učení a počítačové vidění. Tato technologie dosahuje přesnosti při klasifikaci mezi 90 až 96 %.

Bez efektivní klasifikace materiálů ve stavebních sutích nelze zajistit jejich přesné třídění a následné hodnotné využití. Dosavadní přímé metody založené na silových třídičích či separátorech ovšem naráží na své limity. Stavební a demoliční odpad je kvůli tomu zpravidla předurčen k devalvujícím aplikacím nebo dokonce k uložení na skládku. Náš příspěvek rozdělujeme na dvě části. První část přináší fakta o produkci stavebního a demoličního odpadu v EU a zdůvodňuje urgenci v hospodárném nakládání s ním. Dále rekapituluje vývoj nepřímých metod klasifikace. Stručně popisuje druh vhodných čidel pro sledování odpadu a algoritmy, které tato data vyhodnocují. Druhá část přináší popis vlastního řešení klasifikace, které bylo vyvinuto na fakultách stavební a elektrotechnické ČVUT v Praze. Metoda se opírá o hodnocení obrazových dat, která jsou získávána pomocí běžných RBG kamer.

Spolehlivé třídění různých materiálů ze stavební suti je základním prvkem v oběhovém hospodářství ve stavebnictví. Tento článek představuje technologii, která využívá RGB kamery, hmotnostní a akustické senzory pro klasifikaci materiálů. Sloučením těchto senzorů a aplikací technik extrakce atributů, jako jsou tvarové indexy, entropie textury a gradienty intenzity, je generována komplexní sada parametrů. Tyto parametry umožňují přesnou klasifikaci díky využití umělé inteligence.