科学家赋予汽车零部件行业二次生命

每年都有大量废旧零件进入废料场进行回收。然而，再制造交流发电机、起动机等再回收方法的资源效率要更高，不仅可以减少浪费，还可降低二氧化碳排放量并延长产品的使用寿命。

在EIBA项目中，德国弗劳恩霍夫协会生产设备和设计技术研究所正在开发一种基于人工智能的辅助系统，以基于图像半自动识别废旧零部件，而无需二维码或条形码。该系统可帮助工人进行分类，以便可以将更多使用过的组件分拣进行再制造。

四眼原则降低错误率

清楚地识别和评估车辆部件是再制造过程中的一项关键挑战。许多产品带有很多污垢，且磨损严重，几乎难以识别。截至目前，这项任务一直由专家手动完成，承受着巨大的时间压力。而基于人工智能的辅助系统可以帮助该过程，其系统将根据四眼原则帮助员工识别和评估有缺陷的易损件，例如起动机、空调压缩机和交流发电机。

“在汽车行业，一旦使用过的部件被移除，分拣中心就会根据某些标准对其进行评估，以确定它是否可以重复使用。然而零件号是唯一视觉上可靠的特征，一旦该号码不清晰易读，被划伤、涂漆，或者铭牌可能已经脱落，工人可能将其丢弃，而该零件就只能作为材料被回收。因此人工智能在此就发挥功效，可根据零件的外观识别使用过的零件，而不考虑零件编号，并进行回收更新。识别特征包括重量、体积、形状、尺寸和颜色等，但评估还包括客户和交付数据。当然工人可以发现松动组件或烧毁部件，这一点AI系统的图像处理功能尚无法做到。”

研究显示，该系统的识别准确率达98.9%。如与之前的方法相比，基于AI的识别可从废弃的70,000个废旧零件多识别出67,200个。