CASERecycling

資源回收

以 AI 視覺分選提升物料辨識準確率,優化產出量與循環效率,讓回收產線走向智能化。

96%
分選準確率
+22%
純度提升
-50%
人工分揀工時

資源回收產線的核心挑戰在於物料的多樣性與髒污干擾。優那科創以自研 AI 視覺分選模型,結合多角度感測與光譜資訊,準確辨識塑膠、金屬、紙類等多達 20 類物料。

導入後回收物料的純度顯著提升,也讓下游再製造廠商能穩定接收品質一致的原料,強化整體循環經濟的效率。

同時系統提供產出量與循環效率的即時報表,協助業者從數據角度優化排程與投料策略。

解決方案亮點

  • AI 視覺物料分選
  • 產出量與良率最佳化
  • 循環效率追蹤與報表