Enhancing plastic bottle sorting through shrink sleeve detection with near-infrared spectroscopy by validation of machine learning algorithms
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In dieser Arbeit wurde die Verbesserung der Sortierbarkeit von gesleevten Flaschen für bestehende NIR-Sensorsortierer untersucht. Die untersuchten Aspekte umfassen (i) die Auswahl der Trainingsmaterialen zum Anlernen der Klassifizierungsalgorithmen; (ii) die Auswahl und Hyperparameter-Optimierung verschiedener Machine Learning Algorithmen (Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Partial Least Squares und Convolutional Neural Network); sowie (iii) das Produktdesign der gesleevten Flaschen (Flaschen- und Sleeve-Parameter, Oberflächenbeschaffenheit und nicht-detektierbare Fälle). Zur Simulation unterschiedlicher Trainingsmaterialien wurden dabei zwei Materialdatensätze erstellt, die aus (a) Sleeve- und Flaschenneuware und (b) Post-Consumer-Kunststoffflaschen aus Sortieranlagen bestehen.
| Erscheinungsdatum | 01.02.2022 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Schriftenreihe zur Aufbereitung und Veredlung ; 80 |
| Verlagsort | Düren |
| Sprache | englisch |
| Maße | 210 x 297 mm |
| Gewicht | 170 g |
| Themenwelt | Technik ► Maschinenbau |
| Schlagworte | machine learning • near-infrared spectroscopy • Plastic recycling • plastic sorting • shrink sleeve |
| ISBN-13 | 9783844084481 / 9783844084481 |
| Zustand | Neuware |
| Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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