As plastic waste increases, the need for plastic recycling is continuously growing. It is difficult to secure high purity through automated screening machines. Therefore, most plastic recycling facilities depend on manual screening. This study aims to automate the plastic waste screening process using parallel robots equipped with pneumatic grippers and RGBD cameras. This dissertation proposes a novel picking location decision algorithm and a pick-and-place sequence determination strategy for efficient sorting of the robot. Through the analysis of the operating characteristics of the suction cup, the donut-shaped contact area that is created when objects are grasped is predicted, and the suction difficulty is calculated within the area to determine the optimal suction location. A faster method based on an artificial neural network was proposed with a dataset containing a large number of real-world objects from an actual recycling facility. After determining the suction location for each object, a mathematical analysis of the robot's transportation speed was conducted to maximize throughput. A few strategies were established for how to determine the picking order in which as many objects can be picked up in a shorter time. The strategy derives performance similar to the optimal solution in a short computation time through local improvement after appropriate initial ordering. Through this work, randomly shaped objects are successfully grasped and sorted, and the throughput of the plastic sorting system was improved to realize an efficient automated plastic waste sorting system.
플라스틱 폐기물이 늘어남에 따라 폐플라스틱 재활용의 필요성이 커지고 있으나, 자동화 선별기를 통한 순도 확보가 어려워 수선별에 의존하고 있다. 본 연구는 공압식 그리퍼를 장착한 병렬 로봇과 RGBD 카메라를 이용하여 폐플라스틱 선별 공정을 자동화하고자 한다. 이를 위해 폐플라스틱 분류를 위한 흡착 위치 선정과 로봇의 효율적인 운영을 위한 물체 이송 순서 결정 알고리즘을 제안한다. 흡착 패드의 작동 특성 분석을 통하여 물체들의 흡착할 때 생기는 도넛 모양의 접촉 영역을 예측하고 영역 내에서 흡착 난이도를 계산하여 최적의 흡착 위치를 결정한다. 실제 재활용 시설에서 취득한 다량의 물체들을 촬영하여 데이터셋을 구성하고 인공신경망을 학습하여 보다 빠른 흡착 위치 결정 방식을 제안하였다. 각 물체 별로 흡착 위치를 결정한 후, 처리량 최대화를 위해 로봇의 작업 속도에 대한 수학적 분석을 진행하여 보다 짧은 시간에 최대한 많은 물체를 집을 수 있는 순서를 결정하는 전략을 수립하였다. 이 전략은 초기 순서를 정한 이후에 국소 개선 작업을 거쳐 최적해와 유사한 결과를 짧은 시간 내에 도출한다. 이를 통해 비정형 플라스틱을 높은 성공 확률로 파지하여 선별하며, 전체 시스템의 처리량을 향상시켜 보다 효율적인 폐플라스틱 선별 자동화 시스템을 실현하고자 한다.
