EP0824042A1

EP0824042A1 - Machine for sorting plastic bottles and method implemented hereby

Info

Publication number: EP0824042A1
Application number: EP97401786A
Authority: EP
Inventors: Stéphane Vauche; Michel Hauzeur
Original assignee: P Vauche SA
Current assignee: P Vauche SA
Priority date: 1996-08-06
Filing date: 1997-07-24
Publication date: 1998-02-18
Also published as: FR2752178A1; JPH1085676A; FR2752178B1

Abstract

The sorting machine includes a transport conveyor (8) bringing the products (9) to be sorted, and a system for sorting on the basis of signals derived from a detection station. The signals are memorised in order to facilitate the sorting process. A neuronal analysis system is provided for processing the detection station signals. Detectors are provided for determining the exact position of the products as they move along the conveyor, so that they are directed into one of several hoppers (7a-7d) according to the results of the identification. The detection station includes a laser source directing a polarised beam on to the products, and a camera receiving the resulting beam via further filters.

Description

La présente invention concerne une machine de tri en particulier pour bouteilles plastiques et le procédé mis en oeuvre par cette machine.The present invention relates to a sorting machine in particular for plastic bottles and the process implemented by this machine.

L'art antérieur contient de nombreux exemples de telles machines. Ainsi le brevet australien 662 338 enseigne une machine à lampe fluorescente et à caméra linéaire qui reçoit la lumière de la lampe après que celle-ci soit passée dans un filtre polarisant. La caméra comporte également un filtre polarisant orienté perpendiculairement à la source de lumière du filtre polarisant de la lampe. La sélection des bouteilles s'effectue par détection de franchissement de seuil représentatif de la quantité de lumière transmise. La caméra comporte aussi un filtre vert permettant d'effectuer la distinction entre les bouteilles claires du type HDPE et les bouteilles vertes du type PET.The prior art contains many examples of such machines. Thus Australian patent 662,338 teaches a lamp machine fluorescent and linear camera that receives light from the lamp after this is passed through a polarizing filter. The camera also features a polarizing filter oriented perpendicular to the light source of the lamp polarizing filter. The selection of bottles is made by detection of crossing of threshold representative of the quantity of light transmitted. The camera also has a green filter to perform the distinction between clear HDPE bottles and green bottles of the PET type.

De même, le brevet EP 0 441 012 enseigne également l'utilisation de filtres polarisants pour détecter les différences de biréfringence des différents plastiques. Ce document enseigne également l'utilisation d'une source de rayonnement X comme moyen de détection. Ce document enseigne deux modes de réalisation, l'un dans lequel le détecteur est disposé de l'autre côté de la bouteille par rapport à la source lumineuse, l'autre dans lequel le détecteur est placé du même côté. Mais pour cette dernière variante il est précisé qu'elle permet de détecter uniquement les bouteilles opaques. En effet, dans le cas des bouteilles transparentes, le faisceau traverserait la bouteille et ne serait pas reçu par le capteur.Likewise, patent EP 0 441 012 also teaches the use polarizing filters to detect differences in birefringence of different plastics. This document also teaches the use of a X-ray source as a means of detection. This document teaches two embodiments, one in which the detector is arranged on the other side of the bottle with respect to the light source, the other in which the detector is placed on the same side. But for this last variant, it is specified that it can detect only the opaque bottles. Indeed, in the case of transparent bottles, the beam would pass through the bottle and would not be received by the sensor.

Il est connu d'autres dispositifs dans lesquels les moyens de détection sont multipliés pour essayer d'augmenter la fiabilité du tri. Ainsi par le brevet européen 0 587 037 on connaít une machine de tri dans laquelle une lumière polarisée est utilisée pour, après avoir traversé les bouteilles, déterminer le signal biréfringent et le comparer à une valeur prédéterminée puis à soumettre les bouteilles à une longueur d'onde de lumière déterminée correspondant à une couleur particulière pour comparer le résultat du signal ayant traversé la bouteille avec une valeur prédéterminée et, enfin soumettre à des troisièmes moyens de comparaison, un éclairage permettant de déterminer la clarté de la bouteille par comparaison avec une valeur prédéterminée. A ce type d'installation, on peut également rajouter un dernier poste de détection par un rayon X et établir pour chacun des postes une grille de décision en fonction des résultats de comparaison obtenus en sortie des capteurs de chacun des postes. Un tel dispositif nécessite la présence de capteurs de détection de présence des bouteilles à chacun des postes de façon à mettre en oeuvre les moyens de détection de chacun des postes au moment de la présentation de chaque bouteille devant le poste. Le nombre de dispositif de détection augmente le coût de l'appareillage et la fiabilité des détections car les détecteurs optiques de présence peuvent être en partie obturés par des saletés, ce qui peut occasionner des dysfonctionnements de la machine.Other devices are known in which the means of detection are multiplied to try to increase the reliability of sorting. So by European patent 0 587 037 we know a sorting machine in which polarized light is used to, after passing through the bottles, determine the birefringent signal and compare it with a predetermined value then subject the bottles to a determined wavelength of light corresponding to a particular color to compare the signal result having crossed the bottle with a predetermined value and, finally submit to third comparison means, an illumination making it possible to determine the clarity of the bottle by comparison with a value predetermined. To this type of installation, one can also add a last X-ray detection station and establish for each station a decision grid based on the comparison results obtained in sensor output from each station. Such a device requires the presence of bottle detection sensors at each of stations so as to implement the detection means for each of the posts when each bottle is presented to the post. The number of detection devices increases the cost of the apparatus and the reliability of the detections because the optical presence detectors can be partly blocked by dirt, which can cause machine malfunctions.

Un autre dispositif tel que la demande PCT WO 94/25186 utilise un système de spectroscopie par infrarouge et un dispositif de détection de position associés à un capteur de vitesse du transporteur pour, en fonction de la distance entre le dispositif de détection et les caméras d'enregistrement, déclencher l'enregistrement vidéo de la couleur et de la forme déterminée à l'instant de la prise de vue de ces caméras. Là aussi, le dispositif de détection détecte les bouteilles ou les objets qui sont sur le transporteur, ce qui peut amener le dispositif à prendre en considération un détritus autre qu'une bouteille au moment de son passage devant les systèmes de tri.Another device such as PCT application WO 94/25186 uses a infrared spectroscopy system and a device for detecting position associated with a conveyor speed sensor for, depending the distance between the detection device and the cameras recording, trigger video recording of color and form determined at the time of shooting of these cameras. Again, the detection device detects bottles or objects that are on the carrier, which may cause the device to consider a litter other than a bottle when it passed the sorting systems.

Malgré toutes ces améliorations connues de l'art antérieur, il n'existe pas actuellement sur le marché de machines de tri qui permettent un faible taux d'erreurs à partir de bouteilles en vrac mélangées . Il n'est pas possible avec l'art antérieur d'obtenir une sélection et un classement des bouteilles à 99 % tout en permettant d'adapter la machine aux différents types de bouteilles que l'on peut rencontrer dans les différents pays ou régions. Les machines actuelles étant programmées avec des seuils prédéterminés et fixes ne permettent pas l'adaptation aux déchets à séparer. En effet, selon les régions, les caractéristiques des bouteilles peuvent évoluer et il est avantageux que la machine puisse s'adapter facilement sans avoir à procéder à des réglages minutieux et longs pour fixer les valeurs de comparaison prédéterminées connues de l'art antérieur.Despite all these improvements known from the prior art, there is not currently on the market for sorting machines that allow low error rates from mixed bulk bottles. It is not possible with the prior art to obtain a selection and classification of bottles to 99% while allowing the machine to be adapted to different types of bottles that can be found in different countries or regions. The current machines being programmed with predetermined thresholds and fixed do not allow adaptation to the waste to be separated. Indeed, according to the regions, the characteristics of the bottles may change and it is advantageous that the machine can be easily adapted without having to make meticulous and long adjustments to fix the values of predetermined comparison known from the prior art.

Un premier but de l'invention est donc de pallier les inconvénients de l'art antérieur.A first object of the invention is therefore to overcome the drawbacks of prior art.

Ce but est atteint par le fait que la machine de tri de produits plastiques comportant un système de transport, des moyens de trier des produits en fonction des signaux résultant d'au moins une station de détection et mémorisés par des moyens de mémorisation, un système d'analyse neuronale recevant et traitant les signaux de la station de détection, caractérisée en ce que les systèmes de transport comportent des moyens de mise en file des produits, des moyens de détermination de la position précise des produits pour déclencher la mise en oeuvre de la station de détection au moment du passage de la même partie de chaque produit, la station de détection effectuant le tri en fonction de conditions de tri apprises par des moyens d'apprentissage des conditions de tri, ladite station de détection étant constituée par un faisceau laser polarisé par un premier filtre et une caméra recevant une partie directement incidente du faisceau après que celui-ci ait traversé un second filtre et une autre partie du faisceau qui a traversé chaque produit avant d'atteindre le second filtre.This goal is achieved by the fact that the product sorting machine plastics comprising a transport system, means for sorting produced according to the signals resulting from at least one detection and memorized by memory means, a system analysis receiving and processing signals from the station detection, characterized in that the transport systems include means of queuing products, means of determining the precise position of the products to trigger the implementation of the station detection at the time of the passage of the same part of each product, the detection station performing sorting according to sorting conditions learned by means of learning the sorting conditions, said station detection consisting of a laser beam polarized by a first filter and a camera receiving a directly incident part of the beam after that it has passed through a second filter and another part of the beam which has passed through each product before reaching the second filter.

Selon une autre particularité, les moyens d'apprentissage des conditions de tri comportent des moyens d'associer aux informations délivrées par le système d'analyse neuronale défini dans un espace pluridimensionnel une autre information sélectionnée par l'utilisateur lors du passage de l'échantillon devant la station de détection. According to another particular feature, the means of learning sorting conditions include means of associating with information delivered by the neural analysis system defined in a space multidimensional other information selected by the user when passage of the sample in front of the detection station.

Selon une autre particularité, un second ou troisième principe de détection est constitué d'une source de lumière noire (UV) et d'une caméra enregistrant le signal provenant de la source de lumière par une fenêtre, ladite fenêtre définissant une position déterminée par rapport au système de transport.According to another particularity, a second or third principle of detection consists of a black light source (UV) and a camera recording the signal from the light source through a window, said window defining a determined position with respect to the transport.

Selon une autre particularité, le second ou troisième principe de détection est constitué d'une source de lumière infrarouge pour détecter les PEHD et d'une caméra permettant la spectroscopie des différents échantillons de produits.According to another particularity, the second or third principle of detection consists of an infrared light source to detect HDPE and a camera allowing spectroscopy of the different product samples.

Selon une autre particularité, chacun des signaux délivré par un principe de détection est envoyé sur un système d'analyse neuronale comparant, dans des espaces à 256 dimensions, les informations reçues avec celles mémorisées lors d'une phase d'apprentissage dans la mémoire du système, pour classer chaque produit analysé en trois catégories.According to another particular feature, each of the signals delivered by a detection principle is sent to a neural analysis system comparing, in 256-dimensional spaces, the information received with those memorized during a learning phase in the memory of the system, to classify each product analyzed into three categories.

Selon une autre particularité, la première catégorie est constituée par les produits dont la matière est identifiée avec certitude ;

la deuxième catégorie est constituée par les produits dont les signaux d'information tombent dans une zone d'influence autour d'un produit identifié ;

la troisième catégorie est celle constituée par les produits inconnus qui peuvent être classés dans les refus ou appris à la machine, s'il s'agit d'un nouveau type de bouteilles.

According to another particular feature, the first category consists of products whose material is identified with certainty;

the second category consists of products whose information signals fall in an area of influence around an identified product;

the third category is that consisting of unknown products which can be classified in refusals or machine learned, if it is a new type of bottle.

Selon une autre particularité, chacune des catégories de classification associée à un échantillon de produits pour chaque station de détection est délivrée à la mémoire d'un calculateur qui décide de l'actionnement d'un moyen de tri en fonction du résultat élaboré à partir des informations mémorisées et d'une grille de décision nécessitant, soit au moins deux classifications de la première catégorie, soit une classification de la première catégorie avec au moins une classification de la deuxième catégorie.According to another particularity, each of the categories of classification associated with a sample of products for each station detection is delivered to the memory of a computer which decides to the operation of a sorting means according to the result developed from memorized information and a decision grid requiring either minus two classifications of the first category, a classification of the first category with at least one classification from the second category.

Selon une autre particularité, le système de mise en file est constitué d'une bande transporteuse fortement inclinée pourvue de tasseaux transversaux sur sa surface transporteuse et alimentant l'intérieur d'un tambour tournant dont la surface interne est criblée et pourvue de cloisons de séparation régulièrement espacées, lequel alimente par son point haut une seconde bande transporteuse de direction de déplacement parallèle à l'axe de rotation du tambour alors que la première bande transporteuse est de direction perpendiculaire à l'axe de rotation du tambour, les vitesses de déplacement de la première bande, du tambour et de la seconde bande étant réglées entre chaque dispositif pour que la seconde bande délivre à une goulotte inclinée débouchant au-dessus du système de transport à palette, un échantillon de produits par palette poussant chacune et en file un échantillon de produits respectifs.In another feature, the queuing system is made up a strongly inclined conveyor belt with cleats transverse on its conveying surface and supplying the interior of a rotating drum whose internal surface is screened and provided with partitions spaced apart, which feeds through its high point a second conveyor belt in direction of movement parallel to the axis of rotation of the drum while the first conveyor belt is direction perpendicular to the axis of rotation of the drum, the speeds of displacement of the first strip, the drum and the second strip being set between each device so that the second strip delivers to an inclined chute opening above the transport system to pallet, a sample of products per pallet pushing each and file one respective product sample.

Un autre but de l'invention est de proposer un procédé mis en oeuvre par la machine qui permette de livrer les machines vierges et de les adapter au tri des différents échantillons de produits présentant des caractéristiques différentes selon les régions.Another object of the invention is to propose a method implemented works by the machine which makes it possible to deliver the virgin machines and to adapt to the sorting of different samples of products with different characteristics depending on the region.

Ce but est atteint par le fait que le procédé d'apprentissage pour machine de tri est caractérisé en ce que le système d'analyse neuronale est associé à un calculateur pourvu d'un système d'affichage, d'un moyen de sélection interactif entre l'affichage et l'analyseur neuronal, et d'un programme de traitement des actions de l'utilisateur sur le moyen de sélection interactif, ledit procédé consistant :

à présenter un produit à analyser devant chacune des stations ;
à afficher sur le dispositif d'affichage un menu descriptif des différentes matières constitutives des échantillons de produits susceptibles d'être traités par la machine ;
à sélectionner, à l'aide du moyen de sélection, une matière parmi celles figurant au menu, ladite matière correspondant à celle du produit présenté à l'analyse ;
à créer, après cette sélection, un lien entre la matière sélectionnée et les informations définies par l'analyseur neuronal dans l'espace à 256 dimensions puis ;
à mémoriser, pour chaque échantillon de produit présenté devant chaque station de détection, un couple information-matière.

This object is achieved by the fact that the learning method for sorting machine is characterized in that the neural analysis system is associated with a computer provided with a display system, with an interactive selection means between the display and the neural analyzer, and a program for processing the actions of the user on the interactive selection means, said method consisting of:

to present a product to be analyzed before each of the stations;
to display on the display device a menu describing the various constituent materials of the samples of products capable of being processed by the machine;
selecting, using the selection means, a material from those appearing on the menu, said material corresponding to that of the product presented for analysis;
to create, after this selection, a link between the selected material and the information defined by the neural analyzer in 256-dimensional space then;
to memorize, for each product sample presented to each detection station, an information-material pair.

Selon une autre particularité, le procédé utilise ce couple information-matière pour déterminer le tri après la phase d'apprentissage.According to another particularity, the method uses this couple subject information to determine sorting after the learning phase.

Selon une autre particularité, les moyens de mise en file sont constitués par un plateau tournant comportant à sa périphérie extérieure une surface tronconique, l'axe de rotation du plateau étant incliné de façon à ce que la surface tronconique périphérique du plateau vienne en son point le plus haut tangenter la surface fixe, sur laquelle les objets sont poussés par les palettes entraínées en déplacement par une chaíne, ledit plateau tournant étant ceinturé sur les ¾ de sa périphérie par un rebord parallèle à l'axe de rotation du plateau, substantiellement les ¾ de sa périphérie.According to another particular feature, the queuing means are constituted by a turntable comprising at its outer periphery a frustoconical surface, the axis of rotation of the plate being inclined so that that the peripheral frustoconical surface of the plate comes at its point the higher tangent to the fixed surface, on which objects are pushed by the pallets driven in movement by a chain, said plate turning being surrounded on the ¾ of its periphery by a rim parallel to the axis of rotation of the plate, substantially ¾ of its periphery.

D'autres particularités et avantages de la présente invention apparaítront plus clairement à la lecture de la description ci-après faite en référence aux dessins annexés dans lesquels :

la figure 1A représente une vue en perspective de l'ensemble de la machine de tri ;

la figure 1B représente une vue schématique et en perspective de la zone d'analyse de la machine de tri ;

la figure 1C représente une vue en perspective d'une variante de réalisation de la station d'analyse de la machine ;

la figure 1D représente une vue en perspective du système de transport filaire ;

Other features and advantages of the present invention will appear more clearly on reading the description below made with reference to the accompanying drawings in which:

FIG. 1A represents a perspective view of the entire sorting machine;

FIG. 1B represents a schematic perspective view of the analysis area of the sorting machine;

FIG. 1C shows a perspective view of an alternative embodiment of the machine analysis station;

Figure 1D shows a perspective view of the wired transport system;

La figure 1E représente une vue en perspective d'une variante de réalisation de la machine de tri avec un autre dispositif de mise en file.L'invention va maintenant être décrite en liaison avec les figures 1A à 1E. La machine, selon l'invention, comporte une trémie (1) dans laquelle les échantillons de produits à trier sont disposés en vrac. Dans la partie inférieure de cette trémie est placée une bande transporteuse (2) dont l'espacement entre le fond de la trémie et la bande permet de délivrer des lots de produits à trier. Les produits à trier sont, en l'occurrence, des bouteilles de matière plastique fabriquées dans différents matériaux tels que le PET (Polyéthylène Téréphtalate), PEHD (Polyéthylène Haute Densité), PVC (Polychlorure de Vinyle). Les lots de bouteilles sont entraínés par la bande transporteuse (2) dont une partie (20) est fortement inclinée. L'extrémité supérieure de cette partie fortement inclinée de la bande transporteuse (20) déverse les lots de bouteilles dans un tambour tournant (3) pourvu sur sa surface interne de palettes (31) espacées entre elles d'une distance correspondant substantiellement au diamètre des bouteilles à traiter et ne présentant pas un espace suffisant pour deux bouteilles, la distance entre 2 cloisons servant de crible (32) sépare les petites pièces (bouchons, papiers, cailloux, etc.). La bande transporteuse inclinée (20) comporte sur sa surface de transport des tasseaux (21) qui permettent de bloquer et d'entraíner les bouteilles par lots de deux ou quatre. Le tambour, par sa rotation, assure la mise en place des bouteilles une à une dans chaque encoche délimitée par les palettes (31) qui sont elles disposées dans des plans passant par l'axe de rotation du tambour. La rotation du tambour entraíne les bouteilles vers la partie supérieure du tambour. Celles-ci en arrivant au point le plus haut de leur trajectoire sont déversées sur un second tapis transporteur (4) qui les convoie une à une à destination d'une goulotte (5). La goulotte (5) distribue les bouteilles sur une tôle fixe de glissement (64) au-dessus de laquelle circulent des palettes (62) régulièrement espacées à des intervalles déterminés correspondant à la hauteur maximale des produits à trier. Les palettes (62) sont solidaires de pièces de liaison (61) avec les maillons d'une chaíne (60) qui est entraínée en mouvement et tendue entre deux roues dentées tournantes disposées à chacune des extrémités de la tôle de glissement. Une des roues dentées d'extrémité, par exemple (63b), est entraínée par un moteur électrique dont la vitesse est réglée en fonction de la cadence de déversement des bouteilles dans la goulotte (5). La vitesse du second tapis transporteur est réglée par rapport à la vitesse de rotation du tambour et la vitesse de rotation du tambour est également réglée par rapport à la vitesse du déplacement du premier tapis transporteur. Ces différentes vitesses sont ajustées de façon qu'en sortie du second tapis transporteur les bouteilles soient délivrées une par une à la goulotte (5). Chacune des pièces de liaison (61) comporte également un dispositif permettant à un capteur inductif de détecter le passage de la palette à une position déterminée et de déclencher le fonctionnement de la ou des stations de détection de la zone A d'analyse en relation avec la position des objets par rapport à la station de détection pour analyser la même partie des produits. La zone d'analyse est constituée, comme représenté à la figure 1B, d'au moins une première station de détection comportant un dispositif (82) d'éclairage des bouteilles (9) et une caméra (81) délivrant par une liaison (873) les signaux générés par le passage de chaque bouteille (9) à un système (870) d'analyse neuronale. Le système (870) d'analyse neuronale délivre, par une liaison (872), des informations à un calculateur (877) de supervision, ledit calculateur étant relié, d'une part par une liaison (878) à un moniteur (876) et, d'autre part par une liaison (874) à un dispositif interactif avec l'ordinateur et le moniteur (875) constitué, par exemple, par une souris. La première source (82) de lumière de la première station est constituée d'une lumière noire dite "lampe de wood" générant un rayonnement dans la gamme des ultraviolets. Cette première station permet ainsi par l'éclairage de rendre les bouteilles en PVC phosphorescentes alors que les bouteilles en PET apparaissent comme blanches. Cette station permet, par analyse par la caméra (81) de la lumière réfléchie, de faire la distinction entre, d'une part les bouteilles de PET ou de PEHD et d'autre part les bouteilles de PVC. Un signal en sortie de la caméra (81) sera indicatif de la présence de PVC alors que l'absence de signal indiquera un PEHD ou un PET.FIG. 1E represents a perspective view of a variant of realization of the sorting machine with another setting device The invention will now be described in connection with FIGS. 1A to 1E. The machine according to the invention comprises a hopper (1) in which the samples of products to be sorted are arranged in bulk. In the game lower of this hopper is placed a conveyor belt (2) whose the spacing between the bottom of the hopper and the strip makes it possible to deliver lots of products to sort. The products to be sorted are, in this case, plastic bottles made of different materials such as PET (Polyethylene Terephthalate), HDPE (High Density Polyethylene), PVC (Polyvinyl Chloride). The batches of bottles are driven by the conveyor belt (2), a part (20) of which is strongly inclined. The upper end of this strongly inclined part of the strip conveyor (20) pours the batches of bottles into a rotating drum (3) provided on its internal surface with pallets (31) spaced apart from one another distance corresponding substantially to the diameter of the bottles to be treated and not having enough space for two bottles, the distance between 2 partitions serving as a screen (32) separates the small parts (plugs, papers, stones, etc.). The inclined conveyor belt (20) has on its transport surface of the cleats (21) which make it possible to block and to train the bottles in batches of two or four. The drum, by its rotation, ensures the placement of the bottles one by one in each notch delimited by the pallets (31) which are arranged in planes passing through the axis of rotation of the drum. Drum rotation drives the bottles to the top of the drum. These in arriving at the highest point of their trajectory are dumped on a second conveyor belt (4) which conveys them one by one to a chute (5). The chute (5) distributes the bottles on a fixed sheet of sliding (64) above which circulate pallets (62) regularly spaced at determined intervals corresponding to the maximum height of the products to be sorted. The pallets (62) are integral with connecting parts (61) with the links of a chain (60) which is driven in motion and stretched between two rotating gear wheels arranged at each of the ends of the sliding plate. One of the gears end, for example (63b), is driven by an electric motor which the speed is adjusted according to the rate of discharge of the bottles in the chute (5). The speed of the second conveyor belt is adjusted with respect to the rotation speed of the drum and the speed of drum rotation is also adjusted relative to the speed of the displacement of the first conveyor belt. These different speeds are adjusted so that at the outlet of the second conveyor belt the bottles are delivered one by one to the chute (5). Each of the connecting pieces (61) also includes a device allowing an inductive sensor to detect the passage of the pallet at a determined position and trigger the operation of the detection station (s) in analysis area A in relation to the position of the objects relative to the detection station to analyze the same part of the products. The analysis area is made up, as shown in FIG. 1B, of at least a first station for detection comprising a device (82) for lighting the bottles (9) and a camera (81) delivering by a link (873) the signals generated by the passage of each bottle (9) to a neural analysis system (870). The neural analysis system (870) delivers, by a link (872), information to a supervision computer (877), said computer being connected, on the one hand by a link (878) to a monitor (876) and, on the other hand by a link (874) to an interactive device with the computer and the monitor (875) consisting, for example, of a mouse. The first source (82) of light of the first station consists of a black light called "lamp of wood "generating radiation in the ultraviolet range. This first station thus allows lighting to make PVC bottles phosphorescent while PET bottles appear as white. This station allows, by analysis by the camera (81) of the light to make a distinction between, on the one hand, PET bottles or HDPE and secondly PVC bottles. A signal output from the camera (81) will be indicative of the presence of PVC while the absence of a signal will indicate HDPE or PET.

La deuxième station est constituée d'un faisceau laser (84) polarisé selon une certaine direction par un premier filtre (841, figure 1C) dont une partie du faisceau va frapper la bouteille (9) dans une zone déterminée par la fenêtre d'éclairage et l'autre partie du faisceau frappe directement un miroir polarisé ou un filtre polarisant (85) selon une direction perpendiculaire à la direction de polarisation du premier filtre (841). Les deux parties de faisceau sont ensuite enregistrées par la caméra (86) qui est elle-même éventuellement pourvue d'un troisième filtre polarisant (861) de direction perpendiculaire au premier filtre(841). Dans une variante de réalisation différente de la figure 1B et non représentée, la source de lumière laser (84), associée avec son premier filtre (841), est disposée de l'autre côté de la surface de support (64) fixe sur laquelle les bouteilles ou objets glissent et en vis-à-vis de la caméra (86) par rapport à l'ouverture (641). Dans cette variante, le second filtre polarisant (85) est disposé devant la caméra (86), entre la caméra et la surface support (64), le troisième filtre, dans ce cas, n'est pas nécessaire. Le signal (91) délivré par la bouteille et le signal (851) délivré par le faisceau n'ayant pas atteint la bouteille, permettent de distinguer entre les trois matières qui sont le PVC, le PET, le PEHD. En effet, le PET dépolarise la lumière et les signaux délivrés par la caméra (86) représentatifs des faisceaux (91, 851) contiendront une information. Le PVC qui ne dépolarise pas la lumière sera détecté par la caméra (86) par le fait que les signaux correspondant au faisceau (851) et au faisceau (91) seront sans informations et identiques. Enfin le PEHD sera détecté par le fait que le signal du faisceau (91) sera très fort et le signal du faisceau (851) sera absent. Les caméras utilisées sont des caméras CCD matricielles comportant un réseau matriciel de 500 x 700 points et dont les signaux numériques de sortie seront analysés par l'analyseur neuronal (870) pour définir, pour chaque objet passant dans chaque station d'analyse, un ensemble d'informations après traitement définies dans un hyperespace à 256 dimensions représentatives de l'objet analysé par la station. A chaque objet analysé, l'analyseur neuronal associera dans cet hyperespace une zone d'influence. L'analyseur neuronal (870) contient dans sa mémoire une table associant, à chacune des informations enregistrées par une station de détection dans l'analyseur neuronal, au cours d'une phase d'apprentissage lors du passage d'un objet, la correspondance avec un nom de matière. Cette table est remplie lors d'une phase d'apprentissage que nous décrirons ultérieurement. Ces informations permettent donc à l'analyseur neuronal (870) de délivrer au calculateur (877), par les liaisons (872), un résultat d'analyse pour chaque échantillon passant devant une station. Ce résultat d'analyse est stocké dans la mémoire de l'ordinateur (877) et une grille de décision (8772) lui permet par la suite de décider si l'échantillon (n) correspond à du PET, du PVC, du PEHD, ou s'il doit être repassé dans la zone d'analyse. Ainsi la grille de décision (8772) peut correspondre au tableau ci-dessous dans lequel ST1 identifie les signaux fournis par la caméra (81), ST2 les signaux fournis par la caméra (86), ST3 les signaux fournis par une troisième station de détection qui pourrait être une station utilisant la lumière infrarouge comme source de lumière et une troisième caméra. L'information I signifie Incertain, V signifie Vrai et X signifie Indéterminé. L'analyseur neuronal va donc définir pour chaque échantillon passant dans les stations successives, une information qui sera transmise à l'ordinateur et analysée par celui-ci pour fournir un résultat R selon la grille (8772) de décision ci-après. ST1 ST2 ST3 R PET I PET I PET I PET PET I PET V PET V PET PET I PET I PET V PET PVC I PVC V PVC V PVC PVC V PVC I PVC I PVC PVC V PVC V PVC I PVC PVC V PVC I PVC I PVC PET I PEHD I PET V PET PEHD I PEHD I PEHD V PEHD PEHD I PEHD V PEHD I PEHD PVC V PEHD I PVC I PVC PVC X PVC PVC PVC X PET REFUS PVC PEHD X REFUS The second station consists of a laser beam (84) polarized in a certain direction by a first filter (841, FIG. 1C), part of the beam of which will strike the bottle (9) in an area determined by the lighting window. and the other part of the beam directly strikes a polarized mirror or a polarizing filter (85) in a direction perpendicular to the direction of polarization of the first filter (841). The two beam parts are then recorded by the camera (86) which is itself possibly provided with a third polarizing filter (861) of direction perpendicular to the first filter (841). In a variant embodiment different from FIG. 1B and not shown, the laser light source (84), associated with its first filter (841), is arranged on the other side of the fixed support surface (64) on which the bottles or objects slide and vis-à-vis the camera (86) relative to the opening (641). In this variant, the second polarizing filter (85) is arranged in front of the camera (86), between the camera and the support surface (64), the third filter, in this case, is not necessary. The signal (91) delivered by the bottle and the signal (851) delivered by the beam not having reached the bottle, make it possible to distinguish between the three materials which are PVC, PET, HDPE. Indeed, the PET depolarizes the light and the signals delivered by the camera (86) representative of the beams (91, 851) will contain information. The PVC which does not depolarize the light will be detected by the camera (86) by the fact that the signals corresponding to the beam (851) and to the beam (91) will be without information and identical. Finally the HDPE will be detected by the fact that the beam signal (91) will be very strong and the beam signal (851) will be absent. The cameras used are matrix CCD cameras comprising a matrix network of 500 x 700 points and the digital output signals of which will be analyzed by the neural analyzer (870) to define, for each object passing through each analysis station, a set of information after processing defined in a hyperspace with 256 dimensions representative of the object analyzed by the station. With each object analyzed, the neural analyzer will associate an area of influence in this hyperspace. The neural analyzer (870) contains in its memory a table associating, with each of the information recorded by a detection station in the neural analyzer, during a learning phase during the passage of an object, the correspondence with a material name. This table is filled during a learning phase which we will describe later. This information therefore allows the neural analyzer (870) to deliver to the computer (877), via the links (872), an analysis result for each sample passing in front of a station. This analysis result is stored in the computer memory (877) and a decision grid (8772) allows it thereafter to decide whether the sample (n) corresponds to PET, PVC, HDPE, or if it must be ironed in the analysis area. Thus the decision grid (8772) can correspond to the table below in which ST1 identifies the signals supplied by the camera (81), ST2 the signals supplied by the camera (86), ST3 the signals supplied by a third detection station which could be a station using infrared light as a light source and a third camera. Information I stands for Uncertain, V for True and X for Indeterminate. The neural analyzer will therefore define for each sample passing through the successive stations, information which will be transmitted to the computer and analyzed by it to provide a result R according to the decision grid (8772) below. ST1 ST2 ST3 R PET I PET I PET I FART PET I PET V PET V FART PET I PET I PET V FART PVC I PVC V PVC V PVC PVC V PVC I PVC I PVC PVC V PVC V PVC I PVC PVC V PVC I PVC I PVC PET I HDPE I PET V FART HDPE I HDPE I HDPE V HDPE HDPE I HDPE V HDPE I HDPE PVC V HDPE I PVC I PVC PVC X PVC PVC PVC X FART REFUSAL PVC HDPE X REFUSAL

On voit ainsi dans cette grille, que le système ne peut déterminer le résultat que dans un nombre très faible de cas. On arrive ainsi, grâce à un tel système d'analyse, à des pourcentages de tri voisins de 99 %. En fonction de ces résultats, l'ordinateur décidera au moment du passage de l'échantillon donné devant un des bacs (7a, 7b, 7c, 7d) de l'éjection dans le bac approprié. Par exemple le conteneur (7a) pourra être affecté au PET, le conteneur (7b) au PEHD, le (7c) au PVC et le (7d) aux incertains à repasser en analyse. La machine, ainsi définie, permet d'analyser les bouteilles avec le taux de réussite évoqué ci-dessus à une cadence supérieure à 3 bouteilles seconde. La position des bouteilles étant définie par les palettes, le déclenchement des caméras et des sources de lumière s'effectue avec précision en prenant en compte la vitesse de déplacement des palettes (62), de façon que les mêmes zones soient analysées sur chacune des bouteilles passant devant chacune des stations.We thus see in this grid, that the system cannot determine the result only in a very small number of cases. We thus arrive, thanks to a such an analysis system, at sorting percentages close to 99%. In based on these results, the computer will decide when passing the sample given in front of one of the tanks (7a, 7b, 7c, 7d) of the ejection in the appropriate bin. For example, the container (7a) could be assigned to the PET, the HDPE container (7b), PVC (7c) and ironing (7d) in analysis. The machine, thus defined, makes it possible to analyze the bottles with the success rate mentioned above at a rate higher than 3 second bottles. The position of the bottles being defined by the pallets, cameras and light sources are triggered with precision taking into account the speed of movement of the pallets (62), so that the same areas are analyzed on each of the bottles passing in front of each station.

Lors de la phase d'apprentissage, le logiciel d'interface (8771) interprétant les signaux provenant du dispositif interactif (875) associé avec un logiciel d'application va permettre l'affichage sur le moniteur (876) de l'ordinateur (877) d'un menu comportant plusieurs codes de définition des matières à trier. Ainsi, la première ligne du menu (8761) pourra mentionner le PVC, la deuxième ligne (8762) le PET, la troisième ligne (8763) le PEHD. Au lieu de désigner les matières par leur abréviation, on peut également associer un code à chacune des matières. Lorsqu'un échantillon de produits (9) est présenté devant une station, par exemple la première station, l'analyseur neuronal génère une première série d'informations (INF1). Le programme d'application déclenche l'affichage du menu, dès qu'il reçoit un stimulus de l'analyseur neuronal, pour que l'installateur puisse, par le dispositif interactif (875), sélectionner, sur l'écran (876) affichant le menu, une des composantes de ce menu. L'utilisateur amène, par exemple, à l'aide de la souris (875), un rectangle de sélection représenté en pointillé (8764) ou une surbrillance sur la composante à sélectionner affichée à l'écran (876). Lorsque la zone de sélection est sur la composante à sélectionner, l'utilisateur ou l'installateur valide sa sélection par une action sur le dispositif interactif, par exemple, en enfonçant le deuxième bouton (8752) de la souris (875). Cette information de validation provoque l'établissement d'un lien entre l'information (INF1) et le code correspondant à la matière sélectionnée et la mémorisation dans l'analyseur neuronal du couple (8701) information (INF1), matière (MAT1). Pour chaque échantillon de produit, l'installateur va procéder de la même façon et va ainsi permettre la mémorisation dans la mémoire de l'analyseur neuronal d'une table (8701) associant une pluralité d'informations mémorisées dans un hyperespace à une information concernant le type de matière du produit. Ainsi l'analyseur neuronal pourra délivrer, pour chaque échantillon passant devant chaque station, une information définissant si le type de matière du produit a été identifié avec certitude ou avec une certaine incertitude ou si aucune des informations mémorisées dans un des hyperespaces ne correspond à l'information fournie par la caméra de la station concernée. Ces différents résultats sont mémorisés au niveau du calculateur et ensuite analysés à l'aide de la grille (8772) matricielle ci-dessus, pour finalement décider d'envoyer l'échantillon analysé dans le conteneur (7) correspondant au résultat de l'analyse. L'analyseur neuronal, grâce à son système d'apprentissage, permet de s'affranchir du besoin de définir à l'avance des seuils prédéterminés et a la capacité d'apprendre sur le déchet réel à trier.During the learning phase, the interface software (8771) interpreting the signals from the interactive device (875) associated with application software will allow the display on the monitor (876) of the computer (877) of a menu comprising several codes for defining the materials to be sorted. Thus, the first line of the menu (8761) may mention PVC, the second line (8762) PET, the third line (8763) HDPE. Instead of designating subjects by their abbreviation, we can also associate a code with each subject. When a product sample (9) is presented in front of a station, for example the first station, the neural analyzer generates a first series of information (INF1). The application program triggers the display of the menu, as soon as it receives a stimulus from the neural analyzer, so that the installer can, through interactive device (875), select, on the screen (876) displaying the menu, one of the components of this menu. The user brings, for example, help mouse (875), a selection rectangle shown in dotted lines (8764) or a highlight on the component to be selected displayed on the screen (876). When the selection area is on the component to select, the user or the installer validates his selection by an action on the device interactive, for example, by pressing the second mouse button (8752) (875). This validation information causes the establishment of a link between the information (INF1) and the code corresponding to the selected subject and memorization in the couple's neural analyzer (8701) information (INF1), material (MAT1). For each product sample, the installer will proceed in the same way and will thus allow memorization in the memory of the neural analyzer of a table (8701) associating a plurality information stored in hyperspace to information concerning the type of material of the product. So the neural analyzer can issue, for each sample passing in front of each station, a information defining if the type of material of the product has been identified with certainty or with some uncertainty or if none of the information stored in one of the hyperspaces does not correspond to the information supplied by the camera of the station concerned. These different results are stored in the computer and then analyzed using the grid (8772) matrix above, to finally decide to send the sample analyzed in the container (7) corresponding to the result of the analysis. The neural analyzer, thanks to its learning system, allows to overcome the need to define predetermined thresholds in advance and to the ability to learn about the actual waste to be sorted.

Le dispositif interactif (875) peut être de tout autre type qu'une souris et l'interface de programmation associée correspondra au type de dispositif interactif utilisé. Ainsi, on pourrait tout aussi bien utiliser un écran tactile ou un crayon lumineux ou encore tout simplement, un clavier pour permettre la sélection sur le menu de la matière correspondant aux produits analysés.The interactive device (875) can be of any type other than a mouse and the associated programming interface will correspond to the type of device interactive used. So we could just as easily use a touch screen or a luminous pencil or quite simply, a keyboard to allow the selection on the menu of the material corresponding to the products analyzed.

Un autre mode de réalisation du système de mise ne file peut être constitué avantageusement, comme le représente la figure 1E, par un plateau rotatif (12) dont la périphérie extérieure est légèrement tronconique (121) et l'inclinaison de l'axe de rotation de l'ensemble est calculée de façon à rendre la partie tronconique (121) tangente à la surface de support (64) sur lequel les objets tels que les bouteilles mises en file, sont poussées chacune par une palette (62). Le dispositif d'approvisionnement en bouteilles est complété par une ceinture périphérique (11) qui est fixe par rapport au plateau tournant (12) et ouverte à la partie la plus élevée du plateau tournant, de façon à permettre la communication avec la surface de glissement (64), au point de tangence entre le plateau et la surface de glissement. La ceinture, en forme de crochet (11), est complétée, pour la partie située entre le plateau et la surface de glissement (64) dans le sens de rotation horaire du plateau, par une plaque (111) permettant de boucher cet espace, de façon à éviter la chute des bouteilles qui n'auraient pas basculé sur le plateau de glissement (64). Les bouteilles sont déversées en vrac sur le plateau tournant et se positionnent tangentiellement le long de la ceinture (11) et sont entraínées par la surface conique (121), qui est revêtue d'un revêtement légèrement rugueux, favorisant l'entraínement des bouteilles par cette partie. La vitesse de rotation correspond à la vitesse linéaire de déplacement des palettes (62) et ainsi, une nouvelle bouteille se présente chaque fois qu'une nouvelle palette arrive au niveau du point de tangence. Les bouteilles, poussées par les palettes (62), sont amenées à la station de détection (87) qui est équipée, comme on l'a vu précédemment, par un ou plusieurs dispositifs de détection à analyse neuronale. La zone de tri permet d'évacuer les bouteilles vers des conteneurs comme dans la variante de la figure 1A.Another embodiment of the queuing system cannot be advantageously constituted, as shown in FIG. 1E, by a rotary plate (12) whose outer periphery is slightly frustoconical (121) and the inclination of the axis of rotation of the assembly is calculated so to make the frustoconical part (121) tangent to the support surface (64) on which objects such as queued bottles are each pushed by a pallet (62). The bottle supply system is completed by a peripheral belt (11) which is fixed relative to the turntable (12) and open to the highest part of the turntable rotating, so as to allow communication with the surface of sliding (64), at the point of tangency between the plate and the surface of slip. The hook-shaped belt (11) is completed for the part located between the plate and the sliding surface (64) in the direction clockwise rotation of the plate, by a plate (111) allowing to plug this space, so as to avoid the fall of the bottles which would not have tilted on the sliding plate (64). The bottles are poured in loose on the turntable and position tangentially along the belt (11) and are entrained by the conical surface (121), which is coated a slightly rough coating, favoring the training of bottles by this part. The speed of rotation corresponds to the speed linear movement of the pallets (62) and thus, a new bottle present each time a new palette arrives at the point of tangency. The bottles, pushed by the pallets (62), are brought to the detection station (87) which is equipped, as we saw previously, by one or more detection devices with neural analysis. The area of sorting allows the bottles to be evacuated to containers as in the variant of Figure 1A.

D'autres modifications à la portée de l'homme de métier font également partie de l'esprit de l'invention. Ainsi, la grille de décision peut très bien ne prendre en compte que deux stations de détection, si on accepte des taux de refus supérieurs à 1 %.Other modifications within the reach of those skilled in the art make also part of the spirit of the invention. So the decision grid can very only take into account two detection stations, if we accept refusal rates higher than 1%.

Claims

Plastic product sorting machine comprising a transport (8), means for sorting products (9) according to the signals resulting from at least one detection station (81) and memorized by memory means (8701), a neural analysis system (870) receiving and processing signals from the detection station, characterized in that the transport systems include means (2, 3, 4) for line of products (9), means for determining (61, 62, 65) the position specifies products to trigger the implementation of the detection at the time of the passage of the same part of each product (9), the detection station performing the sorting according to sorting conditions learned by means (877, 876, 875) of learning the conditions of sorting, said detection station being constituted by a laser beam (84) polarized by a first filter (841) and a camera (86) receiving a portion directly incident on the beam (84) after it has passed through a second filter (85) and another part of the beam (84) which has passed through each product before reaching the second filter (85).

Plastic product sorting machine according to claim 1, characterized in that the means for learning the sorting conditions include means of associating with the information delivered by the system neural analysis defined in a multidimensional space another information selected by the user when passing the sample in front of the detection station.

Plastic product sorting machine according to claim 1 or 2, characterized in that a second or third detection principle is consisting of a black light source (UV) (82) and a camera (81) recording the signal from the light source through a window, said window defining a determined position with respect to the transport.

Plastic product sorting machine according to claim 1 or 2, characterized in that the second or third detection principle is consisting of an infrared light source to detect HDPE and a camera allowing spectroscopy of the different samples of products.

Plastic product sorting machine according to one of the claims 1 to 4, characterized in that each of the signals delivered by a detection principle is sent to an analysis system (870) neural comparing, in 256-dimensional spaces, information received with those memorized during a learning phase in the memory (8701) of the system, to classify each analyzed product in three categories.

Plastic product sorting machine according to claim 5, characterized in that the first category consists of the products whose material is identified with certainty; the second category consists of products whose information signals fall in an area of influence around a product identified; the third category is that made up of products for which no conclusion could be determined.

Plastic product sorting machine according to claim 5 or 6, characterized in that each of the associated classification categories to a product sample for each detection station is issued to the memory of a computer (877) which decides on the actuation of a means sorting according to the result developed from the stored information and a decision grid (8772) requiring either at least two classifications of the first category, i.e. a classification of the first category with at least one classification from the second category.

Plastic product sorting machine according to one of the previous claims, characterized in that the delivery system file consists of a strongly inclined conveyor belt (2) provided transverse cleats (21) on its conveying surface and supplying the interior of a rotating drum (3) whose internal surface is provided and riddled with regularly spaced partition walls (31), which feeds from its high point a second conveyor belt (4) of direction of movement parallel to the axis of rotation of the drum (3) then that the first conveyor belt (2) has a direction perpendicular to the axis of rotation of the drum (3), the speeds of movement of the first band (2), the drum (3) and the second band (4) being adjusted between each device so that the second strip delivers to a chute (5) inclined opening above a pallet transport system (62), a product sample (9) per pallet (62) each pushing and file one respective product sample.

Learning method for sorting machine according to one of the preceding claims, characterized in that the neural analysis system is associated with a computer provided with a display system, with an interactive selection means between the display and the neural analyzer, and of a program for processing the actions of the user on the interactive selection means, said method consisting of:

to present a product to be analyzed before each of the stations;

to display on the display device a menu describing the various constituent materials of the samples of products capable of being processed by the machine;

selecting, using the selection means, a material from those appearing on the menu, said material corresponding to that of the product presented for analysis;

to create, after this selection, a link between the selected material and the information defined by the neural analyzer in 256-dimensional space then;

to memorize, for each sample of products presented in front of each detection station, an information-material pair.

Learning method for sorting machine according to the claim 9, characterized in that the method uses this torque subject information to determine sorting after the self-learning phase.

Plastic bottle sorting machine according to one of the Claims 1 to 8, characterized in that the means of queuing are constituted by a turntable (12) having at its outer periphery a frustoconical surface (121), the axis of rotation of the plate (12) being inclined so that the frustoconical surface (121) peripheral of the plate comes at its highest point to tangent the fixed surface (64), on which objects are pushed by pallets driven in movement by a chain, said turntable being surrounded on ¾ of its periphery by a rim parallel to the axis of rotation of the plate, substantially the ¾ of its periphery.