PCBcycle

Das Verfahren zeigt sowohl mit RGB- als auch mit Röntgenbildern vergleichbare Ergebnisse bei der Erkennung der Komponenten. Diese Bilder werden vorverarbeitet und in ein tiefes neuronales Netzwerk eingespeist, das Komponenten wie ICs, BGA/PGAs, Tantalkondensatoren, Steckverbinder etc. erkennt. Das System berechnet den Wert jeder Komponente auf einer PCB anhand eines mathematischen Modells, das auf Merkmalen wie Typ und Größe der Komponenten der entsprechenden PCB basiert. Dieses Modell zur Wertbestimmung kann flexibel an die Anforderungen des Anwenders angepasst werden.

Sowohl das Verfahren mit RGB- als auch Röntgenbilder zeigten vergleichbare Ergebnisse bei der Erkennung der Komponenten. Jedoch zeigen die Röntgenbilder die Komponenten auf der PCB unabhängig von der Ausrichtung der PCB, d.h. sie können die Komponenten auf Vorder- und Rückseite gleichzeitig erkennen. Darüber hinaus ist XRT eine robustere Bildgebungstechnik, wenn es um die Anwendung in schmutzigen oder staubigen Umgebungen geht.

Die Realisierung eines Systems zur automatischen Wertbestimmung von Leiterplatten besteht aus einer Vereinigung mehrerer in sich abgeschlossener Prozessschritte.

1. Messung von Leiterplatten auf einem Fördersystem mittels Dual Energy Röntgensystem (XRT)
2. Relevante Komponenten werden mithilfe von Maschinellem Lernen für die anschließende Wertbestimmung detektiert. 
3. Korrelation des Gewichts der enthaltenen chemischen Elemente in den detektierten Komponenten an ein individualisierbares Preismodell / Marktmodell. Dies ermöglicht die Bewertung des finanziellen Gegenwertes der observierten PCBs.

Für die Zwecke des Maschinellen Lernens ist eine repräsentative Datenbank für das Training und die Bewertung von Modellen unerlässlich. Daher besteht der erste Schritt darin, eine solche maschinenlesbare Daten- und Beschriftungsbasis aus realen PCB-Proben zu erstellen. Die nächsten Schritte umfassen die Aufnahme der Röntgenbilder, die Vorbereitung und die Entnahme von repräsentativen Proben der verschiedenen Komponentenklassen aus den PCBs. Diese Proben werden dann chemisch (z.B. ICP-OES, optische Emissionsspektrometrie mittels induktiv gekoppelten Plasmas) in ihrer elementaren Zusammensetzung analysiert, um die Konzentrationen der wertvollen Metalle zu ermitteln. Diese Informationen liefern die Grundlage für die Kalibrierung des Modells, das den tatsächlichen Recyclingwert der PCB vorhersagt.