ITENE y la UPV trabajan en un nuevo sistema de detección óptica de envases multicapa en las plantas de reciclaje

Fecha

El centro tecnológico ITENE y el Centro de Tecnología Nanofotónica de la Universitat Politècnica de València (UPV) están trabajando en un proyecto para la detección de los envases multicapa en las plantas de clasificación de envases, a fin de evitar su disposición final en vertedero mediante tecnología de sensado de THz en la etapa de sorting (también llamada clasificación).

Se trata del proyecto CAPTHURE, apoyado por la AVI (Agència Valenciana de la Innovació), en el que ITENE apoya a la UPV en diversas tareas con el fin de desarrollar un prototipo de detección e identificación de envases multicapa mediante radiación de THz, que sea adaptable a las tecnologías de sorting utilizadas en las plantas de clasificación de envases.

En estas plantas se emplea en la actualidad la Espectroscopía de Infrarrojo Cercano (NIR, por sus siglas en inglés), en las que existe la posibilidad que algunos envases no se clasifiquen adecuadamente, por motivos tales como  que el sistema sólo identifica la capa del material del envase multicapa expuesto al detector, por lo que no se puede distinguir si el envase es o no multicapa; la dificultad para identificar envases de color negro que no dan respuesta en el infrarrojo;  la suciedad contenida en los envases interfiere en la respuesta del sensor NIR; o se presentan interferencias si hay envases de diferente composición que están contenidos uno dentro de otro (envases apilados/encajados).

Para solventar todo ello, en este proyecto en el que ITENE colabora con el Centro de Tecnología Nanofotónica de la UPV, se está desarrollando también un software de clasificación mediante herramientas de machine learning, de manera que el equipo mejore su capacidad de clasificación conforme aprende a separar durante su funcionamiento. Éste se implementará en desarrollo y validación del equipo de identificación que, gracias al uso de sensores de THz, permitirá demostrar las prestaciones de la tecnología dentro de un entorno realista. Para reforzar la robustez del sistema en el entorno real de plantas de clasificación de residuos sólidos el prototipo se implementará completamente en fibra óptica y así facilitar su despliegue.

Para lograr una mayor tasa de éxito, se están identificando, además, los envases y materiales más representativos o con mayor interés de mercado. De este modo, la solución planteada en el proyecto CAPTHURE permitirá a las plantas de gestión de residuos aumentar las ratios de residuo de envase recuperados, permitiendo que estos sean clasificados de manera óptima, y evitará la contaminación de otras fracciones aprovechables.

Gracias a este proyecto, se espera beneficiar a fabricantes de envases, envasadores, ciudadanos, gestores de residuos y recicladores y a todo aquel actor encargado de la gestión del fin de vida de los envases.

noticiasrelacionadas

28 agosto 2025

Nuevos materiales naturales para biopesticidas más eficaces y sostenibles

Reducir el impacto de las plagas agrícolas de forma sostenible ha sido el objetivo del proyecto DIMAS, liderado por AINIA y financiado por IVACE y fondos FEDER. Tras un año…

26 agosto 2025

ITE, el Centro Tecnológico de la Energía, apuesta por la innovación ambiental para convertir residuos de cuero en materiales con valor añadido y energía

La industria del calzado y el cuero de la Comunitat Valenciana genera cada año miles de toneladas de recortes que, en su mayoría, acaban en vertederos. Para revertir esta situación…

26 agosto 2025

AIMPLAS alcanza la neutralidad climática y genera un impacto social de 832 millones de euros en 2024

AIMPLAS, Instituto Tecnológico del Plástico, ha presentado su sexta memoria de sostenibilidad, correspondiente al ejercicio 2024, consolidando su compromiso con la sostenibilidad, la innovación y el impacto positivo en la…

logo
Resumen de privacidad

Esta web utiliza cookies para que podamos ofrecerte la mejor experiencia de usuario posible. La información de las cookies se almacena en tu navegador y realiza funciones tales como reconocerte cuando vuelves a nuestra web o ayudar a nuestro equipo a comprender qué secciones de la web encuentras más interesantes y útiles.