Catalogue : Details
 | Xiaozheng ChenEnhancing plastic bottle sorting through shrink sleeve detection with near-infrared spectroscopy by validation of machine learning algorithms | ||||||
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| ISBN: | 978-3-8440-8448-1 | ||||||
| Series: | Schriftenreihe zur Aufbereitung und Veredlung Herausgeber: Univ.-Prof. Dr. Kathrin Greiff, Univ.-Prof. Dr.-Ing. Peter Quicker and Univ.-Prof. Dr.-Ing. Hermann Wotruba Aachen | ||||||
| Volume: | 80 | ||||||
| Keywords: | plastic recycling; near-infrared spectroscopy; shrink sleeve; machine learning; plastic sorting | ||||||
| Type of publication: | Thesis | ||||||
| Language: | English | ||||||
| Pages: | 116 pages | ||||||
| Figures: | 42 figures | ||||||
| Weight: | 170 g | ||||||
| Format: | 29,7 x 21 cm | ||||||
| Bindung: | Paperback | ||||||
| Price: | 45,80 € / 57,30 SFr | ||||||
| Published: | February 2022 | ||||||
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| Abstract: | 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. | ||||||
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