Con el fin de reducir costes y tiempos de procesamiento, garantizar la seguridad de los trabajadores y conseguir la máxima eficiencia y sostenibilidad, el centro tecnológico Eurecat ha desarrollado un nuevo sistema automatizado de desmantelamiento y clasificación de componentes de baterías de vehículos eléctricos. Este sistema aplica la robótica colaborativa y sistemas de inteligencia artificial (IA), que facilita el reciclaje al final de su vida útil.
El principal reto que presenta el reciclaje de baterías de iones de litio es la gran variabilidad entre los diferentes modelos, que cambian en forma y medida. Por eso, Eurecat ha implementado una serie de nuevas tecnologías en el procesamiento para conseguir una solución escalable y modular. Para hacerlo, se ha centrado en el desmantelamiento de la batería y en la clasificación de componentes y materiales para su reciclaje o reutilización.
En el caso del desmantelamiento de la batería, ha identificado aquellas tareas que presentan un mayor riesgo para los operarios y, posteriormente, ha desarrollado soluciones innovadoras para las operaciones seleccionadas, la retirada de tornillos y la extracción de la tapa superior.
El resultado ha sido la creación de una solución robótica colaborativa, que se puede aplicar independientemente del modelo de batería, y que permite a la máquina y al operario compartir el espacio de trabajo. El robot incorpora un destornillador industrial y múltiples pinzas de espuma y se ha dotado de un sistema que identifica las partes de la batería, que funciona con un algoritmo de aprendizaje automático, You Only Look Once (YOLO), para que la máquina pueda hacer su desmontaje.
El comportamiento del robot se ha desarrollado mediante BehaviorTree, una biblioteca de C++ diseñada por Eurecat, que crea árboles de comportamiento enfocados a la planificación de tareas de sistemas robóticos.
Uso de la IA para inspecciones visuales
Por otro lado, Eurecat también ha implementado un sistema de inspección visual basado en inteligencia artificial, que permite la clasificación de los componentes de las baterías de litio para su posterior reutilización.
El sistema es capaz de hacer un análisis detallado de la batería, identificando cada componente y detectando las posibles imperfecciones visuales, como por ejemplo grietas, bultos, marcas de quemado o de corrosión. Los investigadores han entrenado los algoritmos con un conjunto de imágenes de módulos de baterías para clasificar de manera precisa los componentes en categorías, como críticos, no críticos o seguros.
Además, se ha puesto especial énfasis en la definición de los rangos de temperatura seguros para los componentes de baterías, que varían según el tipo de modelo. Así, el algoritmo es capaz de detectar anomalías térmicas durante el proceso de clasificación, garantizando una inspección precisa y segura.
Esta solución no solo reduce el riesgo de exposición humana a fuentes peligrosas, sino que también optimiza la selección de módulos aptos para la reutilización, contribuyendo así a un proceso de reciclado más eficiente y seguro.
Estas soluciones innovadoras se han llevado a cabo dentro del proyecto europeo BatteReverse, financiado por el programa Horizon Europe de la Unión Europea, que tiene como objetivo desarrollar las tecnologías para crear una cadena de valor de logística inversa para las baterías de iones de litio de vehículos eléctricos. De este modo, busca mejorar el reciclaje, garantizando la máxima seguridad, eficiencia y sostenibilidad, al mismo tiempo que se reducen los costes y el tiempo de procesamiento.