[en] Aim: Sort non-ferrous alloys into higher-value purified streams.
Method: Visible and near-infrared (VNIR) and X-ray transmission (XRT) hyperspectral imaging are combined to optimize the classification of selected alloy scrap metals into five alloy classes of interest.
Results: The utilization of the XRT sensor improves the discrimination between heavy and light metal alloys. Therefore, it significantly increases the efficiency of the classification of all classes at the pixel’s and fragment’s level.
Disciplines :
Engineering, computing & technology: Multidisciplinary, general & others
Author, co-author :
Barnabé, Pierre ; Université de Liège - ULiège > Département ArGEnCo > Géoressources minérales & Imagerie géologique
Braibant, Lorraine ; Université de Liège - ULiège > Département ArGEnCo > Géoressources minérales & Imagerie géologique
Dislaire, Godefroid ; Université de Liège - ULiège > Département ArGEnCo > Géoressources minérales & Imagerie géologique
Leroy, Sophie ; Université de Liège - ULiège > Département ArGEnCo > Géoressources minérales & Imagerie géologique
Pirard, Eric ; Université de Liège - ULiège > Département ArGEnCo > Géoressources minérales & Imagerie géologique
Language :
English
Title :
Non-ferrous scrap metals classification by hyperspectral and multi-energy X-ray transmission imaging
Alternative titles :
[en] Classification de résidus de métaux non-ferreux sur base d'imagerie hyperspectrale et radiographie X multi-énergies
Publication date :
06 March 2018
Event name :
8th Conference on Sensor-Based Sorting and Control (SBSC)
