在汽車回收過程中，粉碎后剩余的非鐵金屬被濃縮為一種稱為 ZORBA 的混合料，包含鋅、鋁（占比最大）、銅、黃銅、不銹鋼以及電路板。

過去這類材料通常出口到亞洲進行人工分揀和熔煉。而從 2017年開始，比利時Comet Traitement公司開始思考是否能將這類高價值材料在歐洲本地進行分選與加工。

Comet Traitement 公司與自動化解決方案提供商Cilyx 合作，并引入列日大學的技術研發，打造出由多種先進傳感器構成的智能高速分選系統。

這條名為Megapicker的產線，打破傳統人工處理瓶頸，以極高效率實現車用金屬部件的智能識別與分類。

Comet Traitement 公司位于 Obourg 的金屬回收中心，配備歐洲最大功率的汽車破碎機，每小時處理 300 噸廢舊汽車。

在此基礎上，Megapicker 專注于后端高精度分揀，針對包含鋁、銅、鋅、不銹鋼等高價值成分的混合料，進行智能化識別與高效分類。

其中，18 臺史陶比爾TS2-100 SCARA 機器人成為這一回收體系的核心執行力。

18 臺 SCARA 高速精準分揀  

處理效率：單線每分鐘可分揀 1,500 塊金屬碎片，年處理能力達 15,000 噸；

機器人配置：采用 18 臺 TS2-100 四軸機器人，搭建 50 米高速傳送帶分揀系統；

精準控制：由中央控制系統統一調度，每臺機器人循環周期僅 1 秒。

這一系統無需為每臺機器人配置攝像頭或傳感器，所有動作均由中央控制系統完成實時坐標指令傳輸，實現協同高效運行。

智能識別技術：多維傳感 + AI自學習  

通過 X 射線透射（XRT）、三維掃描、激光光譜（LIBS）、高光譜傳感器等多項傳感技術，系統可在數秒內完成物料的密度、形狀與材質識別。

隨著人工智能系統的不斷訓練，系統的識別率持續提升。研發負責人 Grégory Lewis 表示：“未識別的物料會再次循環進入系統，并用新數據不斷優化模型。目前我們已達到 96% 的分選準確率，未來還有提升空間。”

夾爪設計與模塊化部署  

從夾爪設計到智能控制，每一步都是挑戰，真正落地這一方案經歷了多年的開發與測試。

- 夾爪需精準抓取異形物料重心，避免損傷皮帶或設備  

- 控制系統需實時處理每小時 90,000 塊部件的坐標與分揀指令  

- 系統采用四臺機器人一模塊的部署方式，便于安裝復制與維護

采用史陶比爾SCARA機器人相較傳統方案，更具結構剛性與負載能力，完美適配重型夾爪與高速分揀要求。

合作創新助推可持續發展未來

Comet Traitement 公司通過引入 Megapicker，不僅實現了回收效率與精度的雙躍升，也大幅提升了非鐵金屬的回收附加值——如鋁材的細分回收與本地循環再利用。

“這一應用是我們首次在重型金屬回收領域采用機器人自動化，”Cilyx CEO Grégory Reichling 表示，“在開發過程中，史陶比爾給予我們極大的技術支持與合作保障，是推動此項目成功落地的關鍵伙伴。”