技術簡介:
建立自有圖像資料庫，模型訓練資料超過500 萬筆台灣本地回收物影像，並配合數位合成資料同時訓練，辨識類別超過 30＋種（如各種塑膠、鐵、鋁、紙類、紙容器等）模型能即時依外觀進更精細辨識如（顏色、形狀、材質）食品級、品牌、是否含殘流物、政府公告應回收標準等，辨識平均準確率達 90％以上，並於2024年入選Nvidia Poster 至美國舊金山Nvidia開發者大會Poster交流數位合成資料應用。
產業應用性:
我們目標建立一個以 AI 為核心的智慧回收生態系，串聯家庭、回收場與品牌端。我們整合智慧回收機、AI 分選系統及合成數據，提升分類精準度、有效降低人力成本，並提升資源回收價值。我們其中一項解決方案為一套全自動、AI驅動的回收分選系統，專為資源回收分選廠設計，每年可處理5,000至超過30,000公噸的廢棄物。產生效益兩倍產能並減少70%人力。