Eurecat automatiza el desmontaje y clasificación de baterías de vehículos eléctricos
El centro tecnológico Eurecat ha desarrollado un sistema robótico inteligente para desmontar y clasificar baterías de iones de litio, en el marco del proyecto europeo BatteReverse. Esta solución, basada en robótica colaborativa e inteligencia artificial, busca reducir costes y tiempos de procesamiento, mejorar la seguridad laboral y optimizar el reciclaje de componentes críticos.
El sistema de desmontaje incorpora robótica colaborativa que permite compartir espacio de trabajo entre operario y máquina sin riesgos.
El centro tecnológico Eurecat ha diseñado e implementado un sistema automatizado de desmantelamiento y clasificación de baterías de vehículos eléctricos, combinando robótica colaborativa con algoritmos de inteligencia artificial. Esta solución se enmarca en el proyecto europeo BatteReverse y pretende facilitar el reciclaje de baterías al final de su vida útil, atendiendo a criterios de eficiencia, sostenibilidad y seguridad.
El principal reto del reciclaje de baterías de iones de litio radica en la heterogeneidad de diseños y formatos entre los distintos modelos. Ante esta situación, Eurecat ha apostado por el desarrollo de una solución escalable y modular que permita adaptar los procesos de desmontaje y clasificación a diferentes configuraciones de batería. Las tecnologías desarrolladas se centran en tareas críticas como la retirada de tornillos y la extracción de cubiertas, que suponen riesgos elevados para los operarios.
La solución de desmontaje diseñada por Eurecat incorpora un robot colaborativo dotado de un destornillador industrial y pinzas de espuma, capaz de identificar y manipular distintas partes de la batería. Esta identificación se realiza mediante un sistema de visión que utiliza el algoritmo de aprendizaje automático You Only Look Once (YOLO), entrenado para reconocer elementos clave en las estructuras internas. El comportamiento del robot se programa a través de BehaviorTree, una biblioteca desarrollada por el propio centro, que permite estructurar las tareas robóticas en función de árboles de comportamiento.
El algoritmo YOLO identifica con precisión las partes internas de las baterías, adaptándose a distintos modelos y configuraciones.
Además del desmantelamiento físico, el sistema integra una herramienta de inspección visual basada en inteligencia artificial para clasificar los componentes en función de su estado. Esta clasificación distingue entre módulos críticos, no críticos y seguros, y se basa en la detección de defectos visuales como grietas, marcas de quemado o signos de corrosión. Para ello, se ha entrenado al sistema con un amplio banco de imágenes de baterías.
Una innovación destacada es la incorporación de un módulo de control térmico que determina los rangos seguros de temperatura según el modelo de batería. El algoritmo es capaz de identificar anomalías térmicas en tiempo real, lo que permite reforzar la seguridad en la inspección de componentes potencialmente reutilizables.
Según Daniel Serrano, director de la Unidad de Robótica y Automatización de Eurecat, esta solución no solo minimiza el riesgo de exposición de los operarios a fuentes peligrosas, sino que también mejora la selección de módulos aptos para su reutilización, lo que supone un avance en la eficiencia y seguridad del reciclaje de baterías.
El desarrollo se enmarca en el proyecto BatteReverse, financiado por el programa Horizon Europe de la Unión Europea, cuyo objetivo es crear una cadena de valor de logística inversa para las baterías de litio utilizadas en vehículos eléctricos. El proyecto persigue una gestión más sostenible de estos residuos tecnológicos, facilitando su recuperación mediante tecnologías automatizadas que aseguren la trazabilidad y minimicen el impacto ambiental.
