Ottimizzazione del processo di disassemblaggio delle batterie dei veicoli elettrici mediante reti neurali per il riconoscimento visivo = Optimization of the disassembly process of electric vehicle batteries through neural networks for visual recognition

Il crescente sforzo per la limitazione dell’inquinamento e lo sfruttamento di risorse naturali non rinnovabili comporta diverse sfide e viene attuato mediante strategie multiple che vanno dallo sviluppo e uso di tecniche di produzione meno inquinanti, al riciclo, al riuso e alla riduzione dell’inquinamento già presente. Tra queste strategie, la transizione verso la mobilità elettrica rappresenta certamente una delle sfide più significative e affascinanti del nostro tempo. La presa di coscienza sempre più globale del problema ambientale ha portato ad una crescente spinta dei governi per lo sviluppo di soluzioni innovative e non dannose, con il sovvenzionamento della ricerca nel campo da parte di Università e Centri di Ricerca e lo stimolo degli investimenti da parte delle aziende del settore. Questo ha portato le batterie dei veicoli elettrici ad essere progressivamente più performanti, raggiungendo una crescente densità energetica e un maggiore livello di sicurezza. Questo permette di ottenere autonomie in costante aumento e tempi di ricarica sempre più brevi, che quindi rendono i veicoli elettrici validi concorrenti dei veicoli a carburante. Tuttavia, accanto ai vantaggi, emergono anche nuove problematiche, legate in particolare alla gestione del fine vita delle batterie, al loro riutilizzo e ai processi di riciclo dei materiali preziosi che le compongono. Allo stato attuale, infatti, le batterie sono principalmente costruite con materiali critici per il reperimento e anche per gli aspetti ambientali, situazione che crea quindi la necessità di trovare strategie di riciclo e riutilizzo delle batterie dei veicoli in maniera efficiente. Queste policy hanno come obiettivo soluzioni che permettano da una parte di recuperare una più alta percentuale di materiali e minerali per essere riciclati, e dall’altra di poter dare una seconda vita alle batterie con capacità inferiore agli standard necessari per essere utilizzati all’interno di veicoli, ma sufficiente per poter essere utilizzata in altri contesti, favorendo quindi un’economia circolare. Il disassemblaggio delle batterie alla fine del ciclo operativo costituisce un fattore chiave per rendere l’elettrificazione sostenibile, sono in crescita gli sforzi per trovare tecniche che abbattano sia i costi di smontaggio e separazione dei componenti per un efficace riciclo dei minerali puri che per poter separare le celle e i moduli dal gruppo principale per renderli utilizzabili per scopi diversi da quelli iniziali e quindi dare una nuova vita a queste componenti. L’utilizzo di robot collaborativi, il cui funzionamento è basato sull’utilizzo di reti neurali, è una delle strategie più promettenti, che permette di allocare ai robot le operazioni di disassemblaggio che richiedono una maggiore precisione e le operazioni che beneficiano di un alto grado di standardizzazione del processo che riduce notevolmente i tempi in confronto allo svolgimento da parte di un operatore umano. Il presente lavoro di tesi si pone l’obiettivo di fare un quadro generale delle strategie del fine vita delle batterie di veicoli elettrici, partendo da un’analisi di contesto del mercato mondiale dei veicoli elettrici, esplorando il funzionamento e le architetture delle batterie all’interno delle vetture e approfondendo le tecniche di riciclo e riutilizzo attualmente più utilizzate. Inoltre, viene fatta un’analisi nell’ambito dell’utilizzo di robot collaborativi per il disassemblaggio e l’applicazione di reti neurali per il riconoscimento di componenti delle batterie.