Las plantas de Toledo, Sevilla, Tarragona y Bilbao se han convertido en las primeras instalaciones españolas en operar líneas de selección controladas por algoritmos de visión por computador. Los sistemas, suministrados por dos fabricantes europeos —Tomra y Pellenc ST—, sustituyen a los separadores ópticos tradicionales por cámaras hiperespectrales conectadas a modelos de aprendizaje profundo entrenados específicamente para cada flujo de residuos.
La diferencia con la generación anterior es sustancial. Los separadores ópticos clásicos identificaban polímeros por su firma infrarroja y respondían con eyectores de aire en menos de cien milisegundos. Los nuevos sistemas, además, identifican forma, marca, etiquetado y, en muchos casos, restos de contenido. Eso permite, por ejemplo, separar un envase de leche de un envase de aceite del motor aunque ambos sean del mismo polímero.
La precisión de separación ha pasado del 92 % de los sistemas anteriores al 98,6 % en las líneas piloto. El periodo de entrenamiento ronda los tres meses por línea, con un técnico de proceso del fabricante destinado en la planta. El siguiente paso, según los integradores, es la adaptación dinámica: que el modelo cambie de comportamiento automáticamente si detecta que el flujo de entrada se desvía del histórico (por ejemplo, en períodos vacacionales).
