Technik,
10.08.26
Claudia Stieglecker
Sperrmüll stellt eine bedeutende Rohstoffquelle dar. Foto: Unsplash/Claudia Bachinger
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KI und moderne Sensorik können dabei helfen, Holz aus Sperrmüll effizienter, kostengünstiger und in größeren Mengen zurückzugewinnen.
Etwa ein Viertel der in Deutschland jährlich anfallenden über zwei Millionen Tonnen Sperrmüll besteht aus stofflich wiederverwertbarem Holz. Dieses Altholz wird – im Gegensatz zu etwa Altglas oder Verpackungen – nicht automatisiert, sondern im Wesentlichen von menschlichen Arbeitskräften aussortiert. Im Vorhaben ASKIVIT entwickelte daher ein Forschungsverbund unter Koordination des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB einen Ansatz für eine sensor- und KI-gestützte, automatische Sperrmüllsortierung.
KOMBINIERTE SENSORIK
Da Sperrmüll aus sehr unterschiedlichen Materialien besteht und Verdeckungen, Verschmutzungen oder Alterungsprozesse die Erkennung erschweren, kombiniert der Ansatz die Stärken mehrerer Sensortypen und führt ihre Informationen per KI zusammen. Zum Einsatz kamen eine RGB-Kamera, eine Nahinfrarot(NIR)-Hyperspektralkamera sowie Thermografie- und Terahertz-Sensorik, informiert die deutsche Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe FNR. Die Forschenden erfassten mit diesen Sensoren reale Sperrmüllproben, die sie als Trainingsmaterial für KI-Systeme klassifizierten. Die so entstandenen umfangreiche Bilddatensätze stellen eine einzigarige, multimodale Datenbasis für die Sperrmüllklassifikation dar, heißt es.
HOHE REINHEIT
Die besten Ergebnisse erzielte ein Ansatz, bei dem die Auswertungen der einzelnen Sensoren zunächst getrennt erfolgen und erst am Ende zu einer gemeinsamen Entscheidung zusammengeführt werden: Die Gesamtsortiergenauigkeit dieses Ansatzes lag bei 95,6 Prozent. Die Forschenden untersuchten außerdem in einem Feldtest die Möglichkeit, das Multisensorsystem partiell in eine Sortiermaschine zu integrieren – in einer solchen Maschine läuft der Sperrmüll stark zerkleinert über ein Band. Im Ergebnis wurde bereits eine hohe Reinheit erreicht, falsch sortierte Teilstücke waren überwiegend mechanisch bedingt und nicht auf Fehler des KI-Modells zurückzuführen, so die FNR. Insgesamt hätte sich sich der Ansatz als vielversprechend erwiesen und sei einer manuellen Sperrmüllsortierung in Geschwindigkeit und Präzision überlegen – die Technologie steigere die Effizienz und spare Kosten.
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