Mit künstlicher Intelligenz und moderner Sensorik lässt sich Holz aus Sperrmüll nach Einschätzung der Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) effizienter und in größeren Mengen zurückgewinnen. Ein entsprechendes Verfahren wurde im Forschungsverbund Askivit unter Koordination des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) entwickelt, teilte die FNR mit. Bei praxisnahen Messreihen habe der Ansatz eine Sortiergenauigkeit von mehr als 95 Prozent erreicht.
Sperrmüll ist nach Darstellung der FNR eine relevante Rohstoffquelle. Rund ein Viertel der jährlich in Deutschland anfallenden mehr als zwei Millionen Tonnen Sperrmüll besteht aus stofflich verwertbarem Holz. Während andere Abfallströme wie Altglas oder Verpackungen weitgehend automatisiert sortiert werden, erfolgt die Sortierung von Altholz aus Sperrmüll bislang noch überwiegend manuell.
Im Vorhaben Askivit entwickelten die Projektpartner ein Verfahren zur sensor- und KI-gestützten Sperrmüllsortierung. Der Ansatz kombiniert mehrere Sensortypen, weil Sperrmüll aus sehr unterschiedlichen Materialien besteht und Verschmutzungen, Alterung oder überdeckte Bestandteile die Erkennung erschweren können. Eingesetzt wurden eine Farbkamera, eine Nahinfrarot-Hyperspektralkamera sowie Thermografie- und Terahertz-Sensorik. Die zusätzlichen Sensordaten sollten die Erkennung gegenüber einer reinen Farbbildauswertung verbessern.
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