Der norwegische Recyclingtechnikspezialist Tomra hat mit „Gainnext“ eine auf Deep Learning basierende Sortierlösung entwickelt, die in der Lage ist, PET, PP und HDPE-Ströme danach zu trennen, ob sie mit Lebensmitteln in Kontakt standen oder nicht. Die Gainnext-Module fungieren als Zusatztechnologie zu den etablierten, mit Nahinfrarot-, visuellen Spektrometrie- und anderen Sensoren ausgestatteten Autosort-Sortieranlagen des Unternehmens. Mit einer RGB-Kamera kann Gainnext Objekte anhand von Form, Größe, Abmessungen und mehr erkennen. „Damit kommt die Industrie geschlossenen Materialkreisläufen näher“, erklärte Volker Rehrmann, EVP, Leiter von Tomra Recycling, anlässlich der Präsentation von Gainnext am deutschen Standort in Mülheim-Kärlich am letzten Donnerstag. Ziel sei es, eine echte Kreislaufführung von Flasche-zu-Flasche oder Joghurtbecher-zu-Joghurtbecher zu erreichen.
Die größte Nachfrage nach einer Technologie wie Gainnext bestünde in der Lebensmittel- und Kosmetikbranche, wo die Entwicklung hin zu mehr Rezyklaten und Kreislaufwirtschaft von aktuellen Gesetzesinitiativen auf EU-Ebene, wie beispielsweise der Verpackungsverordnung, vorangetrieben würde. Zudem müssen Rezyklate für den Einsatz im Lebensmittelbereich nachweislich aus Produkten stammen, die bereits Lebensmittelkontakt hatten. Aber auch in anderen Bereichen besteht ein Bedarf für weiter verbesserte Sortierung und gereinigte Abfallfraktionen. Durch die Deep-Learning-basierte Objekterkennung lässt sich die Gainnext-Technologie auf verschiedene Abfallströme anpassen. Neben den genannten Kunststoffanwendungen wird sie auch bereits für die Trennung von Holz und Holzwerkstoffen wie MDF oder für Altpapier verwendet. Weitere Anwendungen seien in Planung, darunter auch für Metalle, beispielsweise gebrauchte Aluminiumdosen, verriet Rehrmann. Mehr zur der neuen Sortiertechnik lesen Sie hier......
