Tracer-Based-Sorting wird mittels Objekterkennung und Künstlicher Intelligenz optimiert

Trotz jahrzehntelanger Anstrengungen im Bereich der Mülltrennung wird derzeit von den über drei Millionen Tonnen Kunststoff-Verkaufsverpackungen in Deutschland noch nicht einmal die Hälfte recyclet. Der Anteil recycleter Kunststoffe zur Herstellung neuer Kunststoffverpackungen in Deutschland liegt nur bei etwa 14 Prozent, in Europa sogar nur bei 6 Prozent – aus Sicht vieler Menschen, der Politik und auch der Forschung ist das viel zu gering. Hier setzt ein neues Forschungsvorhaben des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) an: „Tracer Based Sorting – Effizient und Flexibel“ (kurz „Tasteful“) hat die weitere Erhöhung der Effizienz und Praktikabilität der Tracer-Based-Sorting-Technologie zum Ziel. „Die Optimierung dieses Sortierverfahrens, also die verlässliche Erkennung des Sortierguts durch Objekterkennung auf Basis Künstlicher Intelligenz in Kombination mit Tracer-Detektion lässt einen Innovationssprung für die Kreislaufwirtschaft erwarten, mit dem zukünftig effizient und verlässlich hohe Recyclingraten erreicht werden können“, bewertet Professor Jörg Woidasky, Experte für nachhaltige Produktentwicklung an der Fakultät für Technik, den Forschungsansatz. Neben der Hochschule Pforzheim sind die Polysecure GmbH, die HD Vision GmbH, das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sowie das Fraunhofer-Institut IGCV weitere Projektpartner.

Verpackungsabfälle lassen sich nach aktuellem Stand der Technik mit Sortierverfahren unter Nutzung von Reflexionsspektroskopie im nahen Infrarot (NIR-Sorter) nur nach Kunststoffsorten (PP, PE, PS, PET) sortieren. Eine vollständige Kreislaufführung wird erst durch eine Differenzierung nach weiteren Kriterien, z. B. den Füllgütern oder sogar nach Herstellern, möglich. Beim Tracer-Based-Sorting erhält die Kunststoffverpackung durch Tracer – fluoreszierende, anorganische Marker – ein zusätzliches Trennmerkmal. Hierzu werden die anorganischen Tracer-Substanzen entweder in den Packstoff eingearbeitet oder durch herkömmliche Druckverfahren auf die Verpackung oder das Etikett aufgebracht. Nach optischer Anregung der Tracer fluoreszieren diese richtungsunabhängig und charakteristisch. Diese optische Signatur kann selbst im Abfallstrom gut detektiert werden. Keine andere Technologie bietet derzeit eine vergleichbare Verlässlichkeit und Effizienz für die kreislaufwirtschaftliche Sortierung von Abfällen. In Verbindung mit Objekterkennung auf Basis Künstlicher Intelligenz soll diese Technologie nun optimiert werden. Teilziele des Projektes sind die Verbesserung der Anregungstechnologie, die Erweiterung des Tracer- und damit Sortiercode-Portfolios sowie die Erweiterung der Sortiertechnik um Objekterkennungssysteme.

Im Verbund mit den Forschungspartnern verfolgt die Hochschule Pforzheim das Ziel, schnell anwendungsreife Lösungen für die Sortierung bereitzustellen. Hierzu stellt das Unternehmen HD Vision Systems aus Heidelberg optische Systeme bereit, die bisher ausschließlich für industrielle Identifikationsaufgaben der Qualitätssicherung und Robotersteuerung eingesetzt wurden. Die Bildauswertung wird durch das Fraunhofer IGCV aus Augsburg sichergestellt. Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelt gemeinsam mit der Polysecure GmbH neue Tracer-Substanzen und die Hochschule Pforzheim führt abfallwirtschaftliche Untersuchungen durch und unterstützt den Markteintritt der Tracer-Based-Sorting-Technologie. Die Arbeiten des Konsortiums begannen im Februar 2021 mit einem gemeinsamen Projekttreffen und werden voraussichtlich zwei Jahre dauern. Das Tasteful-Konsortium forscht unter der BMBF-Fördermaßnahme „KMU-innovativ: Ressourceneffizienz und Klimaschutz“.

www.hs-pforzheim.de/tasteful