ASKIVIT: Aus Sperrmüll Rohstoffe gewinnen

Kurzbeschreibung des Projekts

Sperrmüll enthält wertvolle Rohstoffe. Eine händische Sortierung ist angesichts der Menge und Vielfalt des anfallenden Materials sehr aufwendig. Deshalb zielt das Projekt ASKIVIT (Altholzgewinnung aus Sperrmüll durch künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung im VIS-, IR- und Terahertz-Bereich) auf eine verbessere und automatisierte Sortierung von Sperrmüll. Zerkleinerter Sperrmüll wird über ein Förderband transportiert und mit verschiedenen Beleuchtungs- und Kameratechniken klassifiziert, sodass anschließend ein gezieltes Ausschleusen, beispielsweise mit Druckluftdüsen, erfolgen kann.“

Projektziele

Gemeinsam mit Projektpartnern entwickeln wir eine Lösung für die automatisierte Sortierung von Sperrmüll zur Gewinnung von Holz, Holzwerkstoffen und Buntmetallen auf Basis verschiedener Bildaufnahme- und Bildverarbeitungsverfahren sowie künstlicher Intelligenz. Damit tragen wir dazu bei, dass ein höherer Anteil an Rohstoffen aus Sperrmüll wiederverwertet wird. Das schont die Ressourcen und verbessert die Wirtschaftlichkeit.

»Mit ASKIVIT wird deutlich mehr Holz im Sperrmüll detektiert und das mit weniger Personalaufwand, als bisher benötigt wurde«, erklärt Dr. Dovile Cibiraite-Lukenskiene vom Fraunhofer ITWM. Die Entsorgungsunternehmen profitieren von der kosteneffizienten Sortierung sowie der erhöhten Menge an gewonnenen Rohstoffen. Darüber hinaus wird die Holzwerkstoffindustrie unabhängiger von Frischholz und auch die Unternehmen, die Werkstoffe herstellen oder verarbeiten, ziehen aus der breiteren Rohstoffbasis und der steigenden Effizienz bei der Altholzgewinnung ihren Nutzen. 

Beitrag des Fraunhofer IOSB

Im Bereich Inspektion und Sichtprüfung entwickelt das Fraunhofer IOSB seit 20 Jahren Systeme und Anlagen im Bereich der optischen Schüttgutsortierung für unterschiedliche Aufgabenstellungen aus der Industrie. Bei diesem Projekt übernehmen wir die Projektkoordination und tragen durch Hardware und Expertise im Bereich der Bildgebung im sichtbaren und Nahinfrarot-Bereich bei.

Desweiteren entwickeln wir zusammen mit dem Institut für industrielle Informationstechnik (IIIT) KI-Algorithmen, um auf Basis der Sensordaten Materialien aus dem Sperrmüll klassifizieren zu können, was eine Grundvoraussetzung für die sensorbasierte Sortierung darstellt.

Um die Praxistauglichkeit und Marktfähigkeit des Gesamtsystems unter Beweis zu stellen, ist zudem ein Feldtest in einem Sortierbetrieb geplant.