KI-gestützte multisensorbasierte Sortierung von PET-Flaschen mit „Full-Body-Sleeve“-Überzug
Das Ziel des Projekts FullPET besteht darin, Anwendungen der künstlichen Intelligenz für das Recycling zu entwickeln, am Beispiel der multisensorbasierten Sortierung von PET-Flaschen mit Sleeve. So soll das Bottle-to-Bottle-Recycling optimiert werden. Das IART entwickelt dafür vorhandene sensorgestützte Sortiertechnik mit KI-Lösungen weiter, sodass sie mit geringem Aufwand nachgerüstet werden kann.
Laufzeit:
01.07.2025 bis 30.06.2027
| Konsortium | Ansprechpartner |
| Prof. Dr.-Ing. Holger Lieberwirth Dr.-Ing. Thomas Krampitz Dipl.-Ing. Markus Jacob |
Motivation und Projektziele
Das PET-to-PET-Recycling stellt hohe Qualitätsansprüche an die PET-Flakes. Das Ausbringen anforderungsgerechter transparenter Flakes liegt derzeit nur bei 50 bis 60 %. Probleme bereiten opake und farbige Flaschen sowie Full-Body-Sleeves, mit denen Hersteller ihre Flaschen verhüllen. Konventionelle NIR-Technik erkennt dann die Kunststoffart des Flaschenkörpers falsch oder ordnet die Farbe falsch zu. Ziel ist eine KI-gestützte Erkennung, die die Kunststoffart trotz Sleeve zuordnet und eine Farbsortierung ermöglicht. So bleibt die hohe Flake-Qualität bei gleichzeitig hohem Ausbringen erhalten.
Aufgaben des IART
Während DyssolTEC für die Softwareentwicklung, d. h. die Modellimplementierung und ‑berechnung, verantwortlich ist, befasst sich das IART mit der Modellierung konkreter Prozessschritte bzw. Aufbereitungsmaschinen. Das umfasst die Materialgewinnung, die Zerkleinerung mittels Vor- und Nachbrechern, die Klassierung mittels Siebmaschinen sowie Speicher‑ und Fördertechnik. Eingangs‑ und Ausgangsgrößen werden zunächst basierend auf bisherigen Arbeiten am Institut definiert. Weiterhin werden Versuche zur Modellkalibrierung und -validierung im Technikum des IART oder im Steinbruch Breitenau durchgeführt.
Förderhinweis
Dieses Vorhaben wird durch die SAB, den Freistaat Sachsen und die Europäische Union gefördert.
