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Günstiger sortenrein

Sensoren und KI sortieren effizient Holz aus Sperrmüll

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Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e.V.

Schließlich untersuchten die Forscher per Feldtest die Möglichkeit, das Multisensorsystem partiell in eine Sortiermaschine zu integrieren. In so einer Maschine läuft der Sperrmüll stark zerkleinert über ein Transportband. Man installierte dazu Druckluftdüsen nur wenige Zentimeter nach der Sensorlinie und quer zum Transportband. Die Düsen wurden dann vom KI-Modell in Echtzeit angesteuert, um Objekte gezielt ausschleusen zu können. Bei einer praxisüblichen Bandgeschwindigkeit von drei Metern pro Sekunde hatte das System nach der Bildauswertung nur circa 30 Millisekunden Zeit, eine Sortierentscheidung zu treffen. Doch es konnte so eine hohe Reinheit erreicht werden. Falsch sortierte Teilstücke habe es überwiegend durch mechanische Einflüsse gegeben und nicht aufgrund von Fehlern des KI-Modells, heißt es. Einer manuellen Sortierung sei das System klar überlegen.

Weitere Informationen zum Projekt Askivit

Das Projekt wurde in zwei Teilvorhaben durchgezogen. Der erste Teil widmete sich der Erkennung von Holz und Holzwerkstoffen mithilfe der genannten Sensoren und Kameras. Im zweiten Teil galt es, die Daten, welche die Erfassungssysteme gesammelt haben, für die Klassifikation von Holz im Sperrmüllgemisch nutzbar zu machen. Das Verbundvorhaben „Altholzgewinnung aus Sperrmüll durch künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung im VIS-, IR- und Terahertz-Bereich (Askivit)“ wurde vom Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (Bmleh) gefördert. Der Abschlussbericht steht auf projekte.fnr.de unter dem Förderkennzeichen 2220HV048 (https://projekte.fnr.de/projektverzeichnis?fkzserie=2220HV048) zur Verfügung.

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