Künstliche Intelligenz

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Ob Holz behandelt wurde oder nicht, kann im Sortierprozess mit herkömmlicher Sortiertechnik nicht erkannt werden. Mithilfe der Deep-Learning-Technologie lässt sich das ändern, meint der Anlagenbauer Tomra. Damit könne unverarbeitetes von verarbeitetem Holz unterschieden werden.

Altholzsortierung mithilfe von Deep Learning


Beim Deep Learning sammelt eine Künstliche Intelligenz tausende von Bildern und speichert die Informationen in einem Netzwerk ab. Anhand dieser Informationen erkennt das Netzwerk unterschiedliche Objekte – etwa anhand von Mustern oder Eigenschaften. Der Anlagenhersteller Tomra macht sich diese Technologie zunutze und bringt ein System auf den Markt, das bei der Sortierung von Altholz zwischen nicht verarbeitetem Holz und verarbeitetem Holz unterscheiden kann.

Herkömmliche Sortiertechnologien – wie etwa die Röntgentechnik – können bislang nur Verunreinigungen wie inerte Materialien, Metalle und Glas entfernen. Um welche Art von Altholz es sich handelt und ob dieses verunreinigt, behandelt oder unverarbeitet ist, kann so nicht erkannt werden.  Für die Lösung dieser Problematik hat Tomra die selbstentwickelte Gain-Technologie ausgeweitet.

Gain bisher nur für PE-Ströme eingesetzt

Bislang war Gain lediglich für die Reinigung von PE-Strömen erhältlich. Im Altholzbereich kann die Technologie nun mithilfe gesammelter Daten verschiedene Holzwerkstoffe erkennen und unterscheiden. Dabei steht die Sortierung von unverarbeitetem Holz und verarbeitetem Holz wie beispielsweise MDF-, HDF-, WPC und OSB-Platten sowie Spanplatten im Vordergrund. „Alternativ werden – je nach Kundenwunsch – einzelne hochreine Holzverbundstofffraktionen aus dem Zufuhrstrom erzeugt“, heißt es vonseiten des Unternehmens. Gain wird laut Tomra in den Autosort-Maschinen verbaut.

„Unser neues Autosort mit der Gain-Technologie macht uns zum weltweit ersten Unternehmen, das Deep Learning zum Erkennen und Trennen verschiedener Holzarten einsetzt“, sagt Philipp Knopp, Product Manager bei TOMRA Recycling. „Es ist eine bahnbrechende Innovation, die es Recyclern ermöglicht, hochwertige Fraktionen in Kategorien wie verarbeitetes und unverarbeitetes Holz zu produzieren.“

Auch andere Hersteller von Sortiertechnik nutzen mittlerweile Deep Learning: So arbeitet etwa bei dem Disc Sprader von Westeria die künstliche Intelligenz nach diesem Prinzip und lernt, neuen Müll auf dem Sortierband optimal zu verteilen. Der österreichische Hersteller von sensorbasierten Sortier- und Analysesystemen EVK DI Kerschhaggl und der schwedische Anbieter für Automatisierungstechnik OP Teknik wiederum haben mit dem eigenständigen Sortiersystem Selma eine Robotertechnologie entwickelt, die ebenfalls mit Deep Learning funktioniert.

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