KI sortiert Kunststoffe für Lebensmittel­verpackungen

Welche Kunststoffe für Lebensmittelverpackungen geeignet sind und welche nicht, ist bei der Abfallsortierung nicht leicht zu unterscheiden. Viele Verpackungen sehen sich ähnlich oder bestehen aus dem gleichen Material, was die Unterscheidung erschwert. Doch mit Hilfe Künstlicher Intelligenz soll es jetzt einfacher werden, Kunststoffe für Lebensmittelverpackungen zu sortieren.

Der Anlagenhersteller Tomra Recycling hat dafür eine Technologie entwickelt, die in die Autosort-Sortiersysteme des Unternehmens integriert ist. Die sogenannte GAINnext-Technologie ermögliche es, bei der Sortierung von Lebensmittelkontaktmaterialien Reinheitsgrade von über 95 Prozent zu erreichen und Qualitäten zu schaffen, die für das Recycling in Bottle-to-Bottle-Qualität notwendig sind.

Die Technologie könne „Tausende von Objekten innerhalb von Millisekunden nach Material und Form erkennen“, erklärt Indrajeed Prasad, der bei Tomra für Deep Learning zuständig ist. Zu den ersten Kunden gehörten Anlagen wie Berry Circular Polymers‘ Leamington Spa, die größte Multipolymeranlage in Großbritannien Viridor Avonmouth in Bristol, und das französische Werk Nord Pal Plast in Lesquin, das zur europäischen Dentis-Gruppe gehört.

Laut Tomra kann die Technologie Kunststoffe wie PET, PP und HDPE trennen – je nachdem, ob sie mit Lebensmitteln in Kontakt waren oder nicht. Damit sei es möglich, Kunststoffe für kontaktempfindliche Verpackungen effizient und in großem Maßstab zu sortieren. Die Technologie bestehe aus einer Kombination von traditionellen Nahinfrarot-, visuellen Spektrometrie- und anderen Sensoren mit der Deep-Learning-Technologie. Ergänzt wird die Anwendung durch zwei Non-Food-Anwendungen für das Deinking von Papier für sauberere Papierströme und eine PET-Anwendung für sortenreine PET-Flaschenströme.

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