Bessere Sortierergebnisse dank Künstlicher Intelligenz

Auf den Förderbändern von Sortieranlagen ist der Abfall oft nicht gleichmäßig verteilt – das wiederum schadet der Sortierquote. Abhilfe soll nun eine neue Scheibe schaffen, die mithilfe von künstlicher Intelligenz sich selbständig auf verschiedene Abfallarten einstellen kann. Entwickelt wurde der sogenannte Disc Spreader von Wissenschaftlern der Technischen Hochschule Köln gemeinsam mit dem Anlagenhersteller Westeria.

Grund für die ungleiche Verteilung auf den bis zu drei Meter breiten Sortierbändern ist, dass aus Platzgründen die vorgeschalteten Förderanlagen den Abfall auf teils nur 80 Zentimetern breiten Bändern überführen. „Fällt der Abfall von einem schmalen Band auf ein breites, liegt das Material dort meistens angehäuft in der Mitte des Bandes“, erklärt Westeria-Geschäftsführer Bernhard Westbrock. „Die Sortierstationen erzielen aber das beste Ergebnis, wenn der Müll möglichst gleichmäßig verteilt ist und die Objekte auf dem Förderband nur nebeneinander und nicht aufeinander liegen. Dies gilt für alle Müllarten.“

Disc Spreader von Westeria:

© Westeria

Selbst lernende Nachjustierung

In den Anlagen von Westeria kam deshalb bislang eine starr montierte, rotierende Scheibe zum Einsatz, die dort angebracht ist, wo der Abfall vom Zuführband herunterfällt und dann für eine gleichmäßigere Verteilung auf dem Sortierband sorgt. Allerdings könne eine solche fest eingestellte Scheibe nur für eine bestimmte Zusammensetzung des Abfalls ein optimales Ergebnis liefern, sagt Patrick Tichelmann, der am Institut für Allgemeinen Maschinenbau der TH Köln das Labor für Angewandte künstliche Intelligenz leitet. Ändere sich die Zusammensetzung müsse die Scheibe manuell nachjustiert werden. „Diesen Prozess haben wir durch eine selbst lernende Künstliche Intelligenz ersetzt“, sagt der Professor.

Die Wissenschaftler haben demnach festgestellt, dass die Abfallverteilung am besten optimiert werden kann, wenn die Positionierung und Neigung der Scheibe anhand von sechs Parametern verändert wird. Darauf aufbauend entwickelten die Projektpartner ein mechanisches System, das diese Parameter im laufenden Betrieb anpassen kann.

Zusätzlich installierten die Forscher ein kameragestütztes System über dem Sortierband. „Unsere Technik prüft permanent die Verteilung des Mülls auf dem Band und gibt der KI eine Rückmeldung. Diese regelt dann die Position des Disc Spreader“, erklärt Tichelmann das System. „Ändert sich die Müllzusammensetzung stark, wird dies erkannt und die Künstliche Intelligenz beginnt eine sogenannte Lernphase. Dadurch lernt das Programm, den neuen Müll optimal zu verteilen, was die universelle Einsatzfähigkeit des Systems ermöglicht. Verwendet wurde ein Deep-q-learning Ansatz aus dem Bereich des maschinellen Lernens. “

Nach Angaben der Hochschule kann die neue Verteilerscheibe im Idealfall bei den Sortieranlagen eine bis zu 30 Prozent höhere Ausbeute erbringen. Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt „Disc Spreader wurde gefördert durch das Zentrale Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.

© 320°/ek | 21.01.2021