Ein verbessertes Recycling von Kunststoffen reduziert den Einsatz fossiler Rohstoffe und CO₂-Emissionen und ist ein zentraler Bestandteil der Kreislaufwirtschaft. Die werkstoffliche Verwertung wird jedoch durch unterschiedliche Kunststofftypen sowie gemischte Abfallströme erschwert, sodass die Kunststoffe derzeit überwiegend energetisch verwertet werden. Im Projekt wurden mit Rücknahmeautomaten für Pfandflaschen sowie dem Recycling technischer Kunststoffe zwei Stellen des Stoffkreislaufs betrachtet.
Ziel des Vorhabens war die Entwicklung eines kostengünstigen Systems zur automatisierten Erkennung und Unterscheidung verschiedener Kunststoffe an unterschiedlichen Stellen des Stoffkreislaufs mittels eines universell einsetzbaren bildgebenden Verfahrens.
rechts: Teilansicht des sortenreinen Rücknahmesystems mit Roboterarm und Erkennungsszene (Quelle: Sielaff GmbH & Co. KG Automatenbau Herrieden)
Im Projekt wurde ein Demonstrator auf Basis eines multispektralen Multi-Kamerasystems realisiert. Für dieses System wurden Datenbanken mit spektralen Fingerabdrücken verschiedener Kunststoffe aufgebaut und Algorithmen zur Bestimmung der optimalen Wellenlängen, zur Segmentierung der Bilder, zur Klassifikation der Kunststoffe und zur Gewinnung von Geometrieinformationen entwickelt. Ein Roboterarm wurde zur automatisierten Entnahme und Sortierung der klassifizierten Kunststoffe integriert.
Über verschiedene Probengemische hinweg wurde eine Klassifikationsrate von knapp 90 % erreicht. Die Ergebnisse belegen die erfolgreiche Realisierung eines robusten, flexibel einsetzbaren und wirtschaftlich realisierbaren Systems zur automatisierten Kunststoffklassifikation. Im Rahmen des Projekts entstanden sieben Publikationen und zehn studentische Arbeiten. Das Thema wurde 2024 mit dem Nachhaltigkeitspreis der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg ausgezeichnet.
