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RecycVision – Zuverlässige automatische Klassifikation von Altgeräten

Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung

Stuttgart

Katalysatoren desselben Typs mit unterschiedlichem Verschmutzungsgrad, Foto: © Fraunhofer IPA

recycvisionBei komplexen Recyclingaufgaben und einem hohen Spezialisierungsgrad bei den Verwertern rückt die Wirtschaftlichkeit von Recyclingprozessen zunehmend in den Fokus der beteiligten Akteure. Zwar sind die Rohstoffpreise aktuell wieder gesunken, dennoch besteht aufgrund knapper Ressourcen sowie gesetzlicher Auflagen die Notwendigkeit, Altgeräte und Teilkomponenten dem Recycling oder einer Aufarbeitung zur Wiederverwendung zuzuführen. Dabei ist eine Erhöhung des Automatisierungsgrads bei einem hohen Altgeräte- Aufkommen zukünftig unausweichlich.

Ein früher Schritt in der Recyclingkette ist die Sortierung von Altteilen und Altgeräten, um eine objektangepasste Verwertung initiieren zu können. Die Sortierung beschränkt sich dabei nicht nur auf eine Trennung in verschiedene Objektklassen (bei der Autoverwertung, z. B. Katalysatoren und Stoßdämpfer), sondern erfordert zunehmend eine typen- und baujahrgenaue Unterteilung in Unterkategorien. Diese Identifikation ist in der Praxis schwierig, da der Zustand der Altgeräte aufgrund von Korrosion, Verformungen oder Beschädigungen der Oberfläche sowie aufgrund von fehlenden oder unleserlichen Markierungen oft schlecht ist. Daher erfolgt die Identifikation von Altgeräten gegenwärtig noch manuell.

Um die Erkennung und Klassifikation von Altgeräten automatisiert durchführen zu können, wurde am Fraunhofer IPA die Toolbox „RecycVision“ entwickelt. Als Grundlage für die Klassifikation werden die Oberflächen der Altgeräte zunächst dreidimensional erfasst, da durch Verschmutzungen und andere Artefakte mit klassischer 2-D-Kameratechnik und Bildverarbeitung keine eindeutige Identifikation möglich ist. Zur Auswertung der ermittelten 3- D-Daten wurden neue Algorithmen entwickelt, die charakteristische Merkmale des Altgeräts erkennen und gegenüber den zufällig vorhandenen Gebrauchs- und Korrosionsspuren unempfindlich sind. Die Verfahren weisen dabei auch eine große Toleranz gegenüber unterschiedlichen Lagen der Teile auf, was für einen hohen Durchsatz von Altgeräten beim Recyclingunternehmen von Bedeutung ist.

Die Leistungsfähigkeit der Toolbox wurde am Beispiel von „Alt-Katalysatoren“ erprobt und steht als Demonstrator am Fraunhofer IPA zur Verfügung. Aufgrund einer sehr großen Typenvielfalt unterscheiden sich ähnliche Typen teilweise nur anhand weniger Merkmale, was bei manuellen Prüfungen zu Problemen führt. Zudem weisen die Variationen beim gleichen Typ eine hohe Bandbreite auf (siehe Abbildung). Beim Identifikationsverfahren des Fraunhofer IPA werden die Katalysatoren zunächst praxisnah auf einem Förderband unter dem 3-D-Sensor durchgefördert. Danach klassifiziert das System den Katalysator entweder als einen bekannten Typ oder, wenn dieser Typ dem System noch nicht bekannt ist, als unbekannt. In diesem Fall unterstützt das System den Benutzer beim Einlernen des neuen Typs.

Mit „RecycVision“ steht eine leicht an unterschiedliche Erkennungs- und Klassifikationsaufgaben anpassbare Toolbox von Software-Algorithmen zur Verfügung. Sie ermöglicht eine Identifikation von verschiedenen Klassen von Altgeräten aus den Bereichen „Automotive“ wie Katalysatoren, Stoßdämpfer oder Batterien, aber auch aus vielen anderen Bereichen wie z. B. dem Elektro- und Elektronikschrottrecycling. Außerdem sind neben dem Recycling weitere Anwendungsmöglichkeiten denkbar, z. B. die Erkennung defekter Ladungsträger in der Fertigung.

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Webtipp: >> www.ipa.fraunhofer.de

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