Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IISVerbesserte Parametrisierung von Recycling-Systemen durch Deep Learning
Eine gesicherte Verfügbarkeit an Rohstoffen für die Industrie und die zunehmende Verknappung an Rohmaterialien verstärken die Ziele der Kreislaufwirtschaft. Ein Teil der Kreislaufwirtschaft ist die Recyclingindustrie, durch die es möglich wird, effizient und nachhaltig die Altmaterialien zur Wiederverwendung aufzubereiten. Dies erfordert robuste und präzise Sortiersysteme, die zwischen verschiedenen Materialien unterscheiden können. Die aktuell eingesetzten Systeme verwenden hauptsächlich regelbasierte Methoden, die von menschlichen Experten parametrisiert werden müssen. Hier können Deep Learning basierte Sortiersysteme eingesetzt werden. Diese ermöglichen es, relevante Merkmale für die Sortierentscheidungen von Grund auf aus den erfassten Daten zu erlernen. Die Arbeitsgruppe für Supply Chain Services hat daher eine Proof-of-Concept Lösung für deep Learning basierte Sortierung von Metall-Schrott entwickelt.
