Holzwerkstoff- und Naturfaser-Technologien

Forschungsprojekt

ASKIVIT – Gewinnung von Holz, Holzwerkstoffen und Buntmetallen aus Sperrmüll durch automatisierte Sortierung

Sperrmüll enthält wertvolle Rohstoffe. Eine händische Sortierung ist angesichts der Menge und Vielfalt des anfallenden Sperrmülls sehr aufwendig. Gemeinsam mit Projektpartnern entwickeln wir eine Lösung für die automatisierte Sortierung von Sperrmüll zur Gewinnung von Holz, Holzwerkstoffen und Buntmetallen auf Basis verschiedener Bildaufnahme- und Bildverarbeitungsverfahren sowie künstlicher Intelligenz. Damit tragen wir dazu bei, dass ein höherer Anteil an Rohstoffen aus Sperrmüll wiederverwertet wird. Das schont die Ressourcen und verbessert die Wirtschaftlichkeit. 

Die Verfahrensentwicklung konzentriert sich zunächst auf Holz und Holzwerkstoffe. Darüber hinaus wird erprobt, ob sich Buntmetalle mit demselben Verfahren parallel zum Holz herausklauben lassen. Denn: Während magnetische Metalle relativ einfach aus dem Sperrmüll separierbar sind, funktioniert dies bei Buntmetallen nicht.

Damit die Sortierverfahren in der Praxis funktionieren, klären wir am Fraunhofer WKI zunächst die Ausgangslage: Wir recherchieren die aktuell in deutschen Kommunen vorhandenen Verfahren zur Erfassung von Sperrmüll, leiten daraus aus Gründen der Hygiene und Handhabbarkeit ein repräsentatives, aber künstliches Sperrmüllsortiment ab und stellen entsprechende Musterteile her. Darüber hinaus identifizieren und beschaffen wir ein repräsentatives Sortiment von »echten« Sperrmüllproben mithilfe zweier Industriepartner aus der Abfallwirtschaft.

Anhand dieser Proben führen wir und die Projektpartner Messungen mit verschiedenen Bildaufnahme- und Bildverarbeitungsverfahren durch, die gezielt an die Umgebung der Sperrmüllsortierung angepasst werden. Zum Einsatz kommen:

  • konventionelle Bildaufnahmetechnik im sichtbaren Spektralbereich (Fraunhofer IOSB)
  • Nahinfrarot-Spektroskopie (Fraunhofer IOSB und Fraunhofer WKI)
  • Aktive Wärmefluss-Thermographie (Fraunhofer WKI)
  • Terahertz-Bildgebung (Fraunhofer ITWM)

Die Sensordaten werden vom Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) aufbereitet, fusioniert und charakterisiert. Hierzu werden Methoden der künstlichen Intelligenz angewendet, insbesondere tiefe künstliche neuronale Netze (KNN). Das Training der KNN erfolgt anhand von Beispieldaten am IIIT sowie mit Sperrmüllproben an einem Demonstrator im Fraunhofer WKI.

Um die Praxistauglichkeit und Marktfähigkeit des Gesamtsystems unter Beweis zu stellen, führt das Fraunhofer IOSB einen Feldtest in einem Sortierbetrieb durch.

Gesellschaftliche Relevanz

Aus ökologischen Gesichtspunkten ist es grundsätzlich sinnvoll, Rohstoffe wie Holz und Buntmetalle stofflich wiederzuverwerten anstatt sie nach der ersten Nutzungsphase zu verbrennen oder zu deponieren. Außerdem steigt die Nachfrage nach Holz – auch weil Produkte aller Art zunehmend aus nachwachsenden Rohstoffen hergestellt werden. Gleichzeitig gibt es Bestrebungen, die Nutzung des Waldes zum Teil einzuschränken (Waldumbau) oder ganz zu unterbinden (Unterschutzstellung). Dadurch gewinnt die Erschließung von Altholz an Bedeutung.

In Deutschland fallen jährlich über zwei Millionen Tonnen Sperrmüll an.  Davon bestehen je nach regionalem Entsorgungskonzept bis zu 50 Prozent aus Holz, größtenteils aus Altmöbeln.  Die händische Sortierung schafft einerseits Beschäftigungsmöglichkeiten für gering qualifiziertes Personal, kann andererseits aber kostenintensiv sein. Das kann sich negativ auf die tatsächliche Recyclingquote auswirken. 

Die Recyclingfähigkeit ist außerdem abhängig von der Sortierqualität. Eine Vorsortierung durch den Verbraucher hilft nur bedingt, weil es aus Unkenntnis über die genaue Materialzusammensetzung zu vielen Fehlwürfen kommt.

Wirtschaftliche Vorteile

Entsorgungsunternehmen könnten Sperrmüll kosteneffizienter sortieren und mehr Rohstoffe gewinnen, die sich verkaufen lassen.

Die Holzwerkstoffindustrie wird unabhängiger von Frischholz.

Dank neuester Materialentwicklungen, auch am Fraunhofer WKI, kann Altholz vermehrt zur Herstellung von modernen Hochleistungswerkstoffen eingesetzt werden, beispielsweise in polymeren Verbundwerkstoffen oder als Zuschlagstoff in Beton (Kiesersatz). Durch diese Verbreiterung der Rohstoffbasis und die Effizienzsteigerung bei der Altholzgewinnung aus Sperrmüll ergeben sich wirtschaftliche Vorteile für Unternehmen, die Werkstoffe herstellen, verarbeiten oder nutzen.

Wenn aus Sperrmüll ein wertvoller Rohstoff wird, könnten theoretisch auch Verbraucherinnen und Verbraucher davon direkt finanziell profitieren. Ob die Entsorgung von Sperrmüll für sie kostenfrei oder gar gewinnbringend sein sollte, ist jedoch eine politische Frage mit verhaltenspädagogischen Aspekten.

Projektpartner

  • Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB (Projektkoordination)
  • Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
  • Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) am Karlsruher Institut für Technologie KIT
  • ALBA Braunschweig GmbH
  • DIE GRÜNEN ENGEL Entsorgung und Logistik GmbH
  • Dieffenbacher GmbH Maschinen- und Anlagenbau

Förderung

Offizieller Projekttitel: Altholzgewinnung aus Sperrmüll durch künstliche Intelligenz und Bildverarbeitung im VIS-, IR- und Terahertz-Bereich; Teilprojekt 2 (ASKIVIT-Thermo) mit dem Titel: Versuche zur Erkennung von Holz und Holzwerkstoffen in Sperrmüll mittels aktiver Wärmefluss-Thermographie

Fördermittelgeber: Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL)

Projektträger: Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe e. V.

Förderkennzeichen: 2220HV048A

Laufzeit: 1.7.2021 bis 30.6.2024