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Weniger Verpackungsmüll durch Forschungsverbund

Forschungsvorhaben „Tasteful“

Verpackungsmüll reduzieren und nachhaltig wiederverwenden: Mit diesem Ziel arbeitet HD Vision Systems in den kommenden zwei Jahren gemeinsam mit dem Technologieunternehmen Polysecure GmbH, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT), der Hochschule Pforzheim sowie dem Fraunhofer-Institut für Gießerei-, Composite- und Verarbeitungstechnik IGCV an einem Forschungsvorhaben.

 

Konsortium aus 3 Forschungseinrichtungen und 2 Unternehmen

Zusammen entwickelt das Konsortium unter dem Projektnamen „Tasteful“ ein System, um Verpackungen sortenrein zu trennen. Dadurch soll es möglich werden, Plastikbehältnisse nicht nur nach Kunststoffart (PP, PE, PS, PET) sondern auch nach Hersteller zu sortieren. Diese könnten ihre Verpackungen nach Benutzung zurückerhalten. Dank bekannter Materialqualität können diese die Verpackungen anschließend erneut verarbeiten.

 

Plastikverpackungen mit Tracern erkennen, sortieren – und wiederverwenden

Tasteful verfolgt dabei den Ansatz mit sog. Tracern. Das sind fluoreszierende, anorganische Marker, die das Freiburger Startup Polysecure herstellt. Gemeinsam mit dem KIT entwickelt das Unternehmen neue Tracer-Substanzen. Das Fraunhofer IGCV übernimmt daraufhin die Tracer-Identifikation mittels Künstlicher Intelligenz. Die Hochschule Pforzheim schließlich unterstützt bei der tatsächlichen Anwendung: Abfallwirtschaftliche Untersuchungen und Markteintritt fallen in ihren Zuständigkeitsbereich.

Schematische Darstellung des Sortierprozesses bei Tasteful

Schematische Darstellung des Tracer-Based-Sorting-Prozesses. 1.) Verpackung mit fluoreszierenden Tracern markieren; 2.) Stoffstrom vereinzeln; 3.) Anregung, Detektion und Klassifikation der Tracer; 4.) Ablegen in definierten Fraktionen und darauf folgende Wiederverwertung; Grafik: Polysecure GmbH

Die Objekterkennung kommt von HD Vision Systems

Zur Erkennung der verwendeten Verpackungen kommt die Qualitätsinspektion von HD Vision Systems zum Einsatz. Die Bilderkennung durch den Lichtfeld-Sensor LumiScanX übernehmen neuronale Netze zur Zuordnung der erkannten Verpackungen. CEO und Gründer Dr. Christoph Garbe dazu:

„Verpackungsmaterialien weisen meist sehr komplexe optische Eigenschaften auf. Zusammen mit z.T. beliebigen Verformungen fordern diese Stoffe optischen Messsysteme heraus. Mit unserer Lichtfeld-Bildgebung können wir dies meistern: Sie ermöglicht nicht nur die Geometrievermessung, sondern auch die Bestimmung der optischen Eigenschaften der Oberflächen. Unsere neuronalen Netze kommen üblicherweise im Robot-Handling und für Inspektionsaufgaben zum Einsatz. Für Tasteful passen wir Aufnahmetechnik und Algorithmen an diese neue Applikation an.“

 

Projekt für mehr Nachhaltigkeit in der Abfallwirtschaft

Das Projekt ist bereits im Februar 2021 mit gemeinsamen Projekttreffen gestartet und soll durch die Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung voraussichtlich zwei Jahre dauern. Damit leistet Tasteful einen wichtigen Beitrag, um die Kunststoffproduktion sowie Umweltverschmutzung und -belastung durch Altplastik zu reduzieren. „Mit unseren Bildverarbeitungslösungen helfen wir bereits produzierenden Unternehmen, Ausschuss und Müll zu vermeiden. Für uns ist es daher eine logische Konsequenz auch das Tasteful-Projekt mit unseren Kompetenzen zu unterstützen“, ordnet COO Benedikt Karolus das Forschungsvorhaben ein.

Die Pressemitteilung für das Forschungsvorhaben „Tasteful“ können Sie hier downloaden:

In der sich rasant entwickelnden Welt der industriellen Automatisierung ist eine zuverlässige und flexible Objekterkennung ein Grundpfeiler für Vision-Guided Robotics (VGR) und Qualitätssicherung. Bei HD Vision Systems ist es unsere Mission, die Grenzen des Möglichen in der Automatisierung neu zu definieren. Als Vision-Partner auf der Bosch Rexroth CtrlX-Plattform bringen wir modernste Bildverarbeitungstechnologie durch leistungsstarke Apps auf den Fabrikboden, die Konnektivität vereinfachen und die Leistung verbessern.

Pattern Matching: Ein traditioneller Ansatz

Eine der häufigsten Fragen beim Entwurf von Automatisierungslösungen ist, ob traditionelle Pattern-Matching-Techniken oder moderne KI-basierte Objekterkennung verwendet werden sollen. Pattern Matching ist regelbasiert und nutzt manuell definierte Vorlagen oder geometrische Formen zur Objekterkennung. Obwohl es lange ein fester Bestandteil klassischer Bildverarbeitung war, stößt es unter realen Bedingungen oft an seine Grenzen. Änderungen in Beleuchtung, Ausrichtung, Maßstab oder selbst kleine Verdeckungen können zu Erkennungsfehlern führen. Zudem ist die Einrichtung aufwändig, erfordert Expertenwissen und lässt sich nur schwer an Veränderungen in der Produktionslinie anpassen.

Deep Learning: Intelligent und anpassungsfähig

Im Gegensatz dazu nutzt die KI-basierte Objekterkennung datengetriebene Modelle, die auf großen und vielfältigen Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle erkennen Objekte anhand abstrakter Muster und sind dadurch wesentlich robuster und flexibler. Sie kommen mit unterschiedlichsten Abweichungen und Unregelmäßigkeiten in industriellen Umgebungen zurecht. Mithilfe von Transfer Learning und Datenaugmentation lassen sich Modelle zudem schnell auf neue Objekte oder Bedingungen anpassen – ganz ohne komplexes Regelwerk.

Integrierte KI auf CtrlX

Wir bei HD Vision Systems setzen konsequent auf diesen modernen Ansatz und haben ihn direkt in die Bosch Rexroth CtrlX-Plattform integriert. Unsere Apps ermöglichen den Anschluss von Standard-Industriekameras gemäß dem GenICam-Standard via Ethernet. Die aufgenommenen Bilder werden von KI-Modellen direkt im CtrlX-Ökosystem verarbeitet. Die Ergebnisse sind nicht nur präzise, sondern werden auch automatisch aus 2D-Bildkoordinaten in 3D-Weltkoordinaten überführt – entscheidend für präzise Roboterführung und Qualitätssicherung.

Vor-Ort-Training und Individualisierung

Neben vortrainierten Modellen bieten wir Frameworks an, mit denen Nutzer eigene Bilddaten annotieren und individuelle Objekterkennungsnetzwerke trainieren können – komplett vor Ort, ohne Daten in die Cloud zu senden. So behalten Sie die volle Kontrolle über Datenschutz und Datensicherheit. Integratoren und Endanwender können so hochspezialisierte Erkennungslösungen entwickeln – exakt zugeschnitten auf ihre Anwendung.

Zukunftsausblick: KI für moderne Fertigung

Pattern Matching hatte seine Zeit, aber die zunehmende Komplexität moderner Fertigungsprozesse verlangt intelligentere, flexiblere Systeme. Deep Learning liefert genau das. Mit den fortschrittlichen Vision-Tools von HD Vision Systems und der Modularität der Bosch Rexroth CtrlX-Plattform stehen Herstellern leistungsstarke Objekterkennungslösungen zur Verfügung, die mit ihren Anforderungen wachsen.

Egal ob Nachrüstung bestehender Anlagen oder Neuplanung – jetzt ist der richtige Zeitpunkt, die Kraft KI-gesteuerter Bildverarbeitung zu nutzen. Wir freuen uns, Sie dabei zu begleiten.

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