Zum Inhalt springen

MetalClass - Optimierung der Schrottbewertung: Mit Machine Learning metallische Reststoffe klassifizieren

Projektleitung: Prof. Dr. Markus Lange-Hegemann | Fachbereich Elektrotechnik und Technische Informatik | Institut für Industrielle Informationstechnik (inIT)

Forschungsschwerpunkt: Produktion & Automation

Kurzbeschreibung:
Das Recycling der in Europa vorhandenen Schrotte als Sekundärrohstoffe ist die sicherste, ökologischste und ökonomischste Form der Rohstoffversorgung. Obwohl Metalle im Prinzip unendlich oft recycelt werden können, ist ein Wiedereinschmelzen ohne Qualitätsverlust und die Erhöhung der Sekundärrohstoffanteile nur möglich, wenn die Zusammensetzung vor dem Wiedereinschmelzen erfasst wird und Störstoffe aus dem Recyclingkreislauf entfernt werden. Aktuell erfolgt die Bewertung von Schrotten durch Proben, die als repräsentativ angesehen werden. Eingangsströme des Recyclingprozesses könnten optimal gesteuert werden, wenn man die Elementzusammensetzung von Schrotten zerstörungsfrei in Echtzeit erfassen könnte. Derzeit fehlt eine messtechnische Lösung für die Kupfer- und die Aluminiumproduktion.

Genau an diesem Ausgangspunkt setzt „MetalClass – KI-basierte Echtzeit-Klassifikation metallischer Sekundärrohstoffe mittels PGNAA“ an. Das Projekt verfolgt das Ziel, ein Messverfahren für die die zerstörungsfreie Echtzeit-Klassifizierung von Kupfer- oder Aluminiumschrotten auf Grundlage der PGNAA zu entwickeln. Kernstück der Innovation ist die Entwicklung neuartiger KI-Auswertealgorithmen, welche die Messdaten nicht reduziert auf einzelne Peaks betrachten, sondern die Gesamtheit der Zähldaten nutzen. Außerdem sollen mit einer vereinfachten, datengetriebenen und passgenauen Auswertung und eines kostenreduzierten Detektionssystems deutlich kürzere Messzeiten realisiert werden.

Projektwebsite: www.th-owl.de/eecs/fachbereich/informationen/nachrichten/artikel/detail/optimierung-der-schrottbewertung/

Laufzeit: 01.01.2021 – 31.12.2023 

Fördersumme: 255.000 €

Partner:innen: AiNT GmbH | Wieland Werke AG

Kontakt:
Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann  
E-Mail: markus.lange-hegermann@th-owl.de
Tel.: 05261 / 702 - 5351

Gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)