TU Bergakademie Freiberg

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

FullPET

Zeitraum:

14.07.2025 – 31.08.2027

Förderfähige Gesamtkosten:

315.375 €

EU-Betrag:

189.225 €

Ort:

Freiberg

Interventions­kategorie:

012 - Forschungs- und Innovationstätigkeiten, darunter auch Vernetzung, in öffentlichen Forschungszentren, Hochschuleinrichtungen und Kompetenzzentren (industrielle Forschung, experimentelle Entwicklung, Durchführbarkeitsstudien)

Förderrichtlinie:

02415 - EFRE/JTF RL Forschung InfraProNet 2021-2027 – Teil EFRE

Fördergegenstand:

2229 - Forschungsprojekte, anwendungsnahe

Spezifisches Ziel:

RSO1.1 - Entwicklung und Ausbau der Forschungs- und Innovationskapazitäten und der Einführung fortschrittlicher Technologien

Zweck und Errungenschaft:

Entwicklung KI-gestützter Anwendungen im Recycling am Beispiel der multisensorbasierten Sortierung von PET-Flaschen mit Full-Body-Sleeve zur Optimierung des "Bottle-to-Bottle"-Recyclings Das Recycling von PET-Flaschen stellt ein etabliertes Verfahren des werkstofflichen Recyclings dar. Mit steigender Umlaufzahl im Kreislaufsystem treten jedoch Qualitätsverluste auf: Die Transparenz des PET nimmt ab, während Farbverunreinigungen zunehmen. Gleichzeitig werden PET-Flaschen vermehrt mit Full-Body-Sleeves versehen, die die material- und farbspezifische Identifikation mittels NIR-Spektroskopie behindern. Fehlerhafte Sortierungen reduzieren die Reinheit der PET-Flakes und verschlechtern die wirtschaftliche Verwertbarkeit. Aktuelle softwareseitige Optimierungsansätze liefern keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Das Projekt zielt darauf ab, eine KI-gestützte, multisensorische Sortiertechnologie zu entwickeln, die Multispektralanlysen mit optischer Bilderkennung kombiniert. Mittels Deep-Learning-Algorithmen sollen trotz Sleeve die Flaschenform, freiliegende Oberflächen sowie farbliche Merkmale erkannt werden – auch bei deformierten Flaschen aus Sammelsystemen. Ziel ist die Schließung der Sortierlücke zur Sicherung hochwertiger Bottle-to-Bottle-Prozesse.

Fonds:

EFRE