Aufrufe
vor 7 Monaten

INDUSTRIELLE AUTOMATION 1/2021

  • Text
  • Sensoren
  • Digitalisierung
  • Einsatz
  • Wasserstoff
  • Maschinen
  • Industrie
  • Automation
  • Software
  • Industrielle
  • Unternehmen
INDUSTRIELLE AUTOMATION 1/2021

Recycling fördern Wie

Recycling fördern Wie mithilfe der hyperspektralen Bildverarbeitung die Herausforderung Textilmüll gelöst werden kann Seit dem Jahr 2018 gelten neue EU-Richtlinien für das Recycling von Stoffen und Textilien. Ziel dieses für die Umwelt sehr wichtigen Projekts ist es, ab 2025 weltweit alle Textilien wiederzuverwenden. Hyperspektrale Bildverarbeitung eines finnischen Unternehmens bietet die technischen Voraussetzungen für die erfolgreiche Erreichung dieses ehrgeizigen Vorhabens. Peter Stiefenhöfer, Inhaber PS Marcom Services, Olching Die Textilindustrie verursacht einen beträchtlichen Teil der Umweltverschmutzung, unter der die Menschheit weltweit zunehmend leidet. Die Gründe dafür sind vielfältig. Zum einen erfordert die Herstellung der Stoffe und der Kleidung einen hohen Einsatz von Ressourcen, vor allen Dingen zum Beispiel bei Baumwolle einen immensen Wasserverbrauch. Zum anderen landet ein Großteil gebrauchter und neuer Textilien – aktuelle Schätzungen liegen bei rund 16 Millionen Tonnen pro Jahr – auf Mülldeponien, obwohl zumindest eine teilweise Wiederverwendung der Materialien möglich wäre. Zudem gelangen die Rückstände aus synthetischen Textilfasern mehr und mehr in Böden und Gewässer, wo sie als Mikroplastik die Existenz ganzer Tierarten und über die Nahrungsketten auch den Menschen gefährden. Um die schwerwiegenden Folgen dieser Entwicklungen für die Umwelt zu reduzieren ist es erforderlich, den Recyclinganteil von Textilien signifikant zu steigern. Bis zum Jahr 2025 sollen alle Textilien recycelt werden Die Europäische Union hat zur Bekämpfung von Textilmüll im Jahr 2018 neue Richtlinien beschlossen und ihren Mitgliedsstaaten eine Deadline gesetzt: Bis zum Jahr 2025 sollen sie sämtliche Textilien komplett recyceln. Dieses ehrgeizige Ziel lässt sich nach aktuellem Stand der Technik nur mit wenigen Methoden erreichen. Hyperspektrale Bildverarbeitung ist eine dieser Technologien, weiß Esko Herrala. Der Mitgründer und Senior Application Specialist des finnischen Unternehmens Specim befasst sich schon seit vielen Jahren mit der Frage, wie man verschiedene Materialien wirtschaftlich und sicher trennen und re cyclen kann, und hat zu diesem Thema an einem Bericht des “Committee for the Future” für das finnische Parlament mitgearbeitet. Ziel dieses Berichts war es herauszufinden, wie Finnland von der Bildverarbeitungsbranche profitieren kann und 38 INDUSTRIELLE AUTOMATION 01/2021 www.industrielle-automation.net

in welchen Anwendungen sich diese Technologie gewinnbringend eingesetzen lässt. Hyperspektrale NIR-Systeme als Lösungsweg Ab Ende 2019 befasste sich Specim intensiv mit der Aufgabenstellung und suchte nach Ein Großteil aller Textilien kann mit Hilfe der hyperspektralen Bildgebung und eines geeigneten Klassifizierungsalgorithmus automatisch sortiert werden. Esko Herrala, Mitgründer und Senior Application Specialist Specim geeigneten Partnern. Für den Hersteller von NIR-Hyperspektralkameras war klar, dass diese Technologie als mögliche Lösungsbasis für die Textilsortierung in Frage kam. „Zunächst muss man wissen, dass unterschiedliche Textilen individuelle spektrale Kennlinien aufweisen, anhand derer eine Klassifizierung der Stoffe möglich ist. Stoffe bestehen entweder aus natürlichen Fasern wie Baumwolle, aus tierischen Fasern wie Schafwolle oder aus synthetischen Fasern wie Polyester. Häufig werden auch Mischgewebe aus verschiedenartigen Fasern hergestellt“, erläutert Herrala. „Die unterschiedlichen Materialien unterscheiden sich in ihren chemischen und molekularen Strukturen. Dadurch reagieren diese Stoffe auf elektromagnetische Wellen verschiedener Wellenlänge unterschiedlich in der Art, wie sie diese absorbieren, reflektieren oder passieren lassen.“ Technisch machbar: Anwendung in der Textilsortierung Mit der InGaAs-basierten Spektralkamera FX17 hat Specim die Lösung für einen geeigneten Sensor zur Klassifizierung von Textilien im Programm. Diese Kamera arbeitet im Wellenlängenbereich von 900 bis 1 700 nm und deckt damit, mit Ausnahme einiger weniger synthetischer schwarzer Textilien, die unterschiedlichen spektralen Signaturen herkömmlicher Gewebe komplett ab. Aufgrund einer technischen Besonderheit ist die FX17 zudem sehr flexibel in Bezug auf die Aufnahmegeschwindigkeit: Die Kamera bietet Anwendern die Möglichkeit, aus 224 Wellenlängenbänder diejenigen auszuwählen und auszuwerten, die aufgrund der Materialeigenschaften des Prüfobjekts für die vorliegende Applikation besondere Aussagekraft haben. Eine weitere Eigenschaft der FX17 erhöht die Zuverlässigkeit bei der Erkennung unterschiedlicher Stoffarten, indem sie eine Kamerakonfiguration in Bezug auf die Binning-Einstellungen erlaubt und mit dem statistischen Durchschnitt der Messergebnisse arbeitet. Dank weiterer Besonderheiten der Kameras wie dem hervorragenden Signal-Rauschabstand von 1 000:1 und einer hohen Datenrate, die zu einem geringeren Lichtbedarf zur Ausleuchtung des Prüffeldes und höheren Sortiergeschwindigkeiten führen, hat sich diese Kamera als ausgezeichneter Sensor für die Anwendung in der Textilsortierung erwiesen. Automatisiertes Recycling Eine automatisierte Lösung der Aufgabenstellung erfordert mehr als nur einen geeigneten Sensor, sondern auch ein Unternehmen, das die Technik zur Marktreife bringen will. Mit dem Business Development-Unternehmen Prizztech Ltd. fand Specim einen solchen Partner. Prizztech ist eine Non-Profit-Organisation, die den Robocoast Digital Innovation Hub koordiniert. „Unser Ziel ist es, die Wettbewerbsfähigkeit in unserer Region zu verbessern, wir wollen die dabei entstandenen Ideen und Lösungen aber auch international verbreiten“, so Essi Vanha-Viitakoski. Sie ist als Beraterin für Prizztech tätig und begegnete Esko Herrala erstmals im Committee for the Future. Vor dieser Zusammenarbeit hatten sich weder Prizztech noch der Robocoast Digital Innovation Hub mit der Sortierung von Textilabfällen beschäftigt. Sie gaben daher eine Studie zu diesem Thema in Auftrag, die vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert wurde. Die darin zusammengefassten Ergebnisse bestätigten das enorme Potential, erzählt Vanha-Viitakoskis: „Eine Schlüsselaussage der Studie war, dass weltweit keine vorgefertigten Lösungen zum Sortieren von Textilien existieren. Die Original-Bilder von Stoffresten (li.), Ergebnisse der Auswertung: Grün: synthetische Stoffe wie Acryl, Gelb: natürliche Fasern wie Baumwolle, Lila: tierische Fasern wie Wolle Dringlichkeit, diese Aufgabe mit Hilfe von zuverlässiger Automatisierung wirtschaftlich zu lösen, wird jedoch in Zukunft noch weiter zunehmen.“ Für die Projektpartner waren diese Ergebnisse eine weitere Motivation, die Entwicklung geeigneter Technologien voranzutreiben. Mit Erfolg, berichtet Esko Herrala: „Die Arbeiten sind noch nicht komplett abgeschlossen, aber wir kennen inzwischen die meisten möglichen Sortierprobleme und wissen, wie wir sie technisch und auf wirtschaftliche Weise erfolgreich lösen können. Die Hyperspektralkameras von Specim in Kombination mit dem Software- und Applikationswissen aller Beteiligten eröffnen der Recyclingindustrie neue Chancen und Möglichkeiten, um die Umweltbelastungen zu reduzieren. Essi Vanha-Viitakoski, Prizztech Ltd. Ein Großteil aller Textilien kann mit Hilfe der hyperspektralen Bildgebung und eines geeigneten Klassifizierungsalgorithmus automatisch sortiert werden.“ Und da dieses Thema noch viele weitere interessante Aspekte enthält, schauen Sie auf unsere Website: bit.ly/SpecimTextil. Dort finden Sie den vollständigen Artikel. Bilder: Aufmacher Specim/Shutterstock, sonst.Specim www.specim.fi www.industrielle-automation.net INDUSTRIELLE AUTOMATION 01/2021 39

AUSGABE