Einleitende Worte von den Projektpartnern
HyperSPEC
Sortierung von Wertstoffen mit Hilfe von intelligenten & lernenden hyperspektralen Kamerasystemen
Im Projekt HyperSPEC werden alte und neue Analyseverfahren kombiniert, um effiziente, innovative und zukunftsfähige Verfahren zur Müllsortierung zu entwickeln. Wir setzen dabei zum einen auf bewährte chemometrische Verfahren um spektrale Daten zu verarbeiten, wie z.B. der Hauptkomponentenanalyse (PCA), und zum anderen auf den Einsatz neuartiger Methoden im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Hier bietet sich vor allem der Einsatz sogenannter künstlicher neuronaler Netze (KNN) geradezu an. Damit können bereits vorhandene oder ständig neu gewonnene Erkenntnisse von einer Software aufgenommen werden, welche sich dadurch kontinuierlich weiterentwickeln kann. Die gewonnene Expertise ist nicht auf das spezielle Problem der Müllsortierung beschränkt und wir versprechen uns dadurch breite Anwendungsmöglichkeiten unserer Verfahren in verwandten und praxisrelevanten Problemfeldern.
Fach- und Presseartikel - Download
- Prediction_of_Honeydew_Contaminations_on_Cotton_Samples_by_In-Line_UV_Hyperspectral_Imaging.pdf (3 MB)
- Virtuelles Herbsttreffen des AI--NetworkNetwork - Präsentation (2 MB)
- Staatsanzeiger, Ausgabe 33-2020 (80 KB)
- GEA Campusseite 08-2020 (220 KB)
- RECYCLING Magazin 08-2020 (234 KB)
- HSRT Forschungsmagazin re:search Ausgabe 3 aus 06-2020 (976 KB)
- ... weitere Erfolge: Artikel in der Übersicht
Auflistung von insgesamt neun Artikeln zum Projekt.
Fachartikel:
Al Ktash, M.; Stefanakis, M.; Wackenhut, F.; Jehle, V.; Ostertag, E.; Rebner, K.; Brecht, M. Prediction of Honeydew Contaminations on Cotton Samples by In-Line UV Hyperspectral Imaging. Sensors 2023, 23, 319. doi.org/10.3390/s23010319
Presseartikel:
(Übersicht inkl. der Artikel im Download oben)
- Technische Wege zur Mülltrennung, REUTLINGER GENERAL-ANZEIGER, 25. AUGUST 2020
- Hochsensible Kameras und KI helfen bei der trennung, Staatsanzeiger, Ausgabe 33-2020
- „Die Guten ins Töpfchen“: Wenn Hyperspektralkameras und KI wiederverwertbare Abfälle erkennen, Wirtschaft Digital
https://www.wirtschaft-digital-bw.de/ki-made-in-bw/innovationswettbewerb-ki-fuer-kmu/hyperspec-sortierung-von-wertstoffen
- Unsichtbares sichtbar machen, RECYCLING magazin", Ausgabe 08 | 2020, ab S. 38
- Pappe oder Papier? in re:search : das Forschungsmagazin", Ausgabe 3, Juni 2020
- Korn Recycling aus Engstingen setzt bei Müllsortierung auf Künstliche Intelligenz, REUTLINGER GENERAL-ANZEIGER, 17.04.2020
https://www.gea.de/neckar-alb/ueber-die-alb_artikel,-korn-recycling-aus-engstingen-setzt-bei-m%C3%BCllsortierung-auf-k%C3%BCnstliche-intelligenz-_arid,6256466.html
- Korn Recycling erhält Preis für Projekt, Schwarzwälder Bote, 10.01.2020
https://www.schwarzwaelder-bote.de/inhalt.albstadt-korn-recycling-erhaelt-preis-fuer-projekt.bb1859db-fc67-4a62-b7e2-a05998fcb122.html
- Korn Recycling in Albstadt nahm erfolgreich an Wettbewerb teil, E-Mag, das Entsorgungsmagazin, 13.01.2020
https://e-mag.press/brancheninfo-aktuell-13-01-2020/
- Die Macher
Projektleitung und die Mitarbeiter
- Kooperationspartner und Förderer
Personen, Institutionen, Geldgeber
Kooperationspartner
LuxFlux - Hyperspectral software solutions
Korn Recycling - Containerdienst und Entsorgung
Förderer
Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-Württemberg - Innovationswettbewerb „KI für KMU“ - Pressemitteilung