Einleitung
Während es vor wenigen Jahrtausenden genügt hatte, seine Essensreste einfach hinter den nächsten Busch zu werfen, ist es in unserer Zeit notwendig, geeignete Abfallentsorgunskonzepte zu finden. Eine einfache Deponierung ist, langfristig gesehen, aufgrund des begrenzten Platzangebotes auf unserem Planeten und der konservierenden Eigenschaft einer Mülldeponie ungeeignet.
So, wie ein toter Baum durch Verrotten zu 100% wiederverwertet wird, müssen auch wir unseren Abfall in irgendeiner Art und Weise nutzbar machen. Hierzu gibt es mehrere Lösungskonzepte, z.B. die Verbrennung oder das Recyceln. Obwohl keines der existierenden Konzepte die ideale Lösung darstellt, kann doch durch die Wiederverwertung von
einzelnen Komponenten bzw. Materialien dem Ideal einen Schritt näher gekommen werden.
In diesem Sinne entwickelt das Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) Stuttgart eine
robotergestützte Anlage zur vollautomatischen Sortierung von Wertstoffen. Ziel dieser Anlage ist es, Wertstoffe auf einem Fließband zu erkennen und gezielt auszusortieren. So wird es z.B. möglich sein, einzelne Kunststoffe, Aluminium und Papier sortenrein zurückzugewinnen. Der Stand der Sortierung mit bestehenden Anlagen ermöglicht lediglich das Rückgewinnen eines extrem minderwertigen Kunststoffgemisches, das sich am besten zum Verheizen eignet.
Aufgabe dieser Diplomarbeit ist es, DSD-Wertstoffe bezüglich ihrer allgemeinen sensorischen Erfaßbarkeit zu untersuchen und anschließend ein Sensorsystem zu konzipieren, welches in der Lage ist, möglichst viele DSD-Wertstoffe berührungslos zu erkennen.
Bei dieser Arbeit handelt es sich nicht um das einfache Zusammensetzen weniger einfacher Bausteine. Diese Arbeit soll
ein Problem lösen, das bisher nur von wenigen angegangen wurde: das berührungslose Unterscheiden einer Menge extrem ähnlicher Materialien in allen denkbaren Formen, Farben und Reinheitsgraden - in Echtzeit.
Nicht nur einzelne, visuell leicht unterscheidbare Objektklassen wie Tetra Paks oder Getränkedosen sollen sortierbar sein, sondern auch Folien und Kunststoffkörper jeglicher Art und Materialkombination.
Obwohl es für die Sortierung durch Menschen einige wenige Materialmerkmale gibt, wird auf Wertstoffhöfen fast nur
nach Aufdruck sortiert (siehe Kapitel ”Zustand der Wertstoffsortierung”).
[...]
Inhaltsverzeichnis
3. Einleitung
4. Ist-Zustand
4.1 Sammelkonzepte
4.2 Zu untersuchende Materialien
4.3 Zustand der Wertstoffsortierung
4.4 Teilautomatische Sortieranlage des Fraunhofer IPA
4.4.1 System, Aufbau
4.4.2 Funktionsweise
5. Soll-Zustand
6. Systementwurf
6.1 Zusammensetzung der einzelnen Materialien
6.2 Sensorische Erfaßbarkeit einzelner Merkmale
6.3 Geeignete Sensorik
6.3.1 Eigenschaft "NIR-Aktivität"
6.3.2 Eigenschaft "Metallhaltig"
6.3.3 Eigenschaft "Magnetisch"
6.3.4 Eigenschaft "Dielektrizitätskonstante r"
6.3.5 Eigenschaft "Permeabilitätskonstante r"
6.3.6 Eigenschaft "Gewicht"
6.3.7 Geometrische Eigenschaften
6.3.8 Entscheidung für Passende Sensorenkombination
6.4 Lösungsmöglichkeiten
6.4.1 Lösung 1
6.4.2 Lösung 2
6.5 Entscheidung für eine Lösung
6.6 Realisierung
6.6.1 Module
6.6.2 Schnittstellen
6.6.3 Sensoren
6.6.4 Software zur Ablaufsteuerung
7. Verifizierung
7.1 Teilnehmer
7.2 Aufbau, Einschränkungen
7.3 Durchführung
7.4 Bilder
8. Zusammenfassung, Ausblick
Zielsetzung & Themen
Die Diplomarbeit hat das Ziel, ein robotergestütztes Sensorsystem zur berührungslosen Erkennung von DSD-Wertstoffen zu entwickeln, um eine vollautomatische Sortierung zu ermöglichen und den bisher minderwertigen Sortierprozess zu optimieren.
- Konzeption eines universell einsetzbaren Sensorsystems zur Materialerkennung
- Analyse und Vergleich verschiedener Sensorik-Kombinationen (NIR-Spektroskopie, Induktivsensoren etc.)
- Entwicklung von Software zur Ablaufsteuerung und Materialidentifikation mittels Bibliotheksvergleich
- Evaluierung der Erkennungsgenauigkeit anhand eines Demonstrationssystems
Auszug aus dem Buch
6.6.4.3 Identifikation der Spektren
Die Identifikation eines Spektrums ist relativ unkompliziert realisiert. Durch einfachen Vergleich der charakteristischen Wellenlängen des unbekannten Spektrums mit den Einträgen der Bibliothek kann eine prozentuale Übereinstimmung errechnet werden.
Dabei gilt zu berücksichtigen, daß die Wellenlängen bei Spektren ein und desselben Materials leicht variieren können.
Die Wahrscheinlichkeit einer Übereinstimmung wird daher selten 100% erreichen. Sie errechnet sich hauptsächlich aus der Abweichung vom Bibliothekseintrag und der Anzahl der übereinstimmenden Einbrüche
Lib[i].Prob = (float)2*(float)NoOfEqs*a*b / (float)(nM+nB);
NoOfEqs Anzahl der Übereinstimmenden Wellenlängen
a Durchschnittliche Abweichung der Wellenlängen des unbekannten Spektrums von der nähesten des Bibliothekseintrages
b Wert um mehr oder weniger Gewichtung auf das Kriterium der Anzahl der gleichen Wellenlängen zu legen, im Gegensatz zum Kriterium der Abweichung der Wellenlängen voneinander. z.B.
// Variante mehr gewicht für b
b = (float) sqrt( exp( -fabs(nB-nM) ) );
// Variante weniger gewicht für b
b = (float)exp( -fabs(nB-nM) );
// Standard = neutral
b=(float)1;
nM Anzahl der charakteristischen Wellenlängen im unbekannten Spektrum
nB Anzahl der charakteristischen Wellenlängen im Bibliothekseintrag
Der Eintrag mit der höchsten Wahrscheinlichkeit gilt als identifiziert. Ist die Wahrscheinlichkeit der Übereinstimmung mit einem Bibliothekseintrag kleiner als z.B. 10 %1 gilt das Material als nicht identifiziert.
Zusammenfassung der Kapitel
3. Einleitung: Beschreibt die Notwendigkeit moderner Wertstoffsortierung und stellt die Zielsetzung der Entwicklung eines berührungslosen Erkennungssystems vor.
4. Ist-Zustand: Analysiert aktuelle Sammelkonzepte, Materialien im DSD-Wertstoffstrom und die Problematik bestehender Sortieranlagen.
5. Soll-Zustand: Definiert die Anforderungen an das zu entwickelnde System, insbesondere hinsichtlich Erkennungsrate und Kosten.
6. Systementwurf: Behandelt die Merkmalsfindung, die Auswahl geeigneter Sensorik und die Konzeption der Software-Architektur.
7. Verifizierung: Dokumentiert den Versuchsaufbau, die Durchführung und die Validierung des Gesamtsystems unter Laborbedingungen.
8. Zusammenfassung, Ausblick: Führt die Ergebnisse zusammen und bewertet das Potenzial der entwickelten Methodik für großskalige Anlagen.
Schlüsselwörter
DSD-Wertstoffe, NIR-Spektroskopie, Induktivsensor, Robotik, Sortieranlage, Materialerkennung, Automatisierung, Bibliotheksvergleich, Sensorik, Echtzeit, Sortierqualität, Verpackungsabfall, Materialidentifikation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in der Arbeit grundsätzlich?
Es geht um die Entwicklung eines berührungslosen Sensorsystems, das in der Lage ist, verschiedene Materialien im DSD-Wertstoffstrom (z.B. Kunststoffe, Metalle, Papier) zuverlässig zu erkennen und für eine robotergestützte Sortierung zu identifizieren.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Themenfelder umfassen die Sensorik zur Materialanalyse (insb. NIR-Spektroskopie und induktive Sensoren), die Software-gestützte Identifikation mittels Bibliotheksvergleich sowie die Prozesssteuerung in der Wertstoffsortierung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Hauptziel ist die Konzeption eines universell einsetzbaren, automatisierten Systems, das die manuelle Sortierung ersetzt und die Reinheit der recycelten Wertstofffraktionen signifikant erhöht.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Es wurde eine praxisorientierte Systementwicklung angewandt, die auf einer umfassenden Analyse von Materialmerkmalen, einem systematischen Vergleich von Sensortechnologien und einer algorithmischen Implementierung zur Mustererkennung (Bibliotheksvergleich) basiert.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil behandelt die detaillierte Analyse der Ist-Situation, den Entwurf des Sensorsystems inkl. Hardware-Auswahl und Schnittstellendesign sowie die Realisierung der Software zur Ablaufsteuerung und Spektrenidentifikation.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich durch Begriffe wie DSD-Wertstoffe, NIR-Spektroskopie, Materialerkennung, Automatisierung und Robotik charakterisieren.
Warum fiel die Entscheidung auf die Kombination von NIR-Spektrometer und Induktivsensor?
Diese Kombination deckt das breite Spektrum der zu untersuchenden Stoffe ab: Das NIR-Spektrometer identifiziert verschiedene Kunststoffe und Papier, während der Induktivsensor die Erkennung metallischer Anteile zuverlässig ergänzt.
Welche Rolle spielt die Software bei der Identifikation?
Die Software bildet das Herzstück des Systems: Sie verwaltet eine Spektrenbibliothek, extrahiert charakteristische Wellenlängen aus den Sensorsignalen und berechnet über Wahrscheinlichkeitswerte die Materialidentität, um schließlich das Objekt einem Sortierbehälter zuzuordnen.
- Quote paper
- Thomas Hartmann (Author), 1998, Entwicklung eines Sensorsystems zur berührungslosen Erkennung von DSD-Wertstoffen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/64
