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KKrynex Labs
Spezialisierung · Kreislaufwirtschaft

KI-Bilderkennung in der Kreislaufwirtschaft

Wir ergänzen die vorhandene Sortiertechnik dort, wo ihre Sensorik nichts sieht: Störstoffe wie Lithium-Akkus, schwarze Kunststoffe, Objektart statt Polymer, Reinheitskontrolle der Ausgangsströme. Erkannt wird am Band, protokolliert wird je Objekt.

Material erkennenFraktion trennenNachweis führen
Sortierstrecke · Kamera über dem BandBEISPIELWERTE · KEINE KUNDENANLAGE
Flasche · 0.97
Akku · 0.93
Schale · 0.95
unsicher · 0.61
schwarz · 0.90
Flasche · 0.98
StörstoffNachkontrolleweiter
Zeitfenster bis zur Düse
0,1 – 0,2 s
aus Bandgeschwindigkeit und Abstand
Unter Schwelle
4 %
geht bewusst in die Nachkontrolle
Aufgabe der Kamera
Ergänzung
Polymertrennung bleibt beim NIR
Protokoll
je Objekt
Zeit, Klasse, Konfidenz, Ausgang

Schematische Darstellung mit Beispielwerten, keine Kundenanlage. Durchsatz, Klassen und Schwellen werden an eurem Band gemessen. Fehlausschleusungen zeigt kein Modell selbst, die findet nur eine Stichprobe.

Die entscheidende Stellschraube

Die Schwelle ist wichtiger als die Trefferquote.

Ein Modell, das zu 95 Prozent richtig liegt, klingt gut, bis man fragt, was mit den restlichen fünf passiert. In einer Sortieranlage kostet ein unnötig ausgeschleustes Objekt fast immer weniger als ein Störstoff in der Zielfraktion. Deshalb setzen wir die Schwelle nach den Fehlerkosten: Was das Modell nicht sicher erkennt, geht in die Nachkontrolle statt in die falsche Kiste.

96 % sicher klassifiziert4 % in die Nachkontrolle

Ein falsch klassifiziertes Objekt hält das Modell für richtig klassifiziert. Eine Fehlerquote aus dem eigenen Protokoll gibt es deshalb nicht, sie kommt aus der Stichprobe.

Zwei Ausgänge

Dieselbe Erkennung, zweimal verwendet.

  • Sofort Entscheidung an die Steuerung, die daraus den Düsenimpuls macht.
  • Später Zeile im Protokoll, mit Zeit, Klasse, Konfidenz und Ausgang.

Der zweite Ausgang kostet fast nichts extra und ist im Alltag der nützlichere. Wer ohnehin je Objekt klassifiziert, kann Chargen vergleichen und Sortieranalysen gezielt ansetzen, statt sie blind zu ziehen. Für den Mengenstromnachweis nach VerpackG bleiben Wiegescheine und geprüfte Nachweise maßgeblich, daran ändert ein Bildprotokoll nichts.

14:22:07Flasche0.97läuft weiter
14:22:07Akku0.93Störstoff, ausgeschleust
14:22:08unsicher0.61Nachkontrolle

Die Anlage kann schon sortieren, und das ist der Ausgangspunkt

Wer eine LVP-Sortieranlage betreibt, trennt Polymere längst: Der NIR-Scanner liest das Spektrum, Magnet und Wirbelstrom holen Weißblech und Aluminium heraus, der Windsichter die Folien. Eine Kamera mit einem neuronalen Netz macht davon nichts besser, und jeder, der das behauptet, war noch nie an einer laufenden Anlage.

Interessant wird Bilderkennung dort, wo diese Sensorik nichts sieht. Schwarze Kunststoffe verschlucken das nahe Infrarot. Ein Lithium-Akku im Materialstrom hat kein Polymerspektrum, das ihn verrät, aber eine sehr erkennbare Form. Und ob eine PET-Flasche aus dem Lebensmittelbereich kommt oder nicht, steht nicht im Spektrum, sondern in der Gestalt des Objekts.

Vier Aufgaben, für die sich die Kamera lohnt

Störstoffe, besonders Akkus. Brände durch Lithium-Zellen sind derzeit das teuerste Risiko der Branche. Eine Kamera über dem Band erkennt Akkus, Powerbanks und Kleingeräte und meldet sie, bevor sie in eine Presse geraten. Sie sieht nichts, was verpackt oder verdeckt ist, und ersetzt damit weder Eingangskontrolle noch Brandschutz.

Schwarze Kunststoffe und Verbunde. Genau die Fälle, an denen die Spektroskopie aussteigt.

Objektart statt Polymer. Flasche gegen Schale, Becher gegen Deckel, Lebensmittelverpackung gegen Nicht-Lebensmittel. Für die Weiterverwertung ist das oft wichtiger als die reine Sorte.

Qualitätskontrolle am Ausgang. Eine Kamera auf der Zielfraktion zeigt, was tatsächlich in der Fraktion liegt, und findet Fehlausschleusungen, die im Sortierprozess niemand sieht.

Wo die Entscheidung endet und die Mechanik anfängt

Bilderkennung liefert eine Entscheidung, keine Bewegung. Ausgeschleust wird mit Druckluft im freien Flug hinter der Bandkante, über eine Düsenleiste, die die Echtzeitelektronik des Anlagenbauers ansteuert. Unser Rechner schießt keine Düse. Er sagt der Steuerung, welches Objekt an welcher Position gemeint ist, und die Steuerung macht daraus einen Impuls.

Das ist auch der Grund, warum wir bei einer Nachrüstung immer zuerst fragen, was für ein Aktor überhaupt vorhanden ist. Gibt es keinen, bleibt zunächst das Protokoll, und ihr entscheidet danach gemeinsam mit dem Anlagenbauer, ob sich eine Düsenleiste oder ein Sortierroboter lohnt.

Die Schwelle ist wichtiger als die Trefferquote

In einer Sortieranlage kostet ein falsch ausgeschleustes Objekt fast immer weniger als ein Störstoff in der Zielfraktion. Deshalb bauen wir nicht auf eine möglichst hohe Trefferquote, sondern auf eine bewusst gesetzte Schwelle: Was das Modell nicht sicher erkennt, geht in die Nachkontrolle statt in die falsche Kiste.

Eine Einschränkung, die dabei gern untergeht: Ein Objekt, das falsch klassifiziert wurde, hält das Modell für richtig klassifiziert. Fehlausschleusungen findet man deshalb nie im eigenen Protokoll, sondern nur über Stichproben oder eine Nachkontrolle. Wer euch eine selbstgemessene Fehlerquote verspricht, hat entweder ein zweites Messsystem oder redet sich etwas ein.

Wie ein Projekt bei uns beginnt

Zuerst Material: Aufnahmen von eurer Strecke im laufenden Betrieb, nicht von sauberem Testmaterial. Daraus entsteht eine Einschätzung, welche Klassen trennbar sind und welche nicht. Dann ein Pilot an einer Strecke, mit einer gemeinsam gesetzten Schwelle und einer Nachkontrolle, in der wir zählen, was das Modell nicht sicher konnte.

Erst wenn diese Zahlen stehen, reden wir über Ausschleusung, Ausbau und Anbindung an die Steuerung. Diese Reihenfolge kommt später zur Hardware als die meisten Angebote. Sie hat den Vorteil, dass die Diskussion über Trefferquoten vor dem Vertrag stattfindet und nicht im dritten Projektmonat.

Wann ihr uns dafür nicht braucht

Ein Termin, der beiden Seiten nichts bringt, ist teurer als eine ehrliche Zeile hier.

  • Die Polymertrennung selbst. Das macht der NIR-Scanner besser, und wir treten nicht gegen ihn an.
  • Anlagen, in denen es keinen Aktor gibt und auch keiner geplant ist. Erkennung ohne Ausschleusung liefert nur ein Protokoll, keine bessere Fraktion.
  • Material, das auf dem Band systematisch verdeckt liegt. Was die Kamera nie sieht, erkennt auch das beste Modell nicht.
  • Der Mengenstromnachweis nach VerpackG. Dafür bleiben Wiegescheine und geprüfte Nachweise maßgeblich, ein Bildprotokoll zählt Objekte statt Tonnen.
  • Anlagenplanung. Dafür sind Verfahrenstechniker die richtige Adresse, nicht wir.

Häufige Fragen

Kann eine KI Lithium-Akkus im Abfall erkennen?

In Bildern ja, mit den üblichen Einschränkungen. Akkus, Powerbanks und Kleingeräte haben eine charakteristische Form und Farbe, und genau das ist die Stärke einer Kamera gegenüber der Spektroskopie. Was sie nicht kann: einen Akku sehen, der in einer Verpackung steckt oder unter anderem Material liegt. Die Erkennung reduziert also das Risiko und ersetzt weder Eingangskontrolle noch Brandschutz. Für viele Betreiber ist das derzeit trotzdem der Fall mit dem klarsten Nutzen.

Lässt sich eine bestehende NIR-Sortieranlage mit KI nachrüsten?

Erkennung und Protokoll ja, eine zusätzliche Ausschleusung meistens nicht ohne Mechanik. Kamera, Beleuchtung und ein Rechner lassen sich an einer vorhandenen Strecke montieren. Das Ausblasen funktioniert dagegen nur im freien Flug hinter einer Bandkante, mit Düsenleiste und Trennscheitel; und die Ventile steuert die Echtzeitelektronik des Anlagenbauers, nicht unser Rechner. Wir liefern die Entscheidung und übergeben sie an diese Steuerung, Betriebsdaten holen wir über OPC UA aus der SPS. Ob ein Aktor nachgerüstet wird, entscheidet ihr nach dem Pilot gemeinsam mit dem Anlagenbauer.

Erkennt Bilderkennung schwarze Kunststoffe?

Das ist einer der Gründe, warum wir überhaupt mit einer Kamera anrücken. Ruß absorbiert im nahen Infrarot, deshalb sind schwarze Kunststoffe für klassische NIR-Sortierer weitgehend unsichtbar. Eine RGB-Kamera sieht Form, Kontur und Oberfläche und kann Objektarten trennen, auch wenn sie schwarz sind. Die Polymerart bestimmt sie damit nicht, aber Flasche, Schale oder Becher lassen sich unterscheiden.

Ersetzt die Kamera unseren NIR-Sortierer?

Nein, und das ist keine Bescheidenheit. NIR ist das Standardverfahren für die Polymerart: PET, PE, PP und PS haben unterscheidbare Spektren, im sichtbaren Licht sind ein klarer PET-, PP- und PS-Becher dagegen kaum sicher zu trennen. Metalle holen ohnehin Magnet und Wirbelstrom heraus, Folien der Windsichter. Die Kamera ergänzt, was diese Verfahren nicht leisten: Störstoffe, schwarze Kunststoffe, Objektart, Reinheitskontrolle der Ausgangsströme.

Taugt das Protokoll für Berichte oder Quotennachweise?

Als internes Werkzeug ja, als Nachweis nein. Ihr seht je Charge, welche Klassen durchgelaufen sind und wo Störstoffe auftauchen, und könnt Sortieranalysen gezielt ansetzen statt blind zu ziehen. Für den Mengenstromnachweis nach VerpackG bleiben Wiegescheine, Verwertungsnachweise und die Prüfung durch Sachverständige maßgeblich; ein Bildprotokoll zählt Objekte, keine Tonnen. Und die CSRD-Berichtspflicht wurde mit dem Omnibus-Paket 2026 stark eingeschränkt und trifft Betriebe dieser Größe in aller Regel nicht mehr. Wer als Zulieferer Daten für Kunden liefern muss, hat mit dem Protokoll aber eine belastbare Grundlage.

Wie schnell muss die Erkennung sein?

Sie muss zum Band passen, nicht zu einem Datenblatt. Aus Bandgeschwindigkeit und Abstand zur Düsenleiste ergibt sich das Zeitfenster, und das sind oft nur ein bis zwei Zehntelsekunden. Darin müssen Bildaufbau, Erkennung, Positionsbestimmung und die Übergabe an die Ventilsteuerung fertig sein, und zwar jedes Mal gleich schnell: Entscheidend ist nicht die mittlere Latenz, sondern ihre Schwankung. Deshalb rechnen wir am Band und nicht in einer Cloud.

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