Der Anbieter von Sortierlösungen, TOMRA Recycling, hat die Einführung von drei „revolutionären“ Anwendungen zur Trennung von Kunststoffen in Lebensmittelqualität und Nicht-Lebensmittelqualität für PET, PP und HDPE angekündigt. Das Unternehmen gibt an, dass der Durchbruch durch seine Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning, einem Teilbereich der KI, ermöglicht wurde.

„Dank der kontinuierlichen Investition von TOMRA in GAIN – dem Deep-Learning-basierten Sortier-Add-on des Unternehmens für seine weltberühmten AUTOSORT™-Einheiten – ist es jetzt zum ersten Mal möglich, Lebensmittelqualität schnell und effizient von Nicht-Lebensmittelqualität zu trennen Kunststoffe für PET, PP und HDPE im großen Stil.“

Bisher, so das Unternehmen, sei die Lebensmittelsortierung eine echte Herausforderung für die Branche gewesen, da Lebensmittel- und Non-Food-Verpackungen oft aus dem gleichen Material gefertigt und optisch sehr ähnlich seien, was es für jedes heute auf dem Markt erhältliche Sortiersystem schwierig mache differenzieren und trennen. Hygienebedenken und immer strengere Branchenvorschriften machen den Umgang mit Lebensmittelabfällen beim Recycling noch komplexer.

Die GAIN-Technologie von TOMRA – heute in Anspielung auf diese neueste Entwicklung in GAINnext™ umbenannt – kann nun scheinbar alle diese Herausforderungen lösen, indem sie die Sortierleistung der AUTOSORT™-Einheiten des Unternehmens weiter verbessert, sodass sie in der Lage sind, Objekte zu identifizieren, die hart und schwer sind In einigen Fällen ist eine Klassifizierung mit herkömmlichen optischen Abfallsensoren sogar unmöglich.​

Reinheitsgrade von über 95 %
Durch die Kombination seiner traditionellen Nahinfrarot-, visuellen Spektrometrie- oder anderen Sensoren mit Deep-Learning-Technologie hat TOMRA nach eigenen Angaben die genaueste Lösung entwickelt, die heute auf dem Markt erhältlich ist. „Und der Reinheitsgrad, den diese Lösung erreicht – über 95 % für die Verpackungsanwendungen in den Werken der Kunden in ganz Großbritannien und Europa – wird den Kunden von TOMRA Möglichkeiten für neue Einnahmequellen eröffnen.“

TOMRA bringt außerdem zwei Non-Food-Anwendungen auf den Markt, die das bestehende GAINnext des Unternehmens ergänzen^TM Ökosystem: eine Anwendung zum Deinken von Papier für sauberere Papierströme und eine PET-Reinigungsanwendung für noch reinere PET-Flaschenströme.

Qualität von Flasche zu Flasche
Dr. Volker Rehrmann, EVP und Leiter von TOMRA Recycling, kommentiert: „Wir nutzen seit Jahrzehnten KI-Technologie, um die Sortierleistung zu verbessern, aber diese neueste bahnbrechende Anwendung stellt für uns eine weitere Branchenneuheit dar.“ KI hat die Kraft, die Ressourcenrückgewinnung, wie wir sie kennen, zu verändern, und unsere neuesten hochentwickelten Anwendungen von Deep Learning und KI stärken unsere Position als Pionier auf diesem Gebiet. Mit seinem ausgefeilten Einsatz von Deep Learning bietet GAINnext^TM ermöglicht lebensmittelgerechte Sortierung und Bottle-to-Bottle-Qualität, Aufgaben, die unsere Branche seit vielen Jahren vor große Herausforderungen stellen. Der Einsatz von KI treibt die materielle Kreislaufwirtschaft in einer Zeit voran, in der sie am meisten benötigt wird, mit strengeren Vorschriften und einer steigenden Kundennachfrage nach technologisch fortschrittlichen Lösungen. Wir bei TOMRA sind stolz darauf, den Wandel in der Sortierung voranzutreiben.“

Lösung der komplexesten Sortieraufgaben
Indrajeed Prasad, Produktmanager Deep Learning bei TOMRA Recycling, fügt hinzu: „Der Einsatz der Deep-Learning-Technologie automatisiert nicht nur die manuelle Sortierung, sondern ermöglicht der Industrie auch, durch eine granularere Sortierung hochwertige Rezyklate zu erzielen.“ Dank seiner Fähigkeit, Tausende von Objekten nach Material und Form in Millisekunden zu erkennen, ist GAINnext^TM löst selbst komplexeste Sortieraufgaben. Darüber hinaus bietet es mit seiner integrierten Deep-Learning-Software die Möglichkeit, sich an zukünftige Anforderungen anzupassen. Wir freuen uns, diese innovativen und dringend benötigten Lösungen auf den Markt bringen zu können, um den immer strengeren Qualitätsanforderungen für Sortierergebnisse gerecht zu werden, die durch die steigende Nachfrage von Verbrauchermarken nach mehr hochreinem Recyclinginhalt angetrieben werden.“

Praxiserprobte Technologie
GAINnext^TM Die Deep-Learning-Technologie von ist seit vielen Jahren in der Praxis bewährt. TOMRA war das erste Unternehmen der Branche, das 2019 die Deep-Learning-Technologie mit einer Anwendung zur Identifizierung und Entfernung von PE-Siliziumkartuschen aus Polyethylen (PE)-Strömen einführte. Im Jahr 2022 folgte bald ein Antrag auf Hackschnitzelklassifizierung. Bis heute wurden mehr als 100 AUTOSORT^TM Einheiten mit GAINnext^TM werden in Materialrückgewinnungsanlagen auf der ganzen Welt installiert

Zu den ersten Anwendern der brandneuen Anwendungen zählen marktführende Werke wie das Flaggschiffwerk von Berry Circular Polymers in Leamington Spa, Viridor Avonmouth in Bristol – das größte Multipolymerwerk Großbritanniens – und das französische Werk Nord Pal Plast, das sich im Besitz des Unternehmens befindet von der European Dentis Group.

Feedback vom Markt zur neuesten GAINnext^TM Die Entwicklung sei durchweg positiv, heißt es aus dem Unternehmen. Professor Edward Kosior, Gründer und CEO von Nextek Ltd und seiner NEXTLOOPP-Initiative, die darauf abzielt, recyceltes Polymer in Lebensmittelqualität aus fortschrittlichem mechanischem Recycling herzustellen, war einer der jüngsten Besucher im Testzentrum des Unternehmens und kommentierte: „TOMRAs bahnbrechendes KI-System, GAINnext^TM, hat die Recyclingindustrie an einen spannenden Wendepunkt in der Sortierung von Kunststoffverpackungen gebracht und neue Möglichkeiten geschaffen, den Kreislauf vieler Kunststoffe in Lebensmittelanwendungen zu schließen. GAINnext^TM ist bereit, das einfachste, kostengünstigste und hocheffizienteste Sortiersystem auf dem Markt voranzutreiben. Wir sind ungemein stolz darauf, dass unsere Branche auf dieser Transformationsreise voranschreitet.“

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• Quelle: https://envirotecmagazine.com/2024/03/26/industry-first-claimed-for-food-grade-plastics-sorting-solution/