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Fakultät für Maschinenbau - FG Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung - Stiftungsprofessur Industrielle Bildverarbeitung

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INHALTE

Laufende Projekte

Objekterkennung / Maschinelles Lernen

RezykDetect: Entwicklung einer lernfähigen Bildanalyse für rezyklierte Gesteinskörnungen im visuellen und nahinfraroten Spektrum

Das Thema ist Bestandteil des Kooperationsprojektes „Analyseverfahren zur automatisierten Qualitätssicherung für rezyklierte Gesteinskörnungen auf Basis hyperspektraler Bildinformationen im VIS und NIR“ Es wird im Rahmen des Programms "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)" BMWi gefördert. Förderkennzeichen: ZF4075106GR6

Die größte Herausforderung im Bauschutt-Recycling besteht derzeit in der Qualitätsverbesserung der rezyklierten Gesteinskörnungen, die aus sehr unterschiedlichen Quellen stammen. Variierende Gehalte an porösen Partikeln mit hohem Zementsteingehalt oder Ziegelanteil, Verunreinigungen durch organisches Material (Holz, Plastik, Papier), Gips, Glas und Asbest und das Fehlen einer adäquaten Qualitätssicherung beeinträchtigten das Niveau der Verwertung. Ziel des Projektes ist es, ein neues Analyseverfahren zur Qualitätssicherung und Identifikation von mineralischen Bau- und Abbruchabfallgemischen auf der Grundlage optischer Mustererkennungsverfahren zu entwickeln, welches den Anforderungen nach DIN EN 12620 hinsichtlich der zu unterscheidenden Bauschuttklassen gerecht wird.

Bild: Methode zur automatisierten Stoffidentifizierung