Automatisierung im Elektronikrecycling Fraunhofer IFF entwickelt intelligenten Recycling-Roboter

Von Manuel Christa 1 min Lesedauer

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Beim Projekt iDEAR des Fraunhofer IFF handelt es sich um ein Recycling-System aus vielerlei Komponenten, wie etwa einem Roboterarm, 3D-Kameras, Sensoren und natürlich einer KI. Damit soll die automatische Demontage von Elektroschrott realisiert werden.

Projekt iDEAR: Ein Recycling-Roboter zerlegt automatisiert einen PC.(Bild:  Fraunhofer IFF)
Projekt iDEAR: Ein Recycling-Roboter zerlegt automatisiert einen PC.
(Bild: Fraunhofer IFF)

Das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) in Magdeburg arbeitet im Rahmen des Projekts iDEAR an der Entwicklung automatisierter, zerstörungsfreier Demontageprozesse für Elektroaltgeräte, wie etwa Desktop-Computer. Ziel ist es, wertvolle Rohstoffe effizient zurückzugewinnen und die Kreislaufwirtschaft zu stärken.

Wachsende Mengen an Elektroschrott

Weltweit steigt die Menge an Elektroschrott kontinuierlich an. Laut einem UN-Bericht wurden im Jahr 2019 fast 54 Millionen Tonnen Elektroschrott produziert; bis 2030 könnte diese Zahl auf 74 Millionen Tonnen anwachsen. Der Großteil dieser Abfälle landet auf Deponien oder in Verbrennungsanlagen, wodurch wertvolle Rohstoffe verloren gehen und die Umwelt belastet wird.

Herausforderungen bei der Demontage

Die manuelle Demontage von Elektrogeräten ist aufgrund der hohen Variantenvielfalt, komplexer Bauweisen und unsicherer Zustände der Altgeräte zeitaufwändig und kostenintensiv. Viele Geräte sind nicht für eine einfache Zerlegung konzipiert; sie enthalten unterschiedliche Materialien und Verbindungselemente, die eine standardisierte Demontage erschweren. Dem entgegnet iDEAR mit einer individuellen Bewertung und digitalen Demontageplanung

Technologische Ansätze des Roboters

Im Projekt iDEAR kombinieren die Forschenden Wissen aus den Bereichen Materialwissenschaft, Messtechnik, Robotik und Künstliche Intelligenz. Hochpräzise 3D-Kameras und optische Sensorsysteme erfassen Labels, Produktnummern, Bauteile und Verbindungselemente. Machine-Learning-Algorithmen und Künstliche Intelligenz analysieren die Sensordaten, erkennen Materialien und bewerten den Zustand der Bauteile.

Die bisherigen Ergebnisse des Projekts klingen vielversprechend. So konnten beispielsweise Gehäuse von PCs automatisiert geöffnet und Hauptplatinen entnommen werden. Diese Erkenntnisse sollen nun auf weitere Gerätetypen übertragen werden, um langfristig eine breite Anwendung der entwickelten Technologien zu ermöglichen. (mc)

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