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Entwicklung digitalisierter Recyclingprozesse für die ressourceneffiziente,anwendungsnahe Wiederverwertung hybrider Leichtbau-Strukturen, Teilvorhaben: Entwicklung eines Recyclinprozesskette für hochwertige FVK-Halbzeuge

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Feldtest und Evaluation aus der Perspektive eines Wertstoffhofs

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Entwicklung des Human Machine Interface

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren, Teilvorhaben 1: Erkennung von Störstoffen in Altholz mittels bildgebender NIR-Spektroskopie

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Analyse, Partnergewinnung, Geschäftsmodelle & Ergebnistransfer

Digitalisierung und Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch interoperable und materialerkennende Sortierung und innovative Zerkleinerungsverfahren

Das Gesamtziel des Vorhabens besteht in einer Steigerung der stofflichen Verwertung von Altholz durch - Entwicklung altholzgerechter, innovativer Sortier- und Zerkleinerungsverfahren - Generelle Steigerung der Wirtschaftlichkeit der stofflichen Altholznutzung durch eine maßgeschneiderte, auf den Rohstoffeigenschaften basierende Weiterverarbeitung - Orientierende Versuche zur Erhöhung der Rohstoffqualität als Voraussetzung für die Produktion von Holzwerkstoffplatten - Erprobung innovativer Sortierverfahren zur Entfernung kritischer Fehlwürfe aus ansonsten stofflich zu verwertenden Altholzsortimenten Das vorgeschlagene Konzept - Fusion der Signale optischer bildgebender Verfahren (Farbkameratechnik) mit NIR-Spektroskopie bei Auswertung durch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (Deep Learning) in Kombination mit innovativer Zerkleinerungstechnik - hat das Potenzial, die Sortierung und Verwendung von Altholz deutlich zu verbessern. Methoden der künstlichen Intelligenz haben bereits in zahlreichen anderen Anwendungsgebieten, z.B.im maschinellen Bildverstehen, autonomen Fahren und in der Spracherkennung, zu signifikanten Fortschritten geführt.

Qualitätsverbesserung von Rezyklaten aus flexiblen Verpackungsabfällen, Teilprojekt: Entwicklung und Implementierung der Sortiertechnologie, Wasch- und Faseraufbereitungstechnologie

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Feldtest und Evaluation aus der Perspektive einer Erstbehandlungsanlage

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Digitale Assistenz für Mitarbeiter im Aussonderungsprozess

Batterieaussonderung bei Elektronikprodukten, Teilvorhaben: Gesamtkoordination, Entwicklung und Einbettung der maschinellen Lernverfahren sowie die Systemintegration

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