KI-gestützte Ermittlung qualitätsrelevanter Sortierkriterien für die Garnherstellung aus recycelten Alttextilien mittels mechanischen Reißens

Im Forschungsprojekt erforschen das Start-up TURNS GmbH und die Hochschule Ansbach den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Erkennung qualitätsrelevanter Sortierkriterien im der Altkleidersortierung. Ziel ist es, zukünftig eine vollautomatisierte Altkleidersortierung inkl. dem maschinellen Entfernen von Textilzutaten (Trimmen) für mechanisches Recycling zu ermöglichen. Bislang sind die qualitätsrelevanten Sortierkriterien von Alttextilien für einen hochwertigen mechanischen Reißprozess branchenweit noch nicht bestimmt. Daher soll ein digitales Reporting- und Qualitätsbewertungssystem entwickelt, erprobt und eingeführt werden, das effiziente Garnentwicklungen erlaubt und KI-gestützt lernt, welche Prozess- und/ oder Textileigenschaften die Qualität des Endproduktes beeinflussen.

Gelingen soll das zum einen mit KI-Modellen, die durch Textilklassifizierung Daten über den Sortierprozess sammeln. Zum anderen ermöglicht der Aufbau einer Datenpipeline entlang des Recyclingprozesses die Entwicklung von KI-Modellen, die zur Evaluierung der Qualität und zur Effizienzsteigerung der Garnentwicklungsprozesse herangezogen werden können. Die Digitalisierung der Methodik hin zu einem selbstlernenden Qualitätssystem, ist Ziel dieses Forschungsprojektes.