Mit KI und Bildverarbeitung zu effizientem Textilrecycling
Intelligente Sortierung von Altkleidern
Der Berg an Alttextilien wächst in Deutschland jedes Jahr weiter. Weniger als ein Prozent davon gelangt in einen geschlossenen Recycling-Kreislauf. Gründe dafür sind unter anderem die sogenannte „Fast Fashion“, die zu immer mehr minderwertigen Textilien führt, sowie die große Materialvielfalt, die eine effiziente Wiederverwertung zusätzlich erschwert. Die Sortierung erfolgt heute größtenteils manuell und ist angesichts der Mengen kaum zu bewältigen: Von rund 1,4 Millionen Tonnen werden nur etwa 200.000 Tonnen tatsächlich geprüft und zugeordnet. Der Rest wird thermisch verwertet oder ins Ausland exportiert. Automatisierte Verfahren sind daher ein zentraler Hebel, um deutlich mehr Alttextilien im Kreislauf zu halten.
Das Recycling Atelier des Instituts für Textiltechnik Augsburg (ITA) stellt sich dieser Herausforderung. Es bildet als Modellfabrik den vollständigen Pfad des mechanischen Textilrecyclings ab. Im Mittelpunkt steht ein ganzheitliches Konzept, das nicht einzelne Teilprozesse optimiert, sondern das Gesamtsystem in den Blick nimmt. Aus diesem Ansatz heraus entstand DETEX – ein KI-basiertes System zur automatischen Sortierung von Textilien. Mithilfe künstlicher Intelligenz und zwei hochauflösenden uEye XC Kameras der IDS Imaging Development Systems GmbH erfasst DETEX die wesentlichen Merkmale der Kleidungsstücke und ordnet sie präzise bestimmten Kategorien zu. Auf diese Weise wird die Sortierung genauer und schafft die Grundlage für ein effizientes Recycling.
Warum ist die Sortierung der Altkleidung so wichtig?
Bevor aus zerschlissenen Hosen, T-Shirts oder Pullovern etwas Neues entstehen kann, müssen sie zunächst mechanisch verarbeitet werden. Denn aus ihnen sollen komplett neue Stoffe entstehen. Dafür werden sie zerkleinert, von Knöpfen oder Reißverschlüssen befreit und bis zur Einzelfaser aufgelöst. Dabei ist die Erhaltung der Faserlänge entscheidend für die Qualität des späteren Recyclingmaterials. Auch Unterschiede in Struktur und Flächendichte der Gewebe müssen im Prozess berücksichtigt werden. Eine präzise Einordnung in Materialkategorien ist daher unerlässlich und bestimmt den weiteren Verarbeitungsweg der Textilien.
Bislang wird die Sortierung überwiegend von Hand erledigt – ein zeitaufwendiger Prozess, der viel Erfahrung erfordert. In anderen Industriezweigen übernehmen solche Aufgaben längst automatisierte, KI-gestützte Erkennungssysteme. Genau hier setzt DETEX an: Das Forschungsprojekt entwickelt und erprobt KI-Modelle, die die Sortierung von Alttextilien deutlich effizienter machen sollen.
Wie arbeitet das System?
DETEX setzt auf intelligente Bildverarbeitung, um Textilien automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Zwei hochauflösende Industriekameras liefern die dafür benötigten Aufnahmen: Sie scannen die auf einem Förderband vorbeifahrenden Kleidungsstücke. Neuronale Netze analysieren die Bilder und erkennen anhand zuvor gelernter Daten Muster und Strukturen. Dafür wurden sie vorab mit einer Vielzahl an Beispielbildern „trainiert“ – darunter Fotografien unterschiedlicher Kleidungsstücke sowie Detailaufnahmen verschiedener Stoffarten. Mindestens 3000 Samples pro Kleiderkategorie waren nötig. Diese Trainingsdaten mussten im Vorfeld manuell kategorisiert werden, etwa indem das Foto einer Hose auch als „Hose“ markiert wurde. Auf dieser Basis kann DETEX neue Aufnahmen schnell und zuverlässig den passenden Textilkategorien zuordnen.
Für eine präzise Analyse arbeitet DETEX mit vortrainierten neuronalen Netzen – jeweils ein Modell für Klassifikation, Objekterkennung und Material. Dabei werden unterschiedliche Architekturen und Szenarien erprobt. So lassen sich verschiedene Schwierigkeits- und Realitätsgrade simulieren, um zu prüfen, wie robust die KI-Modelle gegenüber Falten, Überlappungen oder Rotationen sind.
Zunächst analysiert ein KI-Modell zur Objekterkennung die Bilder der ersten Kamera oberhalb des Förderbands. Es ermittelt, um welche Art von Kleidungsstück es sich handelt – beispielsweise um ein T-Shirt, eine Hose oder ein Kleid. Die zweite Kamera scannt die Kleidungsstücke erneut aus rund 5 Zentimetern Höhe. Dabei geht es um die Erfassung der Materialbeschaffenheit sowie die Erkennung von beispielsweise Flecken oder Knöpfen. Die identifizierten Bildausschnitte werden dazu ausgeschnitten und an ein zweites KI-Modell weitergeleitet, das die Materialart klassifiziert – also konkret zwischen Gewebe und Gestrick unterscheidet. Die Ergebnisse der Analysen werden abschließend übersichtlich auf einem Display dargestellt.
Welche Kameras kommen zum Einsatz?
Für die Bildaufnahme setzt das Augsburger Institut auf uEye XC Kameras von IDS, genauer gesagt auf das uEye XC Starter-Set. Das Komplettpaket umfasst Kamera, Stativ, Kabel sowie eine Makro-Linse – und bietet damit eine sofort einsatzbereite Lösung für das Forschungsvorhaben. Ausschlaggebend für die Kameraauswahl waren vor allem die kompakte Bauweise, der 13-Megapixel-Sensor und die einfache Bedienbarkeit, wie Martin Kohnle, Projektleiter KI & Digitalisierung am ITA, erklärt: „Die uEye XC ist genauso einfach zu bedienen wie eine Webcam, wurde aber speziell für industriellen Anwendungen entwickelt. Sie liefert selbst bei wechselnden Objektabständen oder schwierigen Lichtverhältnissen gestochen scharfe Bilder.“ Zudem sorgen Funktionen wie Digitalzoom, Auto-Whitebalance und automatische Farbkorrektur dafür, dass die Kamera jedes Detail präzise erfasst. Als echte Industriekamera wurde sie mit Blick auf eine langfristige Verfügbarkeit ihrer Komponenten entwickelt – ein entscheidender Vorteil gegenüber herkömmlichen Consumer-Webcams.
Zur Integration der Bildverarbeitung setzt das Augsburger Team auf die kostenfreie Kamerasoftware IDS peak. Das Software Development Kit (SDK) bietet alle notwendigen Programmierschnittstellen und Tools für Betrieb und Steuerung der Kameras.
„IDS peak ermöglicht eine unkomplizierte und leistungsstarke Integration unserer Kameras über USB3-Vision. Die einheitliche SDK-Struktur vereinfacht Entwicklung, Steuerung und Bildaufnahme erheblich. Dadurch können wir unsere KI-basierten Bildverarbeitungsprozesse schneller implementieren und flexibel anpassen.“
Wie geht es weiter?
Der Markt für Textilrecycling entwickelt sich zunehmend hin zu datengetriebenen, KI-basierten Prozessen, die hochwertige Bilddaten in Echtzeit erfordern. Für das Recycling Atelier steigen damit die Anforderungen an Kameraqualität, Synchronisierung und API-Kompatibilität. In der Forschung liegt der Fokus, insbesondere auf der flexiblen Integration verschiedener Sensortechnologien in adaptive Sortier- und Analysesysteme.
Auch DETEX soll weiterentwickelt werden: Aus einem reinen Förderbandsystem soll ein modulares, mechanisch-robotisches Gesamtsystem entstehen, das sowohl Recycling als auch ReUse berücksichtigt. Herzstück ist ein Freifallsystem, das eine mehrperspektivische 360°-Erfassung der Textilien ermöglicht. Ergänzend wird eine nachgelagerte, zweiseitige Aufnahme durch robotergestützte Greifer die detaillierte Analyse weiterer Materialmerkmale erlauben. Dadurch lässt sich ein deutlich breiteres Spektrum an Informationen erfassen und die Textilien können noch zielgerichteter den passenden Recycling- oder ReUse-Optionen zugeordnet werden. Erneut ein wichtiger Schritt hin zu einem geschlossenen Recycling-Kreislauf – unterstützt durch industrielle Bildverarbeitung.
Institut für Textiltechnik Augsburg gGmbH
Das Recycling Atelier am Institut für Textiltechnik Augsburg (ITA) ist eine Modell- und Lernfabrik für mechanisches Textilrecycling. Das Team forscht an zukunftsweisenden Methoden zur kreislauforientierten Wiederverwertung von Textilien. Die Vision: Hochwertiges Recycling anstelle von Deponierung und energetischer Verwertung.
uEye XC
Verwendetes Modell: uEye XC Starter-Set