DangerSort: Intelligente KI-Sortierung für die Früherkennung von Lithium-Ionen-Batterien in Abfallströmen

© Fraunhofer IIS
Röntgenbild des Materialstroms mit Markierung gefährlicher Objekte.

DangerSort ist eine integrierte Sortierlösung, die vor industriellen Abfallaufbereitungsanlagen installiert wird und mithilfe von KI-Sortierung gefährliche Objekte – insbesondere Lithium‑Ionen‑Batterien – frühzeitig erkennt und ausschleust. Das System adressiert die zunehmenden Brandrisiken in Sortieranlagen infolge der wachsenden Zahl von Batterien im Abfall. Mithilfe eines hochdurchsatzfähigen Röntgensystems und KI‑gestützter Bildauswertung identifiziert DangerSort Batterien auch dann, wenn sie in dichten, mehrlagigen Materialströmen verborgen sind. Durch gezielte Ausschleusung mittels pneumatischer Ventile wird die Sicherheit in Sortier‑ und Recyclinganlagen deutlich erhöht. 

Anwendungsfelder

  • Früherkennung gefährlicher Objekte (insb. Lithium-Ionen-Batterien) in Stoffströmen
  • Vorsortierung vor industriellen Sortier- und Recyclinglinien
  • Erhöhung der Sicherheit in Sortieranlagen durch Verringerung des Brandrisikos
  • Test und Weiterentwicklung von KI-Detektionsmodellen unter Praxisbedingungen
© Fraunhofer IIS
Gemischter Abfall vor der KI-gestützten Gefahrstofferkennung mit DangerSort.

Spezifikationen

Materialstrom bis zu ca. 30 Tonnen pro Stunde
Förderbandgeschwindigkeit 2–3,5 m/s
Sensorprinzip Röntgentransmission (XRT)
Ortsauflösung ca. 0,4 mm
Bildfrequenz bis zu 7.500 Hz
Beschleunigungsspannung bis zu 160 kV
Systemmaße [lxbxh] ca. 8000 x 2700 x 2200 mm
Systemgewicht ca. 13 t
Sortierbreite 16000 mm; unterschiedliche Sortierbreiten möglich

 

Aufbau und Funktion

© Fraunhofer IIS/ Paul Pulkert
Der Prototyp wurde Ende 2024 fertiggestellt. Inzwischen wird die Anlage im Realbetrieb genutzt.

DangerSort besteht aus einem hochauflösenden Transmission‑Röntgensensor, einem KI‑basierten Analysesystem und einem pneumatischen Ausschleusmodul. Der Röntgensensor erzeugt in dichten, mehrlagigen Abfallströmen kontinuierlich Bilder mit hoher Auflösung und Frequenz, die von tiefen neuronalen Netzen in Echtzeit ausgewertet werden. Die KI interpretiert die innere Struktur der Objekte und identifiziert Batterien, insbesondere Lithium‑Ionen‑Batterien, als besonders kritische Gefahr. Wird ein entsprechendes Objekt lokalisiert, steuern Hochgeschwindigkeits‑Pneumatikventile die gezielte Ausschleusung, wobei nur eine geringe Menge umliegenden Materials mitentfernt wird. Die Architektur ist auf hohe Durchsätze und robuste, dauerhafte Nutzung ausgelegt und lässt sich in bestehende Sortierlinien integrieren. 

Auf einen Blick

  • Zuverlässige Früherkennung von Lithium-Ionen-Batterien in komplexen Abfallströmen
  • Echtzeit‑Analyse durch für Röntgendaten angepasste KI‑Modelle 
  • Hoher Durchsatz: bis ca. 30 t/h bei ca. 2–3,5 m/s Fördergeschwindigkeit
  • Transmission-Röntgen mit hoher Auflösung (etwa 0,4 mm), hoher Bildfrequenz (bis 7.500 Hz) und bis 160 kV
  • Durchleuchtet dichte, nicht-monolagige Materialschichten und handhabt große, heterogene Objekte ohne feines Zerkleinern
  • Zielgerichtete Ausschleusung über Hochgeschwindigkeits-Pneumatik-Ventile mit minimaler Störung des Hauptmaterialflusses
  • Nutzung industriebewährter Komponenten, kontinuierlicher Betrieb und wartungsfreundliches Design
  • Industrieller Prototyp Ende 2024 fertiggestellt; seit Frühjahr 2025 im Praxistest bei einem Lobbe Standort