Fraunhofer-Gesellschaft

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Altkunststoffe schnell erkennen - Gleitfunken-Spektren mit neuronalen Netzen klassifizieren

 
: Neumann, J.; Seidel, T.

Chemie-Anlagen und Verfahren : CAV 31 (1998), No.4, pp.48-50
ISSN: 0009-2800
German
Journal Article
Fraunhofer UMSICHT Oberhausen ()
Altkunststoff; Gleitfunken-Spektroskopie; neuronales Netz; Kunststoffverwertung; Chemische Verfahrenstechnik; waste plastic; spectroscopy; neural network; plastics recycling; chemical engineering

Abstract
In der chemischen Verfahrenstechnik fallen haeufig Messdaten an, die schwer zu interpretieren sind. Dies ist besonders bei der Auswertung von Spektren der Fall, deren schnelle und zuverlaessige Interpretation nur von wenigen Fachleuten geleistet werden kann. Um diese Messverfahren dennoch vielerorts in der Industrie einsetzen zu koennen, werden die erforderlichen Auswertungen mit neuronalen Netzen angegangen. Fuer eine hochwertige Kunststoffverwertung muessen die Kriterien der Sortenreinheit und der Schadstofffreiheit erfuellt sein. Mit der neu entwickelten Technik der sogenannten Gleitfunken-Spektroskopie steht ein neues und kostenguenstiges Verfahren fuer die Schnellerkennung von Kunststoffen zur Verfuegung. Damit ist es moeglich, elektrisch nichtleitende Formteile aus Kunststoff und anderen nichtleitenden Materialien direkt, d.h. ohne jegliche Probenvorbereitung, zu erkennen und zu klassifizieren. Mit der vorgestellten Mess- und Auswertungstechnik ist es moeglich, Kunststoffe in vor gegebene und trainierte Sorten schnell und zuverlaessig zu klassifizieren.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/PX-3668.html