Beim Abspielen lädt YouTube (Google) das Video. Dabei werden Ihre IP-Adresse und Geräteinformationen an Google übertragen. Details ·
Transkript anzeigen
Diese schwarze Schale fährt durch Ihre Sortieranlage, und Ihr Scanner meldet sie nicht. Ein NIR-Scanner erkennt Kunststoff am Licht, das er im nahen Infrarot zurückwirft. Ruß in der Farbe verschluckt dieses Licht. Für den Scanner liegt da nichts. Eine Kamera mit Bilderkennung sieht die Schale. Sie ersetzt den Scanner nicht, sie schaut dorthin, wo er blind ist. Wir gehen mit durch die Anlage, bis zur Düse. Am Ende steht ein Protokoll ohne einen einzigen Fehler. Merken Sie sich das. Ihre Anlage kann schon sortieren. Der Magnet holt das Weißblech, der Wirbelstrom das Aluminium, der Windsichter die Folien. In großen Anlagen lesen Dutzende NIR-Trenner das Spektrum jedes Bechers. Die Kunststoffart bestimmt der Scanner besser als eine Kamera. Die Kamera sieht Form, Kontur und Oberfläche. Damit findet sie vier Dinge. Störstoffe wie Akkus, bevor sie in die Presse geraten. Schwarze Kunststoffe und Verbunde. Die Objektart, also Flasche oder Schale, Lebensmittel oder nicht. Und was wirklich in der Zielfraktion liegt. Erkennen heißt noch nicht aussortieren. Ausgeschleust wird im freien Flug hinter der Bandkante, mit einem Luftstoß aus der Düsenleiste. Die Düsen steuert die Elektronik des Anlagenbauers. Unser Rechner schießt keine Düse. Er meldet, welches Objekt an welcher Stelle gemeint ist. Dafür bleibt wenig Zeit. Zwischen Kamera und Düse liegen oft nur ein bis zwei Zehntelsekunden. Bild, Erkennung, Position, Übergabe, jedes Mal gleich schnell. Deshalb rechnen wir am Band und in keiner Cloud. Und wenn das Modell zögert? Ein Objekt zu viel in der Nachkontrolle kostet fast immer weniger als ein Störstoff in der Zielfraktion. Also setzen wir eine Schwelle. Was das Modell nicht sicher erkennt, geht in die Nachkontrolle und nicht in die falsche Kiste. Jetzt das Protokoll. Jedes Objekt mit Zeit, Klasse, Sicherheit und Ausgang. Kein einziger Fehler. Genau das ist die Falle. Diese Schale hielt das Modell für einen Becher, und zwar sicher. Ein Fehler, den das Modell nicht bemerkt, steht nie in seinem Protokoll. Ihn findet nur eine Stichprobe am Ausgang. Was verdeckt liegt, sieht keine Kamera. Tonnen zählt sie auch nicht, und für den Mengenstromnachweis zählt die Masse. Das passt für Sie, wenn Sie eine Sortieranlage betreiben und wissen wollen, was Ihre Sensoren übersehen. Auf krynexlabs.de, Seite Kreislaufwirtschaft, steht, wie ein Pilot beginnt. Dort buchen Sie ein Erstgespräch.
Die Anlage kann schon sortieren, und das ist der Ausgangspunkt
Wer eine LVP-Sortieranlage betreibt, trennt Polymere längst: Der NIR-Scanner liest das Spektrum, Magnet und Wirbelstrom holen Weißblech und Aluminium heraus, der Windsichter die Folien. Eine Kamera mit einem neuronalen Netz macht davon nichts besser, und jeder, der das behauptet, war noch nie an einer laufenden Anlage.
Interessant wird Bilderkennung dort, wo diese Sensorik nichts sieht. Schwarze Kunststoffe verschlucken das nahe Infrarot. Ein Lithium-Akku im Materialstrom hat kein Polymerspektrum, das ihn verrät, aber eine sehr erkennbare Form. Und ob eine PET-Flasche aus dem Lebensmittelbereich kommt oder nicht, steht nicht im Spektrum, sondern in der Gestalt des Objekts.
Vier Aufgaben, für die sich die Kamera lohnt
Störstoffe, besonders Akkus. Brände durch Lithium-Zellen sind derzeit das teuerste Risiko der Branche. Eine Kamera über dem Band erkennt Akkus, Powerbanks und Kleingeräte und meldet sie, bevor sie in eine Presse geraten. Sie sieht nichts, was verpackt oder verdeckt ist, und ersetzt damit weder Eingangskontrolle noch Brandschutz. Ob euer Betrieb als Entsorgungsfachbetrieb zertifiziert ist und was das für die Dokumentation bedeutet, erklärt Was ist ein Entsorgungsfachbetrieb?.
Schwarze Kunststoffe und Verbunde. Genau die Fälle, an denen die Spektroskopie aussteigt.
Objektart statt Polymer. Flasche gegen Schale, Becher gegen Deckel, Lebensmittelverpackung gegen Nicht-Lebensmittel. Für die Weiterverwertung ist das oft wichtiger als die reine Sorte.
Qualitätskontrolle am Ausgang. Eine Kamera auf der Zielfraktion zeigt, was tatsächlich in der Fraktion liegt, und findet Fehlausschleusungen, die im Sortierprozess niemand sieht.
Wo die Entscheidung endet und die Mechanik anfängt
Bilderkennung liefert eine Entscheidung, keine Bewegung. Ausgeschleust wird mit Druckluft im freien Flug hinter der Bandkante, über eine Düsenleiste, die die Echtzeitelektronik des Anlagenbauers ansteuert. Unser Rechner schießt keine Düse. Er sagt der Steuerung, welches Objekt an welcher Position gemeint ist, und die Steuerung macht daraus einen Impuls.
Das ist auch der Grund, warum wir bei einer Nachrüstung immer zuerst fragen, was für ein Aktor überhaupt vorhanden ist. Gibt es keinen, bleibt zunächst das Protokoll, und ihr entscheidet danach gemeinsam mit dem Anlagenbauer, ob sich eine Düsenleiste oder ein Sortierroboter lohnt.
Die Schwelle ist wichtiger als die Trefferquote
In einer Sortieranlage kostet ein falsch ausgeschleustes Objekt fast immer weniger als ein Störstoff in der Zielfraktion. Deshalb bauen wir nicht auf eine möglichst hohe Trefferquote, sondern auf eine bewusst gesetzte Schwelle: Was das Modell nicht sicher erkennt, geht in die Nachkontrolle statt in die falsche Kiste.
Eine Einschränkung, die dabei gern untergeht: Ein Objekt, das falsch klassifiziert wurde, hält das Modell für richtig klassifiziert. Fehlausschleusungen findet man deshalb nie im eigenen Protokoll, sondern nur über Stichproben oder eine Nachkontrolle. Wer euch eine selbstgemessene Fehlerquote verspricht, hat entweder ein zweites Messsystem oder redet sich etwas ein.
Vor dem Bunker gilt dasselbe, nur ohne Band
Dieselbe Frage stellt sich eine Station früher, in Müllheizkraftwerken und EBS-Kraftwerken: Gasflaschen, Lachgaskartuschen und Feuerlöscher im Restmüll, die im Kessel bersten. Dort gibt es kein Band und keine Düse, sondern eine Kippstelle, einen Bunker und einen Kranfahrer. Wie eine Kamera an der Kippstelle dort hilft und wo sie nichts sieht, steht auf einer eigenen Seite: Störstofferkennung im Müllbunker: Gasflaschen an der Kippstelle erkennen.
Für Entsorger, Containerdienste und Recyclinghöfe ohne Sortierstrecke haben wir außerdem eine Branchenseite Kreislaufwirtschaft: Kundenportal, KI-Agent für Anfragen, Foto am Wiegeschein, angebunden an die Software, die schon da ist.
Und NIS2?
Seit dem 6. Dezember 2025 ist die Abfallbewirtschaftung ein Sektor des BSI-Gesetzes. Für Betriebe ab 50 Beschäftigten oder 10 Mio. € Umsatz und Bilanzsumme heißt das: Registrierung beim BSI, Risikomanagement nach § 30 BSIG und Meldung erheblicher Vorfälle binnen 24 Stunden. Eine Kamera mit KI ist dabei kein Sonderfall, sondern ein weiteres System mit Firmware, Fernzugang und Lieferant. Wir bauen sie so, dass sie in eure Nachweise passt. Was NIS2 für Entsorger insgesamt bedeutet, steht auf unserer Seite NIS2 für Entsorger und Recyclingbetriebe.
Wie ein Projekt bei uns beginnt
Zuerst Material: Aufnahmen von eurer Strecke im laufenden Betrieb, nicht von sauberem Testmaterial. Daraus entsteht eine Einschätzung, welche Klassen trennbar sind und welche nicht. Dann ein Pilot an einer Strecke, mit einer gemeinsam gesetzten Schwelle und einer Nachkontrolle, in der wir zählen, was das Modell nicht sicher konnte.
Erst wenn diese Zahlen stehen, reden wir über Ausschleusung, Ausbau und Anbindung an die Steuerung. Diese Reihenfolge kommt später zur Hardware als die meisten Angebote. Sie hat den Vorteil, dass die Diskussion über Trefferquoten vor dem Vertrag stattfindet und nicht im dritten Projektmonat.
Wann ihr uns dafür nicht braucht
Ein Termin, der beiden Seiten nichts bringt, ist teurer als eine ehrliche Zeile hier.
- —Die Polymertrennung selbst. Das macht der NIR-Scanner besser, und wir treten nicht gegen ihn an.
- —Anlagen, in denen es keinen Aktor gibt und auch keiner geplant ist. Erkennung ohne Ausschleusung liefert nur ein Protokoll, keine bessere Fraktion.
- —Material, das auf dem Band systematisch verdeckt liegt. Was die Kamera nie sieht, erkennt auch das beste Modell nicht.
- —Der Mengenstromnachweis der Systeme, seit dem 12. August 2026 in § 43 VerpackDG geregelt (vorher § 17 VerpackG). Dafür bleiben Entsorgungsnachweise, Wiegescheine und die Prüfung durch registrierte Sachverständige maßgeblich, ein Bildprotokoll zählt Objekte statt Tonnen.
- —Anlagenplanung. Dafür sind Verfahrenstechniker die richtige Adresse, nicht wir.
Häufige Fragen
Kann eine KI Lithium-Akkus im Abfall erkennen?
In Bildern ja, mit den üblichen Einschränkungen. Akkus, Powerbanks und Kleingeräte haben eine charakteristische Form und Farbe, und genau das ist die Stärke einer Kamera gegenüber der Spektroskopie. Was sie nicht kann: einen Akku sehen, der in einer Verpackung steckt oder unter anderem Material liegt. Die Erkennung reduziert also das Risiko und ersetzt weder Eingangskontrolle noch Brandschutz. Für viele Betreiber ist das derzeit trotzdem der Fall mit dem klarsten Nutzen.
Lässt sich eine bestehende NIR-Sortieranlage mit KI nachrüsten?
Erkennung und Protokoll ja, eine zusätzliche Ausschleusung meistens nicht ohne Mechanik. Kamera, Beleuchtung und ein Rechner lassen sich an einer vorhandenen Strecke montieren. Das Ausblasen funktioniert dagegen nur im freien Flug hinter einer Bandkante, mit Düsenleiste und Trennscheitel; und die Ventile steuert die Echtzeitelektronik des Anlagenbauers, nicht unser Rechner. Wir liefern die Entscheidung und übergeben sie an diese Steuerung, Betriebsdaten holen wir über OPC UA aus der SPS. Ob ein Aktor nachgerüstet wird, entscheidet ihr nach dem Pilot gemeinsam mit dem Anlagenbauer.
Erkennt Bilderkennung schwarze Kunststoffe?
Das ist einer der Gründe, warum wir überhaupt mit einer Kamera anrücken. Ruß absorbiert im nahen Infrarot, deshalb sind schwarze Kunststoffe für klassische NIR-Sortierer weitgehend unsichtbar. Eine RGB-Kamera sieht Form, Kontur und Oberfläche und kann Objektarten trennen, auch wenn sie schwarz sind. Die Polymerart bestimmt sie damit nicht, aber Flasche, Schale oder Becher lassen sich unterscheiden.
Ersetzt die Kamera unseren NIR-Sortierer?
Nein, und das ist keine Bescheidenheit. NIR ist das Standardverfahren für die Polymerart: PET, PE, PP und PS haben unterscheidbare Spektren, im sichtbaren Licht sind ein klarer PET-, PP- und PS-Becher dagegen kaum sicher zu trennen. Metalle holen ohnehin Magnet und Wirbelstrom heraus, Folien der Windsichter. Die Kamera ergänzt, was diese Verfahren nicht leisten: Störstoffe, schwarze Kunststoffe, Objektart, Reinheitskontrolle der Ausgangsströme.
Taugt das Protokoll für Berichte oder Quotennachweise?
Als internes Werkzeug ja, als Nachweis nein. Ihr seht je Charge, welche Klassen durchgelaufen sind und wo Störstoffe auftauchen, und könnt Sortieranalysen gezielt ansetzen statt blind zu ziehen. Für den Mengenstromnachweis der Systeme, den seit dem 12. August 2026 § 43 des Verpackungsrecht-Durchführungsgesetzes (VerpackDG) regelt, bleiben Entsorgungsnachweise mit Masse und Abfallschlüssel und die Prüfung durch registrierte Sachverständige maßgeblich; ein Bildprotokoll zählt Objekte, keine Tonnen. Und die CSRD-Berichtspflicht wurde mit dem Omnibus-Paket 2026 stark eingeschränkt und trifft Betriebe dieser Größe in aller Regel nicht mehr. Wer als Zulieferer Daten für Kunden liefern muss, hat mit dem Protokoll aber eine belastbare Grundlage.
Wie schnell muss die Erkennung sein?
Sie muss zum Band passen, nicht zu einem Datenblatt. Aus Bandgeschwindigkeit und Abstand zur Düsenleiste ergibt sich das Zeitfenster, und das sind oft nur ein bis zwei Zehntelsekunden. Darin müssen Bildaufbau, Erkennung, Positionsbestimmung und die Übergabe an die Ventilsteuerung fertig sein, und zwar jedes Mal gleich schnell: Entscheidend ist nicht die mittlere Latenz, sondern ihre Schwankung. Deshalb rechnen wir am Band und nicht in einer Cloud.
Was hat die Kamera am Band mit NIS2 zu tun?
Eine Kamera mit KI ist ein Gerät im Netz eurer Anlage, mit Firmware, Fernwartung und oft einem Cloud-Dienst des Herstellers. Wer als Sortier- oder Verwertungsbetrieb wichtige Einrichtung nach dem BSI-Gesetz ist, muss nach § 30 BSIG auch für solche Systeme Risikomanagement, Schwachstellenbehandlung und die Sicherheit der Lieferkette nachweisen. Wir planen die Bilderkennung deshalb so, dass sie in eure NIS2-Dokumentation passt: lokale Auswertung, feste Versionen, protokollierte Updates.
Passt dazu
Weitere Spezialisierungen
Konkreter Fall statt Katalog
Erzählt uns in 30 Minuten, was bei euch anfällt. Wir sagen danach klar, ob sich das in diesem Feld lösen lässt und was es ungefähr kostet. Wenn es nicht passt, sagen wir auch das.
Kostenloses Erstgespräch