„Es gibt etwa zwei Kilogramm Altkleider pro Kopf und Jahr, die sortiert werden müssen.“ Damit hebt Digitalministerin Kristina Sinemus (CDU) die Relevanz des Projekts zur KI-gestützten Altkleidersortierung der Firma Desion in Darmstadt hervor. In Deutschland werden nach Angaben des hessischen Digitalministeriums jährlich rund 175.000 Tonnen Textilabfälle aus privaten Haushalten gesammelt. Angesichts des anhaltenden Trends zu Fast-Fashion-Produkten steigt die Menge.
Um Altkleider weiter zu nutzen oder sie zu Putzlappen oder Dämmvlies zu verarbeiten, müssen die alten Kleidungsstücke sortiert werden. Das sei händisch nicht mehr zu leisten, sagt Dirk Siegmund, Geschäftsführer von Desion. Dafür gebe es auch nicht genügend Arbeitskräfte, die den schweren Job machen möchten. „Ein Mensch hat mal einen guten Tag, mal einen schlechten“, gibt er weiter zu bedenken. Das entwickelte System sei verlässlicher.
Dessen Entwicklung wurde durch das Programm „Distr@l“ des Digitalministeriums des Landes Hessen mit 160.000 Euro gefördert. Das 2020 gegründete Unternehmen, das inzwischen rund 20 Mitarbeiter zählt, entstand als Spin-off des Fraunhofer-Instituts für Graphische Datenverarbeitung und der TU Darmstadt. Die Grundsteine des Projekts wurden in der Forschung gelegt. In Darmstadt haben sie das erste vollautomatische Sortiersystem entwickelt – ohne menschliche Interaktion und mit hoher Genauigkeit. Das Zusammenspiel aus Sensorik, feinmechanischer Aktorik und KI-Logik sei ein Alleinstellungsmerkmal unter den bestehenden Systemen, so Siegmund. Insgesamt können bis zu 600 Artikel in der Stunde analysiert werden.
Die Sortierung geschieht in drei Stufen, erklärt Ingenieur Karim Boulannouar. Im Separator werden alle Kleidungsstücke grob vorsortiert und vereinzelt. Im zweiten Schritt kommt die KI zum Einsatz, im sogenannten Classifly-System. Hier werden die Kleidungsstücke einzeln eingeworfen und im freien Fall analysiert, bevor sie unten auf einem Fließband weitertransportiert werden. Während des freien Falls werden die Artikel mit vier Motion-Capturing-Kameras von allen Seiten fotografiert. Die Künstliche Intelligenz analysiert diese Fotos auf verschiedene Aspekte wie Löcher, Verschmutzungen oder Feuchtigkeit. Auch das Material wird erkannt, beispielsweise Jeanshosen werden separat gesammelt. Die Kriterien wurden dem neuronalen Netzwerk, also der KI, Schritt für Schritt beigebracht, berichtet Boulannouar. Kleidung mit Mängeln und kleinere Kleidungsstücke wie Unterwäsche können hier zuverlässig aussortiert werden, sagt Geschäftsführer Siegmund.
Sollten weitere Analysen des Kleidungsstücks notwendig sein, wird die sortierte Kleidung mit dem sogenannten T3S-System ausgebreitet. Kameras registrieren, wie groß das Kleidungsstück ist, um es dann einem Robotikarm zu ermöglichen, das Kleidungsstück optimal zu greifen und auszubreiten. In der Praxis wird die ausgebreitete Kleidung ein weiteres Mal fotografiert, um auch kleinere Mängel erkennen zu können.
Mit dem Einsatz des entwickelten Systems können Unternehmen nicht nur Zeit sparen, sondern es ermöglicht ihnen auch, die Sortierung an Ort und Stelle zu erledigen. Bisher wurde Kleidung zum Sortieren in Länder mit niedrigeren Arbeitslöhnen gefahren. Nun können die Fahrten entfallen – ein weiterer Nachhaltigkeitsfaktor des Projekts.
In Deutschland und in Schweden sind erste Maschinen schon im Einsatz. Desion möchte sein Geschäft nun erweitern. Zu den Kunden zählen Unternehmen, die Altkleider sammeln und sortieren, sowie Wiederverkäufer und Wäschereien, die ihre Kleidung ebenfalls sortieren müssen. Laut Geschäftsführer Siegmund wäre es auch möglich, dass das Retourenmanagement des Onlinehandels mit dem System automatisiert werden könnte.
