MIRKAL

KI-Multisensoren-Technologien für das Recycling von mineralischen Bauabfällen

Das Projekt zielt auf die Entwicklung KI-gestützter Sensorbrücken für mobile Aufbereitungsmaschinen zur präzisen Erkennung mineralischer Bau- und Abbruchabfälle und Trennung in hochwertige Sekundärrohstoffe ab. Mithilfe moderner Sensortechnik und intelligenter Objekterkennung wird präzises Recycling unter realen Bedingungen ermöglicht. Die Lösung schont Ressourcen, reduziert CO₂-Emissionen und erschließt neue Potenziale für Urban Mining und zirkuläre Wertschöpfung.

Präzise Erfassung von Bau- und Abbruchabfällen

Ziel des Projekts MIRKAL ist die Entwicklung einer KI-gestützten Multi-Sensorbrücke für mobile Aufbereitungsmaschinen, mit der mineralische Bau- und Abbruchabfälle effizient erfasst, analysiert und damit die Auftrennung in hochwertige Sekundärrohstoffe unterstützt werden können. Damit wird auf den steigenden Rohstoffbedarf im Bauwesen, strengere gesetzliche Anforderungen (z. B. Ersatzbaustoffverordnung) sowie die bislang begrenzte Qualitätssicherung im mobilen Baustoffrecycling reagiert.

Der zentrale Bedarf liegt in einer präzisen, automatisierten und normgerechten Materialstromanalyse unter realen Einsatzbedingungen. Bestehende Verfahren sind hierfür unzureichend, da sie die komplexe Zusammensetzung von Bau- und Abbruchabfällen nur eingeschränkt erfassen können. MIRKAL verfolgt daher das Ziel, durch den Einsatz moderner KI-Methoden und Multisensorik eine innovative Lösung für Urban Mining bereitzustellen, die Recyclingqualität, Ressourceneffizienz und Wirtschaftlichkeit gleichermaßen verbessert.

Fusion von Multisensorik und KI in mobiler Anwendung

Der innovative Charakter des Projekts liegt in der erstmaligen Kombination von KI-basierter semantischer Instanzsegmentierung mit einer multisensorischen Datenfusion in mobilen Aufbereitungsmaschinen für Bauabfälle. Hierzu werden RGB-Bilddaten (Rot-Gelb-Blau) mit Hyperspektral- und NIR-Sensorik verknüpft, um Materialarten, Partikelgrößen und Reinheitsgrade in Echtzeit zu bestimmen. Eine neuartige, umfangreiche Trainingsdatenbank von Bau- und Abbruchabfällen bildet die Grundlage für das KI-Training.

Methodisch gliedert sich das Projekt in die Entwicklung der KI-Modelle, den Aufbau der Sensorbrücke, die Integration in eine mobile Aufbereitungsmaschine sowie umfangreiche Tests unter Praxisbedingungen. Die Technologie wird beispielhaft an einer mobilen Maschine demonstriert, die Beton-, Ziegel- und Störstofffraktionen automatisiert erkennt und deren Qualität kontinuierlich überwacht. Dadurch wird eine bislang nicht erreichte Genauigkeit der Materialtrennung im dynamischen Materialstrom erzielt.

Marktfähige Technologien für Urban Mining

MIRKAL zielt auf klar verwertbare Ergebnisse mit hohem wirtschaftlichem Potenzial. Die entwickelte KI-Sensorbrücke ermöglicht eine deutliche Steigerung der Effizienz, Qualität und Normkonformität im Baustoffrecycling. Für Maschinenhersteller, Anlagenbetreiber und Recyclingunternehmen eröffnet dies neue Marktchancen, etwa durch höherwertige Sekundärrohstoffe, reduzierte Ausschussquoten und automatisierte Qualitätssicherung.

Die Arbeitsteilung im Projekt stellt sicher, dass Forschung, industrielle Umsetzung und betriebliche Praxis eng verzahnt sind. Die Ergebnisse können sowohl in neue Maschinen integriert als auch als digitale Dienstleistungen zur Materialstromanalyse genutzt werden. Langfristig bietet die Technologie Skalierungspotenzial für weitere Branchen und bildet die Basis für wettbewerbsfähige, zirkuläre Geschäftsmodelle in einer ressourcenarmen Zukunft.