Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Das Projekt AZ: 35613\/01 \u0093Transparenz in textilen Recyclingprozessen\u0093 hat die Grundlage f\u00fcr die Quantifi-zierung von Faseranteilen in Geweben geschaffen und nachgewiesen, dass chemische Markierung und Recyclingprozesse kompatibel sind. Im Ergebnis steht ein Prototyp der Faseranteile am Fl\u00e4chentextil erkennt, ohne dass etwa Sensoren im Produktionsprozess notwendig w\u00e4ren.
\nTailorlux hat mit diesem Projekt erstmals maschinelles Lernen mit einem optischen Sensormix verbunden, der auf gro\u00dfes Interesse in der Textilindustrie gesto\u00dfen ist und fortan zum Handger\u00e4t weiterentwickelt werden soll. <\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten Methoden1.)\tMarkierung und chemisches Recycling von PET (Depolymerisation): Versuche in Politspinnanlage mit der Firma Jeplan
\n2.)\tMarkierung und Chemisches Recycling Baumwolle \/Pulpe:Versuche mit der Firma Renewcell und markierter Baumwolle.
\n3.)\tTests im mechanischen Recycling
\n4.)\tDesign Thinking Workshop mit der Fa. TapDo zur Erstellung des Prototypendesigns
\n5.)\tAufbau des Prototypen
\n6.)\tErstellen textiler Muster und Katalogisieren von textilen Mustern aus laufenden Projekten
\n7.)\tQuantifizierungsalgorithmus: Lernphase mit PCA (\u0084Principal Component Analysis\u0093)<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Die Ergebnisse zeigen, dass die industriellen Recyclingprozesse immer mindestens einen Prozessschritt zur Homogenisierung aufwiesen, die einen kausalen Zusammenhang zwischen Quantit\u00e4t von Markern und Rezyklat-Anteil erlauben. Die Markierungen selbst haben keinen negativen Einfluss auf textile Recyclingprozesse bzw. k\u00f6nnen das neue Signal f\u00fcr recycelte Ware kaum verf\u00e4lschen. Grunds\u00e4tzlich ist es also m\u00f6glich, recycelte Best\u00e4nde zu markieren, um ihren besonderen Wert gegen\u00fcber Neuware zu kennzeichnen und deren Quantit\u00e4t in Stoffen nachzuweisen. Dabei nahm das Projekt keinerlei Bewertung hinsichtlich der \u00f6kologischen Bilanz von chemisch recycelten Stoffen vor. Im Vordergrund des Projektes stand der grunds\u00e4tzliche Nachweis einer m\u00f6glichen Quantifizierung von Rezyklat in Fl\u00e4chentextilien zum Nachweis von Recyclingquoten, zur Weiterverwendung in einem Produktpass.<\/p>\n
Durch zahlreiche Anfragen und Einladungen an \u00e4hnlichen Projekten teilzunehmen, stellen wir abschlie\u00dfend fest, dass die Deutsche Bundesumweltstiftung ein Projekt gef\u00f6rdert hat welches am Puls der Zeit ist. Die Erstellung von Datenbanken und Sensoren zur Erh\u00f6hung der Recyclingquote mit werthaltigen und m\u00f6glichst homogenen Stoffstr\u00f6men hat gerade erst begonnen und Tailorlux hat mit drei Sensortypen M\u00f6glichkeiten aufgezeigt, mehr Transparenz in textiles Recycling zu bringen.
\nTailorlux hat hier eine einzigartige Pionierarbeit leisten d\u00fcrfen, die im Rahmen der weiteren Entwicklung auf ph\u00e4nomenale Ergebnisse hoffen l\u00e4sst. <\/p>\n
Durch zahlreiche Anfragen und Einladungen an \u00e4hnlichen Projekten teilzunehmen, stellen wir abschlie\u00dfend fest, dass die Deutsche Bundesumweltstiftung ein Projekt gef\u00f6rdert hat welches am Puls der Zeit ist. Die Erstellung von Datenbanken und Sensoren zur Erh\u00f6hung der Recyclingquote mit werthaltigen und m\u00f6g-lichst homogenen Stoffstr\u00f6men hat gerade erst begonnen und Tailorlux hat mit drei Sensortypen M\u00f6glich-keiten aufgezeigt, mehr Transparenz in textiles Recycling zu bringen.
\nTailorlux hat hier eine einzigartige Pionierarbeit leisten d\u00fcrfen, die im Rahmen der weiteren Entwicklung auf ph\u00e4nomenale Ergebnisse hoffen l\u00e4sst. <\/p>\n
F\u00fcr das Projektziel \u0084Stofferkennung mit NIR\u0093 und die M\u00f6glichkeit R-PET und PET ohne Markierung zu unterscheiden konnten keine signifikanten Proben eingeholt werden.
\n1.)\tDie absolute Intensit\u00e4t und Wellenl\u00e4ngenstabilit\u00e4t des NIR-Spektrometers muss so gew\u00e4hlt werden, dass geringe Probenmengen zu aussagekr\u00e4ftigen Informationen f\u00fchren oder deutlich gr\u00f6\u00dfere Mengen an Daten genommen werden.
\n2.)\tDie Vielfalt der PET Nachbehandlung hinsichtlich Farbe, Ausr\u00fcstung und Coatings ist ein Problem f\u00fcr die Erkennung.<\/p>\n
Die Grunds\u00e4tzliche Stofferkennung funktioniert und kann sehr gut in das Gesamtergebnis integriert werden.<\/p>\n
Jedoch unterliegt die spektrale Antwort des Materials im NIR sensorbedingten Schwankungen, jedoch ist die Form des Spektrums f\u00fcr die unterschiedlichen Materialien gleich. Dadurch wird ersichtlich, wie wichtig eine ausreichende Datenlage f\u00fcr die sichere Wiedererkennung von unterschiedlichen Materialien ist. Dies verifiziert die Annahme zur Analyse von Abbildung 1. F\u00fcr eine bessere Datenlage muss recyceltes Gewebe vollstufig unter kontrollierten Bedingungen hergestellt werden und ein zuk\u00fcnftiger NIR Sensor muss besser aufl\u00f6sen (siehe auch 5.6) k\u00f6nnen, um kleinste Abweichungen zu detektieren. Tailorlux hat die Schw\u00e4chen des verwendeten NIRONE Sensors analysiert und eine eigene NIR-Spektrometer Entwicklung angesto\u00dfen, die in Quartal II 2022 in ein Handger\u00e4t einflie\u00dfen sollen. Neben der Markierung ist NIR-Spektroskopie ein wesentlicher Erfolgsfaktor der Materialerkennung.<\/p>\n
Die Kameraerkennung wurde zun\u00e4chst nur als einfaches Erkennungshilfsmittel installiert, um spektrale Daten besser einordnen zu k\u00f6nnen. Im Projektverlauf konnte jedoch bewiesen werden, dass sich Verschnitt im Weben erkennen l\u00e4sst. So kann etwa ein Gewebe welches nur zu 50% aus recyceltem Garn gewebt wurde durch die Kamera erkannt werden. <\/p>\n
Die Kameraerkennung wird in Verbindung mit dem NIR-Sensor auch im Falle von Textilien Nachbearbei-tungsprozessen eine gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen. So ist es wahrscheinlich, dass PU-Coatings und F\u00e4rbeverfahren erkannt werden k\u00f6nnen. Es gibt erste Hinweise, dass das wasserschonende \u0084Dry-Indigo-Verfahren\u0093 mit dieser Methode erkannt werden kann. Problematisch sind die Filter der Kamera, da diese theoretisch f\u00fcr jeden Marker individuell gesetzt werden m\u00fcssen. F\u00fcr eine \u00dcberf\u00fchrung in ein Handger\u00e4t gibt es noch kein Konzept. <\/p>\n
Der Mix aus Stofferkennung, Markererkennung und Kamera wird auch die weitere Sensorentwicklung von Tailorlux pr\u00e4gen und ultimativ in einem Handger\u00e4t aufgehen. Die erstellten Muster sind eine Datenbasis die auch von anderen Projekten zu textiler Transparenz genutzt werden k\u00f6nnen. Die durch das Projekt gef\u00f6r-derte Materialvielfalt ist nach erstem Feedback von Projektpartnern einzigartig. Das Verifikationsunterneh-men Eurofins ist ebenfalls an den Daten interessiert. So k\u00f6nnte eine ausreichende Zahl von Referenzdaten in einer Datenbank dezentralen Pr\u00fcfstellen zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Tailorlux zieht daraus die Erkenntnis, dass ein angelerntes System auf immer gleichf\u00f6rmige Sensordaten zur\u00fcckgreifen muss und hat im September 2021 eine neue Sensorentwicklung initiiert, die einen verbesserten NIR und UV\/VIS-Sensor zum Ziel haben. Diese Sensoren lassen sich durch einen einzigartigen Produktionsprozess immer gleich kalibrieren und k\u00f6nnen so der dezentralen Datenerhebung einer Materialdatenbank dienen. <\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
Das ARD Format \u0084W..Wie Wissen\u0093 sendete am 05.12.2020 einen Beitrag der den Besuch von Tailorlux bei Altex zum Gegenstand hatte.
\nAuf der Basis der Pressemitteilung der Deutschen Bundesstiftung Umwelt, meldeten sich unter anderen zwei Verb\u00e4nde bei Tailorlux. Im Ergebnis dieser Gespr\u00e4che ist Tailorlux dem Netzwerk ReNewTex beigetreten, wo aktuell eine Markierung f\u00fcr das Recycling von Teppichen und anderen Bodenbel\u00e4gen entwickelt wird. Der Organisator, das Institut f\u00fcr Forschung, Pr\u00fcfung und Zertifizierung (https:\/\/www.tfi-aachen.de\/) ist von den ersten Ergebnissen \u00fcberzeugt und m\u00f6chte dazu vermutlich einen ZIM Antrag stellen.
\nTailorlux hat das Projekt au\u00dferdem beim Zentralverband Textil+Mode vorgestellt.<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Das Projekt hat in vielerlei Hinsicht neue Impulse f\u00fcr Transparenz in textilen Recyclingprozessen geschaffen. Wichtigster Grundstein ist die Erkenntnis, dass die bereits bei der Biobaumwolle eingesetzte Markierungstechnologie auch in textilen Recyclingprozessen eingesetzt werden kann. Sowohl beim chemischen als auch mechanischen Recycling sind keine Signalverf\u00e4lschungen zu erwarten. Recycelte Fasern und Polymere k\u00f6nnen sicher markiert werden, um \u0084Greenwashing\u0093 zu vermeiden. Vielmehr kann die Verwendung dieser Fasern auch in einem Fl\u00e4chengewebe zerst\u00f6rungsfrei nachgewiesen werden.
\nDer daf\u00fcr entwickelte Prototyp setzt einen, nach heutigem Kenntnisstand weltweit einzigartigen Sensormix ein, um die Zusammensetzung von Textilien mit k\u00fcnstlicher Intelligenz zu analysieren. Auch wenn ein Unternehmen wie Eurofins grunds\u00e4tzliches Interesse an einem solchen Verifikationsger\u00e4t zeigt, so muss die weitere Entwicklung ultimativ in ein Handger\u00e4t m\u00fcnden, um an verschiedenen Punkten der textilen Wertsch\u00f6pfung aber auch in anderen Industrien eingesetzt zu werden. Beinahe in jedem Industriezweig gibt es digitale Konzepte wie die Blockchain zur Verbesserung von Transparenz und Materialauthentizit\u00e4t aber keine physischen Analysen die solche Konzepte auch st\u00fctzen.
\nEine zentrale und selbstlernende Datenbank zur Materialanalyse braucht neben Markern und VIS-Spektroskopie auch einen NIR Sensor. Das nun abgeschlossene Projekt konnte nicht alle Ziele hinsichtlich der NIR-Erkennung erreichen, hat aber wertvolle Grundlagen geschaffen, die in ein weiterentwickeltes Ger\u00e4t einflie\u00dfen werden.
\nZu einem umfassenden Fazit geh\u00f6rt auch, den Stellenwert der Mustererstellung nochmals hervorzuheben. Durch das gef\u00f6rderte Projekt konnte eine einzigartige Vielfalt von textilen Mustern erstellt werden. Diese Muster sind die Grundlage f\u00fcr den Aufbau des neuronalen Netzwerkes. Dieses Netzwerk erkennt klassifiziert die erstellten Muster schon heute mit einer Genauigkeit von >90%. Das hei\u00dft, dass eine einzelne Probe, die dem Algorithmus pr\u00e4sentiert wird, mit einer Wahrscheinlichkeit von \u00fcber 90 % der korrekten Klasse zugeordnet wird. Weitere Forschung in Richtung alternativer Vorverarbeitung und stochastischer Repr\u00e4sentation der Daten wird das Modell weiter verbessern
\nDas Projekt hat einen funktionalen Prototypen vorgebracht und erstmals Sensordaten, Markierung und k\u00fcnstliche Intelligenz in einem Ger\u00e4t kombiniert. Tailorlux wird dieses Projekt selbstst\u00e4ndig fortf\u00fchren und hat dazu folgende Ma\u00dfnahmen getroffen:<\/p>\n
–\tDie Mustererstellung geht durch textile Projekte weiter und jedes erstellte Kundenmuster erweitert die Datenbank.
\n–\tTailorlux hat eine eigene VIS\/NIR Entwicklung begonnen, die eine neue Sensorplattform schaffen wird.
\n–\tDie Hochschule Niederrhein und Saxion haben Interesse an einer Kooperation zum weiteren Aus-bau der Materialdatenbank.
\n–\tAnfertigung einer Masterarbeit \u00fcber das Thema. <\/p>\n
Der Markt verlangt nach L\u00f6sungen die zur Klarheit \u00fcber die Verwendung von recycelter Waren beitragen. Die ambitionierten Recyclingquoten und Emissionsabgaben werden diesen Trend noch verst\u00e4rken. Das vorliegende Projekt markiert einen ersten Meilenstein auf dem Weg zu einer technischen M\u00f6glichkeit die Recyclingquote in textiler Wertsch\u00f6pfung tats\u00e4chlich nachzuweisen und Ideen wie den Produktpass zu verbessern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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