KI-gestützte sensorbasierte Sortierung textiler Bekleidungsabfälle zur Bewertung des Zustands und der Tragbarkeit (KISSTex)

Im Rahmen des Projekts „KISSTex“ wird ein KI-gestützter Sortierprozess basierend auf Bild- und Infrarotdaten für Alttextilien entwickelt um wiederverwendbare Textilien zu identifizieren und zu kategorisieren.

Der Sortierprozess für Altbekleidungstextilien erfolgt derzeit überwiegend manuell und visuell, um Zustand, Tragbarkeit und Marktfähigkeit zu bewerten, was oft zu subjektiven Fehlern und hohen Kosten führt. Das F&E-Projekt "KISSTex" entwickelt daher eine KI-basierte Sortierlösung mit Software- und Hardware-Komponenten, um eine effizientere und objektivere Bewertung zu ermöglichen und die automatisierte Sortierung zu unterstützen. Die Schlüsseltechnologie kombiniert optische und Nahinfrarot-Sensoren zur effektiven Erfassung und Analyse der Textileigenschaften. Durch die Integration von Explainable AI (XAI) wird die Transparenz der Entscheidungsprozesse des KI-Systems erhöht, was die Vertrauenswürdigkeit und Akzeptanz der automatisierten Lösung steigert. XAI ermöglicht es, die Entscheidungen der KI-Modelle zu erklären und zu begründen, wodurch die Überwachung, das Verständnis und die Anpassung des Systems für Qualitätssicherung und Prozessoptimierung erleichtert werden. Zudem erweitert Föderiertes Lernen das Konzept, indem mehrere Maschinen lernen und Erkenntnisse teilen, was die Effektivität und Genauigkeit verbessert und gleichzeitig Datensicherheit und Datenschutz gewährleistet.