Fertigungsverfahren in der Elektronikindustrie sind darauf ausgelegt, besonders kostengünstig zu produzieren – aber nicht darauf, die Materialien und Komponenten möglichst einfach wiederzuverwerten. Gleichzeitig werden die Nutzungszyklen immer kürzer. Das verursacht eine zunehmend größere Menge an Elektroschrott. Laut Statistischem Bundesamt wanderten 2022 in den 27 EU-Staaten rund fünf Millionen Tonnen ausgedienter Elektro- und Elektronikgeräte in den Müll. Zu einem geringen Teil werden Altgeräte – sofern sie nicht geschreddert werden – auch recycelt. Dafür müssen sie jedoch manuell demontiert, von Schadstoffen bereinigt, mechanisch zerkleinert und durch Sortierprozesse in verschiedene Fraktionen getrennt werden. Diese manuelle Demontage ist mit hohen Kosten verbunden und wenig effektiv.
Kameras erkennen Bauteile
Das Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) in Magdeburg hat daher im Projekt iDEAR ein System für automatisierte und zerstörungsfreie Demontageprozesse von Elektronik entwickelt. Der Ansatz kombiniert Mess- und Robotertechnik mit Künstlicher Intelligenz sowie Wissensmanagement. Der Name iDEAR steht für „Intelligente Demontage von Elektronik für Remanufacturing und Recycling“. Die Methode: Nachdem der Elektroschrott angeliefert und vereinzelt wurde, steht die Identifikation und Befundung am Anfang der Prozesskette. Dabei erfassen KI-basierte 3D-Kamera- und optische Sensorsysteme Label mit Angaben zu Hersteller, Produkttyp und -nummer. Sie erkennen außerdem Typ und Lage von Bauteilen, überprüfen Geometrien und Oberfläche, bewerten den Zustand von Verbindungselementen wie Schrauben und Nieten und detektieren Anomalien.
„Optische Messtechnik hilft, Etiketten zu erfassen und unterschiedliche Bauteile wie etwa Schrauben zu sortieren“, erklärt José Saenz, Gruppenleiter Assistenz-, Service- und Industrieroboter am Fraunhofer IFF. Zuvor trainierte Machine-Learning-Algorithmen identifizieren und klassifizieren dann Materialien, Kunststoffe und Komponenten auf Basis von Sensor- und Spektraldaten in Echtzeit. So erkennt die KI laut Saenz beispielsweise, ob eine Schraube verdeckt angebracht oder verrostet ist. Alle Daten werden in einem digitalen Demontagezwilling festgehalten, der quasi eine Instanz des Produkts darstellt und auch darüber informiert, ob ein ähnliches Produkt schon einmal demontiert wurde.
Demontage vom PC bis zur Mikrowelle
Im nächsten Schritt legen Saenz und sein Team in einer Software die Demontage-Sequenzen fest, die unter anderem definieren, ob eine vollständige oder partielle, also nur auf die Rückgewinnung hochwertiger Komponenten gerichtete Demontage stattfinden soll. Auf Basis dieser Informationen startet der Zerlegungsprozess. Der Roboter erhält eine Reihe von abzuarbeitenden Anweisungen und Abläufen wie etwa „Entferne links am Gehäuse zwei Schrauben, öffne das Gehäuse“. Zu den in den Demontagesequenzen festgelegten Skills gehören Roboterhandlungen wie zum Beispiel Schrauben, Heben, Schneiden, Herausziehen und Lokalisieren. In Tests ist es dem Demonstrator laut Fraunhofer IFF sogar gelungen, ein Mainboard aus einem PC-Gehäuse zu nehmen – eine sehr komplexe Aufgabe, die ein hohes Maß an Feinfühligkeit verlangt.
