Kiramet: KI-basierte Konditionierung von Schredderschrott – für grüneren Stahl
Abstract
Zusammenfassung Computergestützte Bildanalyse bietet großes Potenzial für die Sortierung heterogener Partikel – gerade in der Abfallwirtschaft, wo traditionelle Handsortierung an ihre Grenzen stößt. Mit dem zunehmenden Bedarf an hochwertigem Stahlschrott, insbesondere durch den Umstieg von Hochöfen auf Elektrolichtbogenöfen, wächst der Druck, metallische Abfälle präziser und skalierbarer aufzubereiten. Das FFG-Leitprojekt „Kiramet“ adressiert diese Herausforderung, indem es KI-basierte Bildverarbeitung für die Schrottsortierung entwickelt. Der Beitrag zeigt, welche Verfahren dafür besonders geeignet sind und wie sie in industrienahen Versuchen bereits Eisenfraktionen mit Reinheiten von über 99 m% erzielen konnten.
Fields of Study & Subjects
Mineral Processing and Grinding
Advanced Neural Network Applications
Industrial Vision Systems and Defect Detection
Publication details
- Journal / source
- Österreichische Wasser- und Abfallwirtschaft
- Volume
- 78
- Issue
- 3-4
- Pages
- 196–199
- Publication date
- 16 January 2026
- Language
- DE