Abfallerkennung durch Radio Frequency Identification

Für ein effizientes und hochwertiges Recycling sind Informationen über die Zusammensetzung und den Schad- und Wertstoffgehalt der eingegebenen Produkte unabdingbar.Dafür sind entweder zeit- und kostenaufwendige Analysen erforderlich oder alternativ die Erkennung des Materials und Zuordnung der Eigenschaften. Insbesondere für die Erkennung von Materialien wurden in den letzten Jahren sehr aufwendige Detektionsverfahren entwickelt.

Deutlichen Anschub für diese Entwicklungen gaben die Anforderung zur Sortierung von Verpackungen (Duales System) und der Wunsch, mehr Fraktionen gemeinsam erfassen zu können, um den Verbraucher zu entlasten. Das Ergebnis sind komplexe Verfahren zur sensorgestützten Sortierung von z.B. PET oder Batterien mit Infrarot oder Röntgenstrahlen [Pretz 2006]. Diese mühevolle Eruierung der Informationen könnte entfallen, wenn die Produkte die benötigten Informationen selbst mit sich führen würden. Da der Produzent über diese Daten verfügt, ist es ihm mit sehr geringem Aufwand möglich, diese mit dem Produkt zu verknüpfen. Auf diese Weise können Informationen aus der Produktionsphase in die Nutzungsphase weiter getragen werden und darüber hinaus in die Entsorgungsphase. Eine wesentliche Voraussetzung für die effiziente Nutzung dieser Informationen ist deren automatische Erfassbarkeit. Diese ist bei Anwendung automatischer Identifikationssysteme (Auto-ID-Systeme) gegeben, die jeweils unterschiedliche Vor- und Nachteile aufweisen [Finkenzeller 2002]. Ein bekanntes und weit verbreitetes Auto-ID-System ist das Barcode-System, das sich durch gute Maschinenlesbarkeit und vergleichsweise geringe Kosten auszeichnet. Jedoch ist dessen Einsatz abhängig vom direkten Sichtkontakt zwischen Lesegerät und Strichcode-Etikett. Zudem sind die verwendeten Papieretiketten anfällig gegen den Einfluss von Schmutz und Nässe.



Copyright: © Universität Kassel
Quelle: Band 5 - Stoffströme der Kreislaufwirtschaft (Januar 2006)
Seiten: 10
Preis: € 5,00
Autor: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Arnd I. Urban
Dipl.-Ing. Ruth M. Morgan
Dipl.-Geoökol. Kai Kuhnhenn
 
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