Sensorgestützte Sortierung von Alttextilien mittels NIR
Research output: Thesis › Master's Thesis
Standard
2023.
Research output: Thesis › Master's Thesis
Harvard
APA
Vancouver
Author
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TY - THES
T1 - Sensorgestützte Sortierung von Alttextilien mittels NIR
AU - Bäck, Tanja
N1 - gesperrt bis 15-05-2028
PY - 2023
Y1 - 2023
N2 - Der zunehmende Konsum von Textilien führt zu einer steigernden Textilfaserproduktion, wodurch hohe Mengen an natürlichen Ressourcen verbraucht und Schadstoffe in die Umwelt freigesetzt werden. Zur Reduktion der Umweltbelastung ist eine Wiederverwertung von Textilabfällen daher unerlässlich. Die sensorgestützte Sortierung von Alttextilien kann dabei eine wesentliche Rolle spielen, um ein effizientes Recycling zu erreichen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Erkennung von Textilfasern mittels Nahinfrarot (NIR)-Spektrometrie zu untersuchen sowie dessen Potentiale und Hindernisse zu beschreiben. Zudem soll eine Datenbank an Textilspektren am NIR-Sortierer angelegt werden. Es werden bereits durchgeführte Forschungsprojekte und EU-Projekte aufgezeigt und deren Erkenntnisse beschrieben. Zusätzlich wurden Alttextilien gesammelt und deren Materialzusammensetzung mit Hilfe von NIR-Spektren untersucht. Die Ergebnisse aus der praktischen Durchführung zeigen bei den Reinmaterialen (Baumwolle, Polyester, Polyacryl, Viskose, Seide, Leinen und Wolle) gut erkennbare charakteristische Spektralbereiche, die eine Unterscheidung möglich machen. Nur Baumwolle und Leinen sind sich in ihren Spektraleigenschaften zu ähnlich, sodass hier keine Trennbarkeit dargestellt werden konnte. Die Auswertung der Mischmaterialien Baumwolle/Polyester, Baumwolle/Viskose, Baumwolle/Polyacryl und Polyester/Viskose ergab erst ab einer Differenz von 10¿40 % zwischen den Mischungsverhältnissen und zum Reinmaterial eine sichtbare Abgrenzung. Kleinere Anteile einer zweiten Faserkomponente konnten nicht identifiziert werden. Dies zeigte sich auch bei der Auswertung von Mischmaterialien mit Elasthananteilen bis zu 8 %. Grundsätzlich kann gesagt werden, dass der Einsatz der NIR-Spektrometrie in der Sortierung von Alttextilien durch ihre Vorteile gegenüber anderen Methoden ein Potential darstellt und zu einer Verbesserung des Recyclings von Alttextilien beitragen kann.
AB - Der zunehmende Konsum von Textilien führt zu einer steigernden Textilfaserproduktion, wodurch hohe Mengen an natürlichen Ressourcen verbraucht und Schadstoffe in die Umwelt freigesetzt werden. Zur Reduktion der Umweltbelastung ist eine Wiederverwertung von Textilabfällen daher unerlässlich. Die sensorgestützte Sortierung von Alttextilien kann dabei eine wesentliche Rolle spielen, um ein effizientes Recycling zu erreichen. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Erkennung von Textilfasern mittels Nahinfrarot (NIR)-Spektrometrie zu untersuchen sowie dessen Potentiale und Hindernisse zu beschreiben. Zudem soll eine Datenbank an Textilspektren am NIR-Sortierer angelegt werden. Es werden bereits durchgeführte Forschungsprojekte und EU-Projekte aufgezeigt und deren Erkenntnisse beschrieben. Zusätzlich wurden Alttextilien gesammelt und deren Materialzusammensetzung mit Hilfe von NIR-Spektren untersucht. Die Ergebnisse aus der praktischen Durchführung zeigen bei den Reinmaterialen (Baumwolle, Polyester, Polyacryl, Viskose, Seide, Leinen und Wolle) gut erkennbare charakteristische Spektralbereiche, die eine Unterscheidung möglich machen. Nur Baumwolle und Leinen sind sich in ihren Spektraleigenschaften zu ähnlich, sodass hier keine Trennbarkeit dargestellt werden konnte. Die Auswertung der Mischmaterialien Baumwolle/Polyester, Baumwolle/Viskose, Baumwolle/Polyacryl und Polyester/Viskose ergab erst ab einer Differenz von 10¿40 % zwischen den Mischungsverhältnissen und zum Reinmaterial eine sichtbare Abgrenzung. Kleinere Anteile einer zweiten Faserkomponente konnten nicht identifiziert werden. Dies zeigte sich auch bei der Auswertung von Mischmaterialien mit Elasthananteilen bis zu 8 %. Grundsätzlich kann gesagt werden, dass der Einsatz der NIR-Spektrometrie in der Sortierung von Alttextilien durch ihre Vorteile gegenüber anderen Methoden ein Potential darstellt und zu einer Verbesserung des Recyclings von Alttextilien beitragen kann.
KW - Nahinfrarot (NIR) Spektrometrie
KW - Alttextilien
KW - sensorbasierte Sortierung
KW - Recycling
KW - Textilfaser
KW - Hauptkomponentenanalyse (PCA)
KW - near infrared (NIR) spectrometry
KW - post-consumer textiles
KW - sensor-based sorting
KW - recycling
KW - textile fiber
KW - Principal Component Analysis (PCA)
U2 - 10.34901/mul.pub.2023.176
DO - 10.34901/mul.pub.2023.176
M3 - Masterarbeit
ER -