Schwarze Kunststoffe recyceln: wie Thermographie und KI die Sortierung verändern
13.05.2026
Schwarze Kunststoffe haben ein Sichtbarkeitsproblem – denn sie werden von Sortieranlagen nicht erkannt. Das Ergebnis: Materialien, die eigentlich recycelbar wären, landen in der thermischen Verwertung. Gerade im Kontext von Circular Economy und steigenden Recyclingquoten wird deutlich: Hier geht ein relevanter Wertstoffstrom verloren. Genau hier setzt ein neues Verfahren des Fraunhofer IZFP an, das schwarze Kunststoffe gezielt identifizierbar machen soll.
Der Standard in der Kunststoffsortierung ist die Nahinfrarot-Technologie (NIR). Sie basiert auf reflektiertem Licht – und genau hier liegt das Problem.
"Schwarze Kunststoffe können nach heutigem Stand nur schwer sortenrein getrennt werden", erklären Kevin Schmitz und Andreas Keller vom Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP. "Die Allzweckwaffe der Kunststoffsortierung, hyperspektrale Bildgebung im NIR-Bereich, benötigt genügend an der Materialoberfläche reflektiertes Licht."
Das zentrale Hindernis: Carbon Black als Farbpigment absorbiert Licht nahezu vollständig. Die Folgen:
- kaum Reflexion für NIR-Sensoren
- keine zuverlässige Materialerkennung
- fehlende Trennung der Materialien
Alternativen existieren, sind aber teuer. Das wissen auch Schmitz und Keller: "Mit MWIR-Hyperspektralkameras kann eine gute Sortiergenauigkeit erreicht werden, preislich bewegt man sich jedoch allein für das Kamerasystem im sechsstelligen Bereich."
Thermographie: Sortierung schwarzer Kunststoffe über Wärmesignaturen
Ein neuer Ansatz setzt nicht auf Reflexion, sondern auf Emission. Forschende am Fraunhofer IZFP setzen thermographische Verfahren ein, um Materialien anhand ihrer Wärmestrahlung zu unterscheiden.
Das Prinzip:
- Kunststoffteile werden gezielt erwärmt
- eine Wärmebildkamera erfasst die thermische Signatur
- eine KI analysiert die Muster in Echtzeit
- das System trifft automatisch die Sortierentscheidung
"Unser Ansatz unterscheidet sich in zwei grundlegenden Punkten", so Schmitz und Keller. "Der betrachtete Wellenlängenbereich ist langwelliges Infrarot, während andere Systeme auf Nah- oder Mittelwelleninfrarot setzen."
Entscheidend ist der physikalische Perspektivwechsel: "Im nicht spektral aufgelösten langwelligen Infrarotbereich werden die durch Emission erzeugten Strahlungen genutzt, um die thermischen Eigenschaften der Materialien zu analysieren und hierdurch zu unterscheiden."
Mini-Glossar
- Nahinfrarot (NIR): Identifikation von Kunststoffen über reflektiertes Licht
- Hyperspektral: Analyse vieler Wellenlängen gleichzeitig
- Thermographie: Analyse von Wärmestrahlung
- Künstliche Intelligenz (KI): Mustererkennung und automatisierte Klassifikation
Von der Forschung in die Praxis
Ein funktionierender Demonstrator zeigt bereits, wie sich das Verfahren praktisch umsetzen lässt: Auf einem Förderband werden Kunststoffteile gezielt erwärmt, thermisch erfasst und automatisiert sortiert.
Für den industriellen Einsatz sind jedoch noch Herausforderungen zu lösen:
- unterschiedliche Partikelgeometrien nach dem Schreddern
- Verschmutzungen im Materialstrom
- Bandgeschwindigkeit für hohe Durchsätze
Gleichzeitig wird deutlich, welches Potenzial in dem Ansatz steckt. Für Betreiber von Sortieranlagen könnte sich ein bislang unerschlossener Stoffstrom erschließen.
"Bestehende Anlagen können durch ein System auf dieser Technologie den schwarzen Ausschuss, der aktuell hauptsächlich als Ersatzbrennstoff genutzt wird, weiter aufschlüsseln", erklären Kevin Schmitz und Andreas Keller. "Damit lassen sich hochwertige Kunststoffe wie PA6 herausfiltern und als angereicherter Strom vermarkten."
Die möglichen Effekte:
- höhere Recyclingquoten
- zusätzliche Erlösquellen
- bessere Erfüllung regulatorischer Vorgaben
Bis zur breiten industriellen Anwendung wird es jedoch noch einige Entwicklungszyklen benötigen.
- Integration neuer Sensorsysteme: Thermographiebasierte Verfahren könnten bestehende NIR-basierte Linien erweitern
- Datenkompetenz gewinnt an Bedeutung: KI-gestützte Auswertung wird zum zentralen Faktor für Sortierqualität
- Anlagendesign im Wandel: Kombination verschiedener Detektionsprinzipien wird relevanter
- Skalierung als Schlüssel: Geschwindigkeit, Verschmutzung und Partikelvielfalt bleiben entscheidende Stellgrößen
Fazit: Ein Erkennungsproblem, kein Materialproblem
Die Entwicklung zeigt: Schwarze Kunststoffe sind kein grundsätzliches Recyclingproblem, sondern ein Erkennungsproblem.
Neue Sensortechnologien, kombiniert mit Künstlicher Intelligenz, verschieben hier die Grenzen des bislang Machbaren. Entscheidend wird nun sein, wie schnell sich diese Ansätze in bestehende Sortierprozesse integrieren und unter realen Bedingungen skalieren lassen.
Gelingt dieser Schritt, könnten bislang verlorene Stoffströme künftig systematisch erschlossen werden – mit direkten Effekten auf Recyclingquoten, Ressourceneffizienz und die Wirtschaftlichkeit von Sortieranlagen.
Autorin: Elena Blume | K-Mag
Elena Blume schreibt seit acht Jahren für verschiedene Fachmagazine und ist seit 2021 Teil des K-Mag-Redaktionsteams. Besonders interessieren sie Themen rund um innovative Kunststofflösungen, die zur Nachhaltigkeit beitragen und aktuelle industrie- und gesellschaftsrelevante Herausforderungen adressieren.
Auf einen Blick
- NIR-Sensorik erkennt schwarze Kunststoffe nicht zuverlässig, da Carbon Black das reflektierte Licht absorbiert.
- Thermographie und KI ermöglichen erstmals eine Identifikation über Wärmesignaturen statt Reflexion.
- Dadurch können bisher verlorene Stoffströme in den Recyclingkreislauf zurückgeführt werden.
Key Takeaway:
Schwarze Kunststoffe sind kein Recyclingproblem, sondern ein Erkennungsproblem, das sich mit neuen Technologien zunehmend lösen lässt.