MARTIN GmbH: Effiziente Verbrennung durch Computer Vision – innovative Technologie für thermische Prozesse

Die MARTIN GmbH sucht nach innovativen Wegen, um komplexe Prozesse zu erfassen und zu optimieren, um somit die Effizienz ihrer thermischen Anlagen zu steigern. Gemeinsam mit Zühlke möchte der weltweit führende Anbieter von Anlagen zur thermischen Abfallverwertung dazu Abweichungen von der optimalen Flammenposition automatisch erkennen und beheben. Die Idee: Mit Hilfe eines Computer-Vision-basierten Soft Sensors und einer KI-basierten Software die genaue Position der Flammen im Verbrennungsprozess automatisch in Echtzeit identifizieren und optimieren. 

Basis der Zusammenarbeit ist der von MARTIN entwickelte Prototyp, der bereits grundlegende Informationen zur Verbrennung anhand von Farbe und Helligkeit im Brennbett liefert. Die Herausforderung für das Projektteam besteht nun darin, diesen Ansatz zu verfeinern und auf Basis von Echtzeit-Videobildern eine präzise Lageerkennung der Flammen zu ermöglichen. Mit dieser Lageerkennung sollen mögliche Abweichungen festgestellt und daraufhin die Regelung optimiert werden, um eine effektivere Verbrennung zu gewährleisten. 

Starkes Partner-Ökosystem sichert Agilität und Effizienz

Das interdisziplinäre Team von MARTIN und Zühlke setzt auf ein agiles Vorgehen, das eine kontinuierliche Abstimmung und Flexibilität ermöglicht. Der erste Prozessschritt besteht in der Einrichtung einer Trainings- und Testumgebung in der AWS-Cloud. Die bewährte und flexible AWS-Infrastruktur sichert MARTIN nicht nur eine skalierbare und ressourceneffiziente Umgebung, sondern erleichtert auch die spätere Integration und Skalierung. 

Gemeinsam mit einem spezialisierten Dienstleister übernimmt das Zühlke-Team die Segmentierung eines ausgewählten Teils des Bildmaterials und programmiert die eigentliche Applikation. Das Team entwickelt ein robustes Modell, das mit augmentierten Bildern trainiert wird. Darunter beschnittene, gedrehte, verschobene und gespiegelte Aufnahmen, um die Anwendung auf unterschiedliche Kamerasituationen vorzubereiten. Diese Herangehensweise gewährleistet eine hohe Robustheit und Zuverlässigkeit der Lageerkennung, selbst in komplexen Umgebungen. 

Die Bereitstellung der Anwendung erfolgt in Form von Docker Images mit Deployment-Skripten (docker compose), was eine flexible Integration in die bestehenden Systeme sowie eine einfache Skalierung und Wartung ermöglicht. Die Trainings- und Testumgebung wurde als „Infrastructure as Code“ an MARTIN übergeben. Das stellt sowohl eine erleichterte Implementierung als auch eine transparente und reproduzierbare Umgebung sicher. Die erfolgreiche Entwicklung wird durch eine umfassende technische Dokumentation abgerundet. So kann das Team nicht nur die technischen Anforderungen erfüllen, sondern auch eine zukunftsfähige und gut dokumentierte Lösung für die zukünftigen Herausforderungen von MARTIN realisieren. 

Präzise Steuerung durch Computer Vision als Basis für weitere Innovation

Das Projekt verdeutlicht nicht nur die technologische Innovationskraft durch den Einsatz von Computer Vision, sondern zeigt auch, wie eine präzise Steuerung und Regelung in komplexen thermischen Prozessen zu einer effizienteren Verwertung führen kann. Durch die präzise Echtzeit-Lageerkennung der Flammenpositionen werden Abweichungen schnell erkannt und die Regelung der Verbrennung optimiert. Dies führt zu einer sichereren und stabilen thermischen Behandlung und einer Reduktion von unverbrannten Bestandeilen in den mineralischen Reststoffen aus der Verbrennung.  

Die schnelle Integration der Lösung in den laufenden Betrieb ermöglicht es MARTIN zudem, unmittelbar von den Vorteilen der verbesserten Lageerkennung zu profitieren. Darüber hinaus ist das Projekt bereits auf zukünftige Entwicklungen fokussiert. Die geplante Erweiterung um weitere Erkennungsmerkmale, insbesondere zur Erkennung von Anomalien im Brennbettsichert MARTIN auch in Zukunft einen Vorsprung durch Innovation. Die MARTIN GmbH kreiert somit nicht nur unmittelbare Vorteile in der effizienten thermischen Verwertung, sondern schafft auch die Basis für zukünftige Innovationen und Anpassungen an neue Herausforderungen.