5AHWII 2025/26
Im Schulalltag landen viele Dinge einfach „irgendwo“ im Kübel, weil oft nicht klar ist, ob etwas zu Restmüll, Papier oder in den Gelben Sack gehört. Genau hier setzt unser Projekt „Smart-Waste“ an: Wir haben ein System entwickelt, bei dem der Benutzer nur noch in eine Öffnung einwirft – die Sortierung übernimmt die Technik im Inneren. So soll das Entsorgen einfacher werden und gleichzeitig Ressourcen geschont werden.
Die Idee
Unsere Grundidee war, den Ablauf für die Nutzer so simpel wie möglich zu halten und die Entscheidung nach innen zu verlagern. Statt mehrere Kübel mit unterschiedlichen Deckeln nebeneinander zu stellen, gibt es eine gemeinsame Einwurfstelle. Im Inneren wird der Gegenstand erfasst und automatisch in eine von drei Kategorien einsortiert: Restmüll, Papier oder Gelber Sack.
Die Anlage arbeitet dabei zweistufig: Auf der ersten Ebene wird entschieden, ob der Abfall direkt im Restmüll landet oder weitergegeben wird. Auf der zweiten Ebene wird dann zwischen Papier und Leichtverpackungen unterschieden. Dadurch bleibt der Aufbau kompakt, aber der Sortierprozess ist klar strukturiert.
Umsetzung mit KI, Raspberry Pi und Weboberfläche
Technisch wird der Abfall zunächst auf einer Klappe gewogen und von einer Kamera aufgenommen. Das Bild wird auf einem Raspberry Pi von einer KI-Bilderkennung ausgewertet, die anhand des Aussehens versucht zu erkennen, um welche Art von Abfall es sich handelt. Über Servomotoren werden die Klappen so angesteuert, dass der Gegenstand in den richtigen Behälter fällt.
Die erkannten Daten (Kategorie, Gewicht, Zeitpunkt) werden in einer Datenbank gespeichert. Eine kleine Webanwendung mit Node.js liest diese Werte aus und zeigt auf einer Statistikseite an, wie viel von jeder Müllart über einen bestimmten Zeitraum angefallen ist. Am Display des Raspberry Pi wird zusätzlich kurz eingeblendet, welche Kategorie erkannt wurde, damit man direkt Rückmeldung bekommt.
Team: Adin Hadzialic, Manuel Glanz, Matthias Lehota, Ali Karadag
Betreuer: Prof. Schratt
