M2_Projekt

Gruppenprojekt zum Modul 2 Medien- und Bildungsmanagement Entwicklung Interaktiver Medien

♻️ KI-gestütztes Mülltrennsystem

Entwicklung eines intelligenten Mülltrennsystems mit KI-gestützter Objekterkennung, automatischer Sortierung und interaktiver Lernsoftware.

1. Thema und Problemstellung

Die richtige Mülltrennung ist ein wichtiger Bestandteil eines nachhaltigen Umgangs mit Ressourcen. Im Alltag ist jedoch nicht immer eindeutig, welcher Abfall in welche Tonne gehört. Besonders bei unterschiedlichen Verpackungsmaterialien und Verbundstoffen kann Unsicherheit entstehen.

Im Rahmen des Projekts soll ein KI-gestütztes Mülltrennsystem entwickelt werden, das Abfallgegenstände mithilfe einer Kamera erkennt, einer passenden Abfallkategorie zuordnet und den Sortiervorgang physisch unterstützt.

Ergänzend zeigt eine interaktive Lernsoftware, wie die KI ihre Entscheidungen trifft und welche Auswirkungen die richtige Mülltrennung auf die Umwelt hat.

Das Projekt verbindet künstliche Intelligenz, interaktive Medien und praktische Umweltbildung.

2. Anforderungen und Ziele

Ziel ist ein funktionsfähiger Demonstrator mit folgenden Funktionen:

Technische Funktionen

• Objekterkennung: Erkennung ausgewählter Abfallgegenstände mithilfe einer KI-Kamera.
• Müllklassifizierung: Zuordnung zu den Kategorien Gelbe Tonne, Papier, Bio und Restmüll.
• Automatische Sortierung: Weiterleitung des Gegenstands in das passende Fach über einen mechanischen Sortiermechanismus.

Interaktive Lernsoftware

• Live-Erkennung: Visualisierung des Kamerabildes mit Erkennungsrahmen und Sicherheitswert.
• Erkennungsprozess: Darstellung der drei Schritte „Bild aufnehmen“, „Merkmale suchen“ und „Entscheiden“.
• Erklärungen und Trenn-Tipps: Darstellung, worauf die KI achtet (Form, Material, Aufdruck), in welche Tonne der Gegenstand gehört und wie er richtig entsorgt wird.

Umwelt-Feedback nach dem Einwurf

Nach jedem Sortiervorgang erhält der Nutzer zusätzliche Informationen zu den ökologischen Auswirkungen:

• Wie viel dieses Materials wird pro Zeiteinheit in der Region, im Bundesland oder in Deutschland recycelt?
• Wie lange würde der Gegenstand in der Natur benötigen, um sich zu zersetzen?
• Welche Folgen können falsche Entsorgung und unkontrollierte Zersetzung haben, beispielsweise Mikroplastik oder Meeresverschmutzung?
• Bei Bioabfällen: Wie lange dauert der natürliche Abbau in der Umwelt und warum sollte Biomüll trotzdem richtig entsorgt werden?

Die Anwendung richtet sich insbesondere an Schülerinnen und Schüler und soll Wissen zur Mülltrennung sowie ein grundlegendes Verständnis für KI und Umweltzusammenhänge vermitteln.

3. Technologien und Werkzeuge

Bereich	Technologie	Verwendung
Hardware	Raspberry Pi 4/5	Zentrale Steuerung
Kamera	Sony IMX500 AI Camera	Objekterkennung
Programmiersprache	Python	Softwareentwicklung
Kamerazugriff	Picamera2	Kamerasteuerung
Benutzeroberfläche	Pygame	Interaktive Lernsoftware
3D-Druck	STL / CAD	Mechanische Komponenten
Aktorik	Servo-Motor	Steuerung der Kippmechanik

Als Ausgangspunkt dient das GitHub-Projekt IMX500-Object-Detection-UI von watsonove. Dieses bietet bereits eine Benutzeroberfläche und eine Anbindung an die Objekterkennung der IMX500-Kamera.

Die Anwendung wird um eigene Regeln zur Müllklassifizierung, interaktive Lerninhalte und Umweltinformationen erweitert.

Der physische Demonstrator wird möglichst kostengünstig umgesetzt. Vorhandene CAD- und STL-Dateien für Dreh- und Kippmechanismen sollen genutzt und bei Bedarf angepasst werden. Ein Servo übernimmt das Kippen einer Schale, die den Abfall in das entsprechende Fach leitet.

4. Recherche und Abgrenzung

Es existieren bereits KI-basierte Mülltrennsysteme sowie Projekte zur automatisierten Objekterkennung mit Raspberry Pi und Sony IMX500. Auch für mechanische Komponenten wie Servohalterungen, Drehplattformen und Kippmechanismen stehen online fertige CAD- und STL-Dateien zur Verfügung.

Das Projekt kombiniert diese Ansätze mit einer interaktiven Lernsoftware, die nicht nur die Sortierentscheidung, sondern auch den Erkennungsprozess und die ökologischen Folgen der Müllentsorgung verständlich macht.

Der Schwerpunkt liegt auf dem Lern- und Demonstrationscharakter und nicht auf der Geschwindigkeit industrieller Sortieranlagen.

5. Team und Rollen

Das vierköpfige Team teilt die Aufgaben zunächst in folgende Verantwortungsbereiche auf:

• Software und KI: Einrichtung der Kamera, Integration des bestehenden Modells und Umsetzung der Müllklassifizierung.
• Benutzeroberfläche: Entwicklung der Live-Erkennung, Erklärungsansichten, Umwelt-Feedbacks und des Quiz.
• Mechanik und 3D-Druck: Recherche geeigneter CAD-Dateien, Aufbau des Sortiermechanismus und Integration des Servos.
• Projektkoordination und Evaluation: Abstimmung der Teilbereiche, Recherche belastbarer Umweltdaten, Dokumentation und Planung möglicher Tests.

Die Aufgaben werden gemeinsam abgestimmt und teamübergreifend unterstützt.

6. Nächste Schritte

Zieltermin: 19.11.2026

Aufgabenbereich	Aufgabe
Software und KI	GitHub-Projekt analysieren
Hardware	Verfügbarkeit und Beschaffung der Sony IMX500 AI Camera klären
Mechanik und 3D-Druck	Druckfertige CAD-Dateien recherchieren und geeignete Modelle auswählen
Umweltinformationen	Verlässliche Daten zu Recyclingmengen, Zersetzungszeiten und Umweltfolgen recherchieren
Projektkoordination	Abfallkategorien festlegen und erstes Testkonzept vorbereiten

In der nächsten Sitzung sollen die technische Machbarkeit, die gewählten Komponenten und die konkrete Aufgabenverteilung für die Umsetzung festgelegt werden.