ACO-FILL

ACO-FILL entwickelt eine akustik- und KI-basierte Plattformtechnologie zur berührungslosen Füllstandserkennung in Behältern. Das Verfahren nutzt die raumakustische Impulsantwort als zustandsabhängige Signatur: Ein definierter akustischer Anregungsimpuls wird in den Behälter eingebracht; ein Mikrofon erfasst die resultierende Impulsantwort, aus der Signalverarbeitung und Machine-Learning-Methoden robuste Merkmale extrahieren und Füllstandsklassen bzw. -verläufe ableiten.

Das Projekt adressiert die technologische Lücke zwischen kostengünstigen, aber unzuverlässigen Ansätzen (z. B. einfache Schalter) und etablierten Sensorverfahren (Ultraschall, Radar, kapazitiv, gravimetrisch), die in bestimmten Einsatzfeldern durch Kosten, Montageaufwand, Wartung oder Medienkontakt limitiert sind. Eine europäische Patentanmeldung (EP4628854 A1) sichert den innovativen Ansatz ab.

Das Projekt startet bei TRL 3–4 mit nachgewiesenem physikalischem Prinzip und prototypischem Messaufbau. Ziel ist die Entwicklung eines integrierten Demonstrators (TRL 6), der autonom misst, on-device oder am Edge auswertet – einschließlich einer Federated-Learning-Architektur für kontinuierliche Modellverbesserung auf Basis verteilter Felddaten – und über standardisierte Schnittstellen in übergeordnete Systeme integrierbar ist. Als Pilot- und Einstiegsanwendung dient Smart Waste (Tonnen und Container), um die Übertragbarkeit auf weitere Behälteranwendungen und Branchen zu demonstrieren.

ACO-FILL stärkt das Forschungsprofil der Hochschule Trier – Umwelt-Campus Birkenfeld an der Schnittstelle aus akustischer Sensorik, Embedded Systems und datengetriebener Modellbildung und legt die Grundlage für eine industriell verwertbare, breit skalierbare Plattformtechnologie.