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KI-Mikroskop für Mikroplastik und Fälschungserkennung: Hightech aus der Schweiz, Hochschule für Technik und Umwelt FHNW

25.6.2025 – Hochschule für Technik und Umwelt, Institut für Biomasse und Ressourceneffizienz


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soil_microplastics_UV-VIS_bearbeitet_kleiner.jpg

Die Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW hat ein neuartiges Mikroskop entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz mikroskopisch kleine Kunststoffpartikel nicht nur erkennen, sondern auch automatisch zählen kann. Das Gerät, das ursprünglich für die Umweltforschung konzipiert wurde, eröffnet nun auch spannende Perspektiven für Anwendungen in der Kriminalistik und der industriellen Qualitätskontrolle – etwa bei der Erkennung von gefälschten Münzen oder Uhren.

Ein Mikroskop der nächsten Generation

Das neu entwickelte System kombiniert fortschrittliche Optik mit massgeschneiderter Software. Es bietet eine aussergewöhnlich hohe Auflösung von 8 x 8 Mikrometern bei einem grossen Sichtfeld von 42 x 37 Millimetern – ein technischer Spagat, der nur durch ein telezentrisches Objektiv (Myutron MGTL0345V) und eine hochauflösende Kamera (Basler ace 2 R) möglich wird. Die Ausleuchtung erfolgt mittels UV/vis-Technologie (Falcon FLDR-i100B-UV24-W), wodurch auch fluoreszierende Mikroplastikpartikel sichtbar gemacht werden können.

Intelligente Software trifft auf mikrometergenaue Hardware

Die Software basiert auf Python und wurde vollständig in-house entwickelt. Herzstück ist ein KI-gestütztes Analyseverfahren, das mikrometergroße fluoreszierende Partikel automatisch erkennt, klassifiziert und quantifiziert. Die Plattform ist modular aufgebaut und lässt sich für unterschiedliche Anwendungen schnell anpassen – etwa für die Analyse von Bodenproben direkt vor Ort (in-situ) oder im Labor (ex-situ).

Von der Umweltanalyse zur Fälschungserkennung

Ursprünglich für die Erforschung von Mikroplastik in Böden und Gewässern konzipiert, zeigt sich nun ein weiteres, vielversprechendes Anwendungsfeld: Die Fähigkeit des Systems, feinste Unterschiede in Materialstruktur, Lichtreflexion und Oberflächentextur zu erkennen, macht es auch zu einem potenziell leistungsstarken Werkzeug in der Erkennung von Produktfälschungen. So könnten künftig etwa Unterschiede in der Prägung oder Legierung von Münzen, oder mikroskopische Oberflächendetails von Uhrengehäusen automatisiert überprüft werden.

  • plant_stem_UV-VIS_bearbeitet.jpg
    Pflanzenstamm
  • phosphate_crystals_VIS_bearbeitet.jpg
    Phosphatkristalle
„Was wir für die Umweltforschung entwickelt haben, könnte sich als Gamechanger in ganz anderen Bereichen erweisen – etwa bei der Fälschungserkennung oder der Qualitätssicherung in der Industrie“
Projektleiter Prof. Dr. Petar Mandaliev

Wissenschaftlicher Hintergrund: Mikroplastik als Umweltproblem

Die Entwicklung des Mikroskops ist Teil des SNF-geförderten Projekts MIRACLE, das sich mit der Detektion und Quantifizierung von Mikroplastik in landwirtschaftlichen Böden beschäftigt. Mikroplastik (Partikel <5 mm) wurde bereits in Trinkwasser, Flüssen und Meeren nachgewiesen. Sein Vorkommen in Böden ist bislang jedoch nur unzureichend dokumentiert – nicht zuletzt wegen fehlender standardisierter Analysemethoden. Genau hier setzt das Projekt an: mit Hyperspektralbildgebung, Künstlicher Intelligenz und einer optionalen Integration in Drohnenplattformen zur Makroplastik-Erkennung auf Feldern.

Bodenprobe mit Mikroplastik (grüne Punkte)

Ziel ist es, Behörden, Industrie und Landwirtschaft einfache und kostengünstige Werkzeuge an die Hand zu geben, um die Belastung von Böden langfristig zu überwachen und Gegenmassnahmen gezielt zu planen.

Weitere Informationen zum Projekt

Minderung von Makro- und Mikroplastik in landwirtschaftlichen Böden mittels hyperspektraler Bildgebung (MIRACLE)

The Institute of Biomass and Resource Efficiency FHNW recently successfully launched the SNF Practice-to-Science project Miracle.

Labor für Mikroplastik- und Schadstoff-Imaging

Das Labor für Mikroplastik- und Schadstoff-Imaging konzentriert sich auf die Erkennung, Analyse und Erforschung von Mikroplastik und Schadstoffen in verschiedenen Medien, wie Böden oder Recyclingdünger.

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