Die Auswahl von Ausblasventilen für optische Sortiersysteme

Bei der Auswahl von Pneumatikventilen zur Realisierung eines neuen Ventilblocks für die Schüttgutsortierung gilt es viele Faktoren zu beachten. Aufgrund der vielen Parameter wurde im Rahmen einer Bachelorarbeit eine Vorgehensweise entwickelt, mit der sich das Fraunhofer IOSB die Auswahl der Ventile erleichtert. Dafür wurden zunächst einige grundlegende Berechnungen angestellt, um die Auswahl der möglichen Ventile einzugrenzen. Diese betreffen die Ausblaskraft, den Druck, den Volumenstrom, die Schaltfrequenz und die Anzahl der Schaltspiele. Aufbauend auf diesen Berechnungen wurden Ventile ausgewählt und diese in einen Testaufbau zur Bestimmung der Ventileigenschaften integriert. Anhand der gewonnen Ergebnisse und unter Betrachtung weiterer Faktoren, wie Bauraum, Kosten und Montagezeit kann die Auswahl des Ventils, die immer unter dem Aspekt der geplanten Anwendung durchzuführen ist, getroffen werden. Abschließend ist zu bemerken, dass die Datenblätter der Hersteller im Vergleich zu unseren Tests sehr positiv ausgelegt sind. Bei den durchgeführten Tests erreicht keines der Ventile die darin angegeben Zeiten zum Öffnen und Schließen des Ventils. Dies liegt sicher daran, dass die Firmen einen anderen Testaufbau mit anderen Versuchsbedingungen haben. Aus diesem Grund ist es aber wünschenswert, dass die Firmen einheitliche, standardisierte, veröffentlichte Tests durchführen und somit vergleichbare Ergebnisse liefern. Den Firmen sei hier nochmals für die Bereitstellung der Ventile gedankt

Robot-Based Inline 2D/3D Quality Monitoring Using Picture-Giving and Laser Triangulation Sensors

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Beerensortierung bei Weißwein nach Größe und Farbe und deren Einfluss auf die Weinqualität

Im Zuge des verstärkten Maschineneinsatzes bei der Traubenlese kommt der optischen Trauben- bzw. Beerensortierung für die Weinqualität eine zunehmende Bedeutung zu. Nicht nur das Aussortieren von Fremdkörpern und faulem Traubenmaterial, sondern auch die zusätzlichen Möglichkeiten der Selektion des von Natur aus heterogenen Beerenmaterials nach qualitätsbestimmenden Inhaltsstoffen stehen im Mittelpunkt. Da die optischen Daten unabhängig vom verwendeten Wellenlängenbereich vorwiegend über Reflektion gewonnen werden, bleiben die Informationen vorwiegend auf die Inhaltsstoffe der Beerenhaut beschränkt. Beereneigenschaften wie Größe und Farbe sind daher hilfreiche Parameter, von denen seit Längerem bekannt ist, dass sie einen Einfluss auf die Inhaltstoffe und somit auf die Weinstilistik nehmen. Die hier vorgestellten Untersuchungen zeigen zum einen, welche analytischen Eigenschaften sich durch Beerengröße und -farbe in der Beere selbst ändern, und zum anderen, welchen Einfluss diese Eigenschaften auf die daraus resultierende Weinqualität haben. Daraus wird abgeleitet, in wieweit eine optische Sortierung nach diesen beiden Parametern einen Einfluss auf den späteren Weinstil besitzt. Die Ergebnisse werden am Beispiel von Trauben der Rebsorte Vitis vinifera L. cv. Weißburgunder aus dem Weinanbaugebiet Rheingau, Deutschland, dargestellt

From experiments to realizations: Hyperspectral systems: Presentation held at Sensor Based Sorting 2012, April 17-19, 2012, Aachen

Expectations on sorting quality have increased tremendously over the last two decades, regardless of what has to be sorted: minerals, food, or waste. Although the drivers might depend on the type of material, the goal is always the same: companies want to or have to increase the sorting quality while keeping or increasing the throughput. Thus, modern fast optical inspection systems based on visual, e.g., RGB line cameras, are integrated into many production lines. For about a decade, near-infrared sensors are also used for sorting but still play a minor role compared to the huge amount of sensors working in the visible range. The advantage of the near infrared range is that light is reflected which physically interacts differently with the material than electromagnetic waves do in the visible range. Thus, the material can be characterized differently in addition to an RGB-sensor. The disadvantage of a near-infrared sensor is that it is expensive, has got less pixels, and no multi-line sensor exists so far, to mention only a few aspects. State-of-the-art near-infrared sensors are sensitive over a wide spectral range. For discriminating desired product and foreign material it is usually necessary to filter this spectral range. Hyperspectral imaging systems are ideal tools for analysis of material that has to be sorted as they acquire a complete spectrum for each single pixel instead of only three spectral values as an RGB sensor does. Although it is preferable for laboratory analysis it is the exception to the rule to put a hyperspectral imaging system into work for, e.g., mineral sorting, recycling, or food sorting, due to its slowness, expensiveness, and insensitivity