Sistem razvrsti granularne materiale v večjem obsegu hitreje in natančneje

Conception to birth -- visualized | Alexander Tsiaras (Julij 2019).

Anonim

Pesek, gramoz, premog, soljenje ali diamanti, žitarice, sladkor, kava ali grozdje in odpadki - veliko vsakdanjega blaga je bolj ali manj zrnato. Za razvrstitev tega razsutega materiala po kakovosti in velikosti je treba razvrščati v prefinjen proces. V Nemčiji deluje samo deset tisoč vrst sortirnih strojev. Znanstveniki Tehnološkega inštituta Karlsruhe (KIT) in Fraunhoferjevega inštituta za optroniko, sistemske tehnologije in ocenjevanje slike (IOSB) so razvili sistem, ki je sposoben razvrščati veliko hitreje, ceneje in natančneje kot prejšnje tehnike.

Materiali v razsutem stanju se obdelujejo v skoraj vseh industrijskih panogah, vključno z gradbeništvom, logistiko, kemijo in kmetijstvom. Zaradi velikega števila rastlin bi vsako izboljšanje razvrščanja korakov, potrebnih povsod, lahko prihranilo milijarde. "Gospodarske koristi tega projekta je težko precenjevati, ogromne vire bi se lahko rešili, " pojasnjuje profesor Uwe Hanebeck na KIT pri opisovanju nove tehnologije. Zaradi vzorcev gibanja predmetov, ki jih je treba razvrstiti, je mogoča natančnejša razvrstitev kot v običajnih sortirnih sistemih. Industrija je že pokazala zanimanje za novo tehnologijo, pravi profesor Thomas Längle, odgovoren za projekt na Fraunhofer IOSB.

"Klasični sistemi za razvrščanje vrst pasov skenirajo material, ki ga je treba razvrstiti s pomočjo kamere, dele, ki jih ni treba obdelati, se brizgajo z zračnimi šobami pod tlakom", pojasnjuje Georg Maier iz IOSB. Obstaja težava: kamere, ki zdaj uporabljajo, skenirajo predmete le na kratkem delu pasu, ki omogoča le grobo razvrstitev. Posledično je več rezultatov za doseganje zadovoljivega rezultata.

Ekipa, ki sta jo vodila Längle in Hanebeck, je razvila sistem razvrščanja, v katerem kamere, ki delujejo z različnih perspektiv, zajamejo natančnejši pregled materiala v razsutem stanju. Na ta način se lahko učinkoviteje razlikujeta med predmeti različnih kategorij. Poleg tega algoritmi, ki temeljijo na slikah, napovedujejo, kako se bodo predmeti premaknili na pas. Na ta način je mogoče natančneje določiti tuje organe.

Prednosti novega sortirnega sistema pojasnjuje Benjamin Noack iz ISAS-a na primer sfer in hemisfer: "Ko gledate z vrha, izgledata enako. Medtem ko hemisfere normalno ostanejo na pasu, so krogle nemirne, kar še dodatno otežuje Razvrstitveni proces. Vendar, če gledate s strani, je mogoče razlikovati krogle in hemisfere. " Poleg tega je sistem zdaj lahko napovedal obnašanje teh predmetov in nato ustrezno prilagajal svoje delovanje ter tako na ta način dosegel tudi boljšo klasifikacijo, pravi Noack.

Znanstveniki so našli tudi način, kako hitro in z nizkimi stroški povečati natančnost obstoječih sortirnih sistemov. "To zahteva samo posodobitev programske opreme, " pojasnjuje Hanebeck.

Poleg KIT-a in IOSB-a sodelujejo tudi Ruhr University of Bochum (RUB) in Tehnična univerza v Berlinu (TUB). Znanstveniki v teh institucijah delujejo predvsem na realističnih simulacijah razsutega materiala in numerični zasnovi sistemov sortiranja.

menu
menu