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Ein spanisches Unternehmen nutzt erstmals industrielle Bildverarbeitung zur automatischen Qualitätsklassifikation von Korkverschlüssen.
Mit einem modernen Lösungsansatz ist es einem spanischen Technologieunternehmen gelungen, den Klassifikationsprozess von Korken für Weinflaschen zu automatisieren und damit für die Qualitätskontrolle einen objektiven Standard einzuführen.
Mit Unterstützung der Europäischen Kommission und nach 15-monatiger Entwicklung schuf der weltführende Korkenhersteller Rich Xiberta S.A aus Barcelona eine industriereife Lösung. Das entstandene System basiert auf einer computergestützen Kameratechnologie zur Bewertung und Klassifizierung der Korken und einer maschinellen Integration in den Qualitätskontrollprozess.
"Das Projekt, welches im Europäischen Cluster "Integrated Machine Vision" (EUTIST-IMV) durchgeführt wurde, ermöglicht Rich Xiberta, objektive Klassifikationskriterien einzusetzen und damit die Qualität der Korken für ihre Kunden erstmals einzustufen", erklärt Projektleiter Petia Radeva von der Autonomen Universität in Barcelona.
Für Rich Xiberta, den global agierenden Korkverschlußhersteller aus Spanien, wird ein neuer Standard der Qualitätskontrolle erreicht. "Vor dem Test wurde die Korkklassifikation manuell und in Stichproben durchgeführt. Es gab keine Richtlinien und der Prozess war in hohem Grade subjektiv. Die industrielle Bildverarbeitung hat alles das geändert. Die Weinindustrie kann auf ein Niveau der Qualitätskontrolle ihren Korkenlieferanten blicken, von dem sie nie zu träumen wagten."
Mit der zusätzlichen Klassifikationsfähigkeit konnte bei steigender Prozessgeschwindigkeit auf vier Korken pro Sekunde die Fehlerhäufigkeit von anfangs 30% auf weniger als 10% verringert werden.
Die Zeit für die Qualitätskontrolle reduzierte sich um die Hälfte. Mit diesen Parametern erreicht das System ein ROI (Return on Investment) in weniger als zwei Jahren.
"Es gibt allein 200 Korkenlieferanten in Spanien und mehr als 2000 in Portugal. Wir erwarten ein vielfaches Interesse an der Lösung", fügt Radeva zu.
Nach vorangegangener zweijähriger Forschungsarbeit an der Universität und bei seinem Partner, dem Computer Vision Center (CVC), einem F&E-Dienstleister für die Anwendung industrieller Bildverarbeitung, konnte das System in die Industrieerprobung gehen. Eine besondere Herausforderung war die Erkennung von Materialfehlern in den Korkmustern. Mehr als 40 bekannte sogenannte maschinelle Lern-Algorithmen mussten getestet und hinsichtlich der Tauglichkeit bewertet werden.
CorkInspect, so der Name dieses Projektes, ist eines von 23 Pilotvorhaben innerhalb des EUTIST-IMV Clusters, das auf unterschiedliche Anwendungen und Sektoren zielt. Die Anwendungen schließen die automatische Inspektion sowie Mess- und Regelungstechnik ein. Europaweit gibt es über 70 Unternehmen, die an diesen Projekten beteiligt sind. Diese Firmen präsentieren verschiedene Bereiche der Industrie, so die Papierherstellung, die Elektronik-, Lebensmittel-, Textil- und Holzindustrie. Mehr Informationen zu den einzelnen Projekten des Clusters "European Take-up of Essential Information Society Technologies - Integrated Machine Vision (EUTIST-IMV)", finden Sie unter www.eutist-imv.com.
Das Cluster wird in Deutschland vom CiS Institut für Mikrosensorik in Erfurt koordiniert. Dr. Dietmar Starke, technischer Koordinator im CiS, resümiert: "Für die Europäische Kommission geht es darum, dass die industrielle Bildverarbeitung in immer mehr Branchen Eingang findet, um letztlich die Wettbewerbsposition der europäischen Wirtschaft zu stärken.
Die Resultate von CorkInspect werden beweisen, dass Verbesserungen in der Qualitätskontrolle und Kostenreduktion einher gehen können."
Für weitere Informationen, Interviews oder Anfragen kontaktieren Sie bitte:
Dr. Dietmar Starke
EUTIST-IMV Projektkoordinator
CiS Institut für Mikrosensorik gGmbH
Konrad-Zuse-Str. 14
99099 ERFURT
Tel: +49 (0) 361 663 14 74
Email: dstarke@cismst.de
EUTIST-IMV: http://www.eutist-imv.com
CiS: http://www.cis-activities-europe.de
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Maschinenbau, Tier / Land / Forst, Wirtschaft
überregional
Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
Deutsch
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