1. Schadenserkennung bei Glasflaschen durch Schwingungsanalyse mittels künstlicher neuronaler Netze
- Author
-
Forstner, J., Benning, R., Schmidt, M., and Delgado, A.
- Subjects
Behälterglas ,Glas ,Messmethoden ,Messtechnik ,Hohlglas - Abstract
In dem vorgestellten Beitrag wird eine Methode der Schadenserkennung bei Getränkeflaschen vorgestellt, die bereits bei anderen Gütern, in diesem Fall Mehrwegkästen, erfolgreich, d.h. mit Erkennungsraten über 98%, angewandt werden konnte. Die Prüflinge werden durch eine mechanische Vorrichtung zum Schwingen angeregt, wobei die damit induzierte Schwingungsantwort vom Zustand der Flasche abhängt. Nach Registrierung des resultierenden Signals mittels optischer oder akustischer Methoden erfolgt nach einer Vorverarbeitung der Daten die Klassifizierung mittels KNN. Erste durchaus viel versprechende Ergebnisse bedürfen einer weitergehenden Entwicklung, um die für die industrielle Applikation notwendigen Raten zu erreichen. Aufgrund bisher und aktuell durchgeführter Vorhaben erscheint insbesondere die Datenaufbereitung als mögliches Mittel, die Ergebnisse deutlich zu verbessern. Zudem sollten die Methoden der Flaschenfixierung und der Schwingungserfassung weiter untersucht werden auch, um den Durchsatz auf ein in den Unternehmen notwendiges Maß zu erhöhen., 2133
- Published
- 2008
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