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Konsumgüter

Rindenmulchprüfung

Automatische Klassifizierung verschiedener Hackschnitzel- und Rindenmulchsorten

Prüfung von Rindenmulch in Behältern auf einem Förderband

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Hackschnitzel sind ein gängiges Nebenprodukt der Holzernte und werden vielfältig genutzt, zum Beispiel als Mulch, Tiereinstreu, Zellstoff und zur Stromerzeugung. Unterschiedliche Hackschnitzelsorten eignen sich besser für einen bestimmten Verwendungszweck als andere, jedoch werden Hackschnitzel, die ein geringwertiges Produkt sind, üblicherweise nicht ordnungsgemäß verfolgt, das bedeutet, dass sie leicht falsch gekennzeichnet werden.

Einige Hackschnitzelklassen und -arten sind jedoch wesentlich wertvoller, insbesondere als Mulch in Privatgärten, wo Gärtner und Gärtnerinnen verschiedene individuelle Vorlieben haben, je nach lokalem Klima und Geschmack. Das Gleiche gilt für die Tiereinstreu, wo Tiere eine bestimmte Einstreuart einer anderen vorziehen und die falsche Art der Einstreu sogar giftig sein kann. Wenn unterschiedliche Hackschnitzelsorten dorthin geleitet werden, wo sie zum höchsten Preis verkauft werden können, lässt sich dadurch ihr Wert für den Produzenten steigern.

Da Hackschnitzel ein Naturmaterial sind, haben sie ganz verschiedene Farben, Texturen und Formen und müssen vor einem äußerst komplexen Hintergrund anderer Hackschnitzel mit ähnlicher Textur und Farbe erkannt werden. Aufgrund dieser Faktoren ist die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung keine zuverlässige Lösung zur Automatisierung der Hackschnitzelprüfung.

Cognex Deep Learning wird anhand eines kleinen Satzes von Musterbildern mit verschiedenen Hackschnitzelklassen und -arten trainiert. Das Klassifizierungstool erkennt dann schnell die Hackschnitzelart in einer komplexen Zufallsstichprobe einer größeren Charge. Qualität, Preis und Gleichmäßigkeit können durch die Rindenmulchprüfung bestätigt werden, bevor dieser an die Kundschaft geliefert wird, und der Kunde erhält genau das, was er bestellt hat.

Das Defekterkennungstool kann auf Wunsch anhand einer Reihe von Hackschnitzelbildern, in denen sich keine Fremdkörper befinden, trainiert werden, damit es anschließend unerwünschte Verunreinigungen bei der Hackschnitzel- oder Rindenmulchprüfung erkennt.

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