Regenerative Energie
In the field of machine vision, sensor-based sorting is an important real-time application that enables the separation of a material feed into different classes.
While state-of-the-art systems utilize scanning sensors such as line-scan cameras, advances in sensor technology have made application of area scanning sensors feasible. Provided a sufficiently high frame rate, objects can be observed at multiple points in time. By applying multiobject tracking, information about the objects contained in the material stream can be fused over time. Based on this information, our approach further allows predicting the position of each object for future points in time. While conventional systems typically apply a global, rather simple motion model, our approach includes an individual motion model for each object, which in turn allows estimating the point in time as well as the position when reaching the separation stage. In this contribution, we present results from our collaborative research project and summarize the present advances by discussing the potential of the application of area-scan sensors for sensor-based sorting. Among others, we introduce our simulation-driven approach and present results for physical separation efficiency for simulation-generated data, demonstrate the potential of using motion-based features for material classification and discuss real-time related challenges.
All Authors:
Georg Maier1, Florian Pfaff2, Christoph Pieper3, Robin Gruna1, Benjamin Noack2, Harald Kruggel-Emden3,4, Thomas Längle1, Uwe D. Hanebeck2, Siegmar Wirtz3, Viktor Scherer3, Jürgen Beyerer1
1 Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB Fraunhoferstr. 1, 76131 Karlsruhe, Germany
2 Intelligent Sensor-Actuator-Systems Laboratory, Karlsruhe Institute of Technology (KIT) Adenauerring 2, 76131 Karlsruhe, Germany
3 Department of Energy Plant Technology (LEAT), Ruhr-Universität Bochum (RUB) Universitätsstraße 150, IC 2/111, 44780 Bochum, Germany
4 Mechanical Process Engineering and Solids Processing, TU Berlin Ernst-Reuter-Platz 1, 10587 Berlin, Germany
| Copyright: | © ANTS - Institut für anthropogene Stoffkreisläufe an der RWTH Aachen |
| Quelle: | SBSC 2018 (März 2018) |
| Seiten: | 9 |
| Preis: | € 4,50 |
| Autor: | Robin Gruna Prof. Dr.-Ing. Thomas Längle Dr.-Ing Siegmar Wirtz Prof. Dr.-Ing. Viktor Scherer Prof. Dr.-Ing. habil. Jürgen Beyerer |
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