Messung partikelbasierter Merkmale sekundärer Rohstoffe mittels optischer Sensorsysteme

Die Stoffstromtrennung ist für das Recycling der zentrale verfahrenstechnische Schritt zur Herstellung qualitativ hochwertiger Produkte. Für die Stoffstromtrennung haben sich verschiedene Vorgehensweisen etabliert, die sich in der zugrundeliegenden Technik unterscheiden. Zu diesen gehören die manuelle Sortierung, die Feldeffektsortierung sowie die sensorgestützte Sortierung (SGS). Besonders die SGS rückte in den letzten Jahren wegen ihren vielfältigen Einsatzmöglichkeiten in den Fokus der Stoffstromtrennung.
Die SGS unterliegt verschiedenen Einflussfaktoren, die ihre theoretische Leistungsfähigkeit unter optimalen Bedingungen mindern kann. Um eine optimale Stoffstromtrennung zu gewährleisten, sind die spezifischen Parameter zu bewerten und Kompensationsmöglichkeiten zu evaluieren. Die Faktoren umfassen Stoffstromeigenschaften, Umwelteinflüsse und Maschinenparameter. Diese Einflüsse stehen in Abhängigkeit zueinander und beeinflussen sich gegenseitig. Die Maschinenparameter sind hierbei die unabhängig beeinflussbaren Größen, die Stoffstromeigenschaften und Umwelteinflüsse sind freie Variablen, die zeitlichen und anlagenspezifischen meist unbeeinflussbaren Schwankungen unterliegen. Eine Kompensation ist ggf. über eine Änderung der Maschinenparameter möglich, was sie zum Fokus der folgenden Untersuchungen macht.
Im Speziellen handelte es sich bei den untersuchten, spezifischen Einflüsse der Maschinenparameter um die Vereinzelung, Beleuchtung, Sensorik und Algorithmik auf die Erkennungsleistung (Segmentierung, Merkmalsextraktion) von Objekten mittels bildgebender Verfahren im sichtbaren (VIS) Spektrum und mittels 3D-Lasertriangulation (3D-LT) zur Bestimmung der Objektgestalt. Zu den o. g. Einflüssen wurden Versuche an zwei Messständen (VIS und 3D-LT) durchgeführt.