Automatisiertes
Reinigungskonzept
Den detektieren Treberrückständen
werden die entsprechenden x-y-Koordinaten
zugewiesen, siehe Abbildung 3.
Hierzu wird vorab die Koordinatengröße
über den minimal zu reinigenden Bereich
festgelegt. In diesem Bereich wird
von einer vollständigen Entfernung der
Treberrückstände ausgegangen, was
maßgeblich von folgenden Reinigungsparametern
abhängt:
• Düsengeometrie (z. B. Vollstrahl,
Flachstrahl, Vollkegel)
• Reinigungszeit (Effizienzsteigerung
durch pulsierende Wasserstrahlen)
• Abstand Düse-Filtertuch
• Reinigungsdruck
• Zu reinigende Fläche (Filtertuch) und
Kontamination
Wie in Abbildung 3 gezeigt, können
die detektierten Treberrückstände
auch mehrere Koordinatenflächen belegen,
welche entsprechend von der
Düseneinheit angefahren und gereinigt
werden. Nach dem Reinigungsprozess
wird das Tuch erneut inspiziert, um verbliebene
Kontaminationsstellen oder
verteilte Treber zu detektieren und in
einem nächsten Reinigungsschritt zu
entfernen.
Zusammenfassung
Mit dem hier vorgestellten System
wurde eine automatisierte und bedarfsorientierte
Reinigung von Maischefiltern
umgesetzt. Dies wird über die beschriebene
opto-mechanische Einheit
erreicht, die aus einem Kamerasensor
und einer Düseneinheit besteht. Der
Kamerasensor analysiert mithilfe eines
Bildalgorithmus das Filtertuch und detektiert
verunreinigte Stellen. Diese werden
an die Düseneinheit übertragen,
ANALYTIK · BERATUNG · FORTBILDUNG · INSTITUTSBRAUEREI
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BRAUINDUSTRIE 6/2021 · 9
Abbildung 1: Mit einem Traversensystem und vier unabhängigen Achsen ist ein
präzises Anfahren der gewünschten Reinigungspositionen möglich; Teilbildbezeichnung:
A) Vorderansicht, B) Seitenansicht; Zahlenerklärungen: (1) Zentralelement
mit opto-mechanischer Einheit, welche aus Düseneinheit (2) und
Kamerasensor (3) besteht.
Abbildung 2: Prozessablauf der bedarfsorientierten
und automatisierten Maischefilterreinigung
Inspektion des Filtertuchs
Die Beleuchtung des Filtertuchs ist mit einem LED-Beleuchtungsring
sichergestellt, der Weißlicht in einem engen Wellenbereich
liefert. Aufgrund des geringen Abstands zwischen
dem Kamerasensor und der Oberfläche des Filtertuchs mussten
mehrere Einzelbilder aufgenommen werden, um das Filtertuch
vollständig zu erfassen. Die Einzelbilder wurden anschließend
mit einem Image Stitching Algorithmus („Bildvernähung“)
zu einem Gesamtbild zusammengesetzt und
dieses analysiert.
Die Detektion der Treberrückstände basiert auf dem Kontrastunterschied
und Farbabgleich zwischen der Verschmutzung
und der Oberfläche des Filtertuchs. So ensteht ein Binärbild,
in dem Rückstände oder Verschmutzungen weiß und die sauberen
Bereiche schwarz dargestellt sind, siehe Abbildung 3.
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