Die optische Sortierung von Lebensmitteln im freien Fall stellt eine Reihe besonderer Herausforderungen dar. Die Produkte bewegen sich mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten, drehen sich auf unvorhersehbare Weise und müssen innerhalb von Millisekunden geprüft werden – und das alles unter Einhaltung höchster Qualitäts- und Lebensmittelsicherheitsstandards. Gleichzeitig wird von Sortiersystemen zunehmend erwartet, dass sie nicht nur Farbfehler an der Oberfläche erkennen, sondern auch Fremdkörper und Mängel unter der Oberfläche, die für das menschliche Auge unsichtbar sind.
Hier bieten prismabasierte multispektrale Zeilenkameras einen entscheidenden Vorteil.
Herausforderung 1: Erfassung multispektraler Daten in Freifallsystemen
Moderne Lebensmittelsortiermaschinen stützen sich auf multispektrale Bildgebung, um genaue Sortier- und Auswurfentscheidungen zu treffen. Sichtbare RGB-Daten sind für eine präzise Farbsortierung unerlässlich, während die Nahinfrarot- (NIR) oder Kurzwellen-Infrarot- (SWIR) Bildgebung die Erkennung von Fremdkörpern wie Steinen, Stielen oder Blättern sowie von Fehlern unter der Oberfläche wie Druckstellen oder Fäulnis ermöglicht.
Fremdkörper in Teeblättern
Unvollkommene Bohnen in der Kaffeeproduktion
Die Implementierung einer multispektralen Inspektion in einer Freifallumgebung ist jedoch alles andere als trivial. Herkömmliche Ansätze erfordern oft mehrere Kameras, die in unterschiedlichen Winkeln positioniert sind, was die Komplexität des Systems, den Ausrichtungsaufwand und die Kosten erhöht. Synchronisationsprobleme zwischen den Kameras können ebenfalls zu inkonsistenten Inspektionsergebnissen führen.
Die Lösung: Eine einzige prismabasierte Mehrkanalkamera
Die prismabasierten Zeilenkameras der Sweep+ Serie von JAI lösen dieses Problem, indem sie mehrere Spektralkanäle in einem perfekt ausgerichteten optischen System kombinieren.
Mithilfe eines Prismendesigns mit vier Sensoren erfasst die Kamera gleichzeitig:
- Rot-, Grün- und Blau-Bilder (RGB) für eine genaue Farbkorrektur
- NIR- oder SWIR-Bilder für die Erkennung von Fremdkörpern und die Inspektion unter der Oberfläche
Alle Bilddaten werden gleichzeitig über dieselbe optische Achse mit einer einzigen Kamera erfasst. Dadurch entfällt die Notwendigkeit komplexer Multikamera-Setups und es werden konsistente und wiederholbare Inspektionsergebnisse gewährleistet.
Das Ergebnis: Vollständige Inspektionsdaten von einer einzigen Kamera
Durch die Abdeckung aller erforderlichen Wellenlängenbereiche mit einer einzigen Mehrkanalkamera können Hersteller von Lebensmittelsortiermaschinen das Systemdesign erheblich vereinfachen. Anstatt mehrere Kameras, Objektive und Ausrichtungsverfahren zu verwalten, werden alle Inspektionsdaten in einem synchronisierten Bildstrom erfasst.
Dieser Ansatz reduziert die mechanische Komplexität, verkürzt die Inbetriebnahmezeit und verbessert die langfristige Systemstabilität, was insbesondere in industriellen Umgebungen mit hohem Durchsatz von Bedeutung ist.
Herausforderung 2: Unscharfe Bilder und HALO-Effekte
Freifall-Sortiersysteme stehen außerdem vor einer weiteren großen Hürde: der Bildqualität.
Produkte können sich drehen, taumeln oder mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten fallen, was es schwierig macht, scharfe, unverschwommene Bilder aufzunehmen. Bei Aufbauten mit mehreren Kameras oder abgewinkelter Betrachtung können Parallaxenunterschiede zwischen den Sensoren HALO-Effekte verursachen – Farbsäume oder räumliche Fehlausrichtungen, die die Bildqualität beeinträchtigen und die Sortiergenauigkeit verringern.
Diese Artefakte sind besonders problematisch bei der Inspektion runder oder ungleichmäßig geformter Lebensmittel oder wenn eine präzise räumliche Korrelation zwischen Farb- und Infrarotdaten erforderlich ist.
Die Lösung: Eine einzige optische Achse
Die prismenbasierten Zeilenkameras von JAI verwenden eine einzige optische Achse, um das einfallende Licht in separate Wellenlängen aufzuteilen. Das Prisma lenkt rotes, grünes, blaues und infrarotes Licht zu einzelnen Sensoren, die perfekt pixelgenau ausgerichtet sind.
Da alle Spektralbänder dieselbe optische Ebene teilen:
- werden Parallaxenprobleme beseitigt,
- HALO-Effekte entfernt und
- die räumliche Ausrichtung zwischen den Kanälen bleibt von Natur aus erhalten.
Jedes Pixel auf jedem Sensor bleibt immer auf denselben physikalischen Punkt fokussiert, selbst wenn sich Objekte drehen oder mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten fallen.
Das Ergebnis: Bessere Bilder, bessere Sortierentscheidungen
Das Ergebnis sind HALO-freie Bilder mit überragender Farbgenauigkeit und räumlicher Präzision. Dies führt direkt zu einer zuverlässigeren Sortierung, einer verbesserten Ausschussgenauigkeit und einer gleichmäßigeren Produktqualität.
Für Anwendungen im Bereich der Lebensmittelsortierung bedeutet dies weniger Fehlausschüsse, einen höheren Ertrag und mehr Vertrauen in die automatisierte Entscheidungsfindung, selbst unter schwierigen Freifallbedingungen.
Sichtbare und infrarote Inspektion, perfekt synchronisiert
Mit einer Mehrkanal-Zeilenkamera der JAI Sweep+ Serie können Inspektionssysteme gleichzeitig und unabhängig voneinander analysieren:
- Sichtbares RGB-Licht (400–700 nm)
- NIR-Licht (700–1000 nm) oder
- SWIR-Licht (ca. 800–1700 nm)
Alle Daten werden in perfekter zeitlicher und räumlicher Ausrichtung erfasst, was es nachgeschalteten Algorithmen erleichtert, Spektralinformationen zu kombinieren und in Echtzeit genaue Klassifizierungsentscheidungen zu treffen.
Entwickelt für leistungsstarke Zeilenkamera-Anwendungen
Die prismenbasierte Zeilenkamera-Technologie eignet sich besonders gut für schnelle, kontinuierliche Inspektionsaufgaben wie die Sortierung von Lebensmitteln im freien Fall. Die Sweep+ Serie wurde entwickelt, um den hohen Anforderungen optischer Sortiermaschinen gerecht zu werden. Sie bietet zuverlässige Leistung, hohe Bildqualität und vereinfachte Systemintegration.
Durch die Kombination von multispektraler Bildgebung, präziser Pixelausrichtung und Einzelkamera-Architektur bieten Prismen-Zeilenkameras eine robuste und zukunftsfähige Lösung für Lebensmittelsortiersysteme der nächsten Generation.