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360° Multi-Sensor Ring-Layouts mit 3D-Linienprofilsensoren

360° Multi-Sensor Ring-Layouts mit 3D-Linienprofilsensoren

Viele Scananwendungen benötigen Formdaten für eine 360° Ansicht eines Objektes, während andere nur eine bestimmte Ansicht benötigen, um ein bestimmtes Merkmal zu erfassen. Für eine 360°-Unterstützung ist ein Multi-Sensor Ring-Layout die ideale Lösung. In diesem Set-up werden die Sensoren für die Erfassung des Gesamtumfangs um das Messobjekt positioniert.
 

360º Ring Layout
Abb. 1 Ring-Layout mit 360° Ansicht mithilfe des Gocator Werkzeuges “Profil geschlossener Bereich”

Während sich das Objekt durch den Sensorring bewegt, werden die Daten zu einem vollständigen 3D-Profil zusammengefügt, um eine genaue Volumenmessung zu ermöglichen. Ein Beispiel für eine typische Ring-Layout-Anwendung ist die Portionierung von Lebensmitteln.

Portionierung von Lebensmitteln

Bei der Portionierung von Lebensmitteln wird ein großes Stück (z.B. Fleisch oder Käse) durch einen Ring von Linienprofilsensoren geführt. Dabei wird jeder Scan zur Berechnung der Querschnittsfläche verwendet. Durch die Kombination der verschiedenen Bereiche erhält man die Möglichkeit zur Volumenmessung. Wenn das Stück dann in Portionen mit einem bestimmten Zielgewicht geschnitten werden soll, müssen lediglich die Volumendaten mit der durchschnittlichen Dichte des Stücks multipliziert werden. Dann wird das Schneidmesser so eingestellt, dass er bei Erreichen des Schwellengewichts aktiviert wird.

Protein portioning process
Abb. 2 Ein Stück Fleisch wird gescannt, um das Gesamtvolumen zu bestimmen und die optimale Schnittaufteilung zu kommunizieren

Ausrichtung in einem gemeinsamen Koordinatensystem

Bei der Unterstützung von Multi-Sensor-Ring-Layouts müssen alle Sensoren im Netzwerk zuerst auf ein gemeinsames Koordinatensystem ausgerichtet werden, um die relative Position zu bestimmen. Dafür wird eine bekannte Form (wie z.B. ein vierseitiges Polygon) in die Abtastebene eingeführt. Jeder Sensor erkennt dann einen der Eckpunkte des Polygons. Ein Smart-Sensor kann daraus die Position jedes Sensors berechnen und Daten in ein gemeinsames Koordinatensystem umwandeln. Diese Umwandlung wird für jeden vom Sensor erzeugten 3D-Punkt automatisch durchgeführt.

Sensor calibration to a common coordinate system
Abb. 3 Sensorausrichtung unter Verwendung eines vierseitigen Polygons, wobei vier Sensoren jeden Scheitelpunkt betrachten

Aus den umgewandelten Daten der Sensoren wird eine 3D-Punktwolke generiert. Diese Punktwolke muss verarbeitet werden, um Messungen, wie z.B. die Querschnittsfläche, zu berechnen. Mit der Skripterstellung können Bereiche gesammelt und nachgelagerte Steuerungsentscheidungen ausgelöst werden, um das Schneidmesser beim Erreichen des Zielgewichts zu starten.

Gocator Firmware 5.0

Die Ring-Layouts werden in unserer kommenden 5.0-Firmware-Version vollständig unterstützt, einschließlich Ausrichtung und Querschnittsflächenmessung. Damit haben Sie einen sofort einsatzbereiten Sensor für die Portionierung von Lebensmitteln!


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