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  1. Forschung Forschung
  2. Hyperspektrale Bildgebung Hyperspektrale Bildgebung

Hyperspektrale Bildgebung

Wir erforschen und entwickeln ein neuartiges Sensorsystem auf Basis von hyperspektraler Bildgebung im VIS/NIR-Bereich für die kontinuierliche im Produktionsprozess integrierte Qualitätsüberwachung in der Rohstoffverarbeitung.

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2022 - 30.04.2024

In der Übersicht

Integriert in der Verarbeitungslinie separiert das Sensorsystem die Rohstoffobjekte und untersucht automatisiert Morphologie und Materialzusammensetzung. Das Sensorsystem beinhaltet die mechanische Separierung, die optische Sensorik und die on-board Algorithmik..

Durch den neuartigen Sensor kann die materialspezifische und morphologische Zusammensetzung der Rohstoffobjekte in der Verarbeitungslinie kontinuierlich überwacht werden und bei Abweichungen zur Vorgabe können frühzeitig korrigierende Massnahmen eingeleitet werden. Dadurch wird die Abgangsqualität gesteigert und Kosten durch Ausschussminimierung reduziert. Durch den verminderten Ausschuss wird zusätzlich Energie bei der Produktion eingespart, was einen Beitrag zur Reduzierung des CO2 Ausstosses liefert. 

Die hyperspektrale Bildgebung bietet empfindliche, berührungslose (nicht-invasive) Analysemöglichkeiten für verschiedenste Bereiche wie Medizin (z. B. Dermatologie), Lebensmittelindustrie, Rohstoffverarbeitung, industrielle Automatisation und andere.

Die hyperspektrale Bildgebung misst im Vergleich zur Farbkamera, die im Wesentlichen drei Farben auflöst, mehrere und feinaufgelöstere Spektren, die auch den nahen (nichtsichtbaren) Infrarotbereich umfassen können. Licht interagiert auf unterschiedliche Weise mit Materie und die Interaktion ist wellenlängenabhängig, was zu einem charakteristischen spektralen Fingerabdruck führt. Bei der hyperspektralen Kamera wird in der Bildgebung das Wellenlängenspektrum des empfangenen Lichtes pro Bildpunkt erfasst, was ermöglicht Objekten im Bildbereich physikalische und chemische Eigenschaften zuzuordnen. Im Gegensatz zur klassischen Spektroskopie kann die hyperspektrale Bildgebung grossflächig mit hoher räumlicher Auflösung messen.

Die charakteristische Lichtstreuung/-reflexion ermöglicht beispielsweise die Erkennung von Materialkategorien (z.B. Kunststofftyp), die Überwachung des Reifegrads von einzelnen Früchten und anderen landwirtschaftlichen Produkten, die Identifizierung von Tumorgewebe und Messung der Durchblutung in der Haut sowie die grossflächige Charakterisierung von dünnen Schichten.

Projektlogo, © iHomeLab
Schema, © iHomeLab
Projektlogo, © iHomeLab
Schema, © iHomeLab
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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Technik & Architektur
  • Institut für Maschinen- und Energietechnik IME
  • CC Mechanische Systeme
  • Institut für Elektrotechnik IET
  • iHomeLab
Externe Projektpartner
  • Maschinenfabrik Rieter AG
Externe Projektfinanzierer
  • Innosuisse
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Links

  • Weitere Forschungsprojekte des iHomeLab im Bereich Sensorik

  • Kompetenzzentrum Mechanische Systeme

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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Patric Eberle
  • Joshua Lanter
Projektmitarbeiter/in
  • Aliaksei Andrushevich
  • Edith Birrer
  • Jonas Düggeli
  • Lukas Juchli
  • Andrew Paice
  • Filippo Parisi
  • Ruedi Pflugshaupt
  • Raphael Schranz
  • Lukas Stähli
  • Benjamin Vera
  • Stefan Winterberger

Kurzinformation

Departement:

Technik & Architektur

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.01.2022 - 30.04.2024

Projektleitung

Prof. Dr. Patric Eberle

Dozent

+41 41 349 35 04

E-Mail anzeigen

Projektleitung

Joshua Lanter

Dozent

+41 41 349 32 46

E-Mail anzeigen

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