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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Etikettiersystems gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1, ein Etikettiersystem mit mindestens einer Etikettiervorrichtung gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 15 und einen Datenträger mit einem Trainingsdatensatz zur Verwendung in einem solchen Verfahren gemäß Anspruch 16.
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Die hier in Rede stehenden Etikettiersysteme zum Etikettieren von einzelnen Packungen weisen mindestens eine Etikettiervorrichtung auf, welche insbesondere als Preisauszeichnungsvorrichtung ausgestaltet ist. Die Etikettiervorrichtung ist zumindest mit einer Vorschubanordnung, einer Etikettenspendeanordnung sowie einer Etikettenaufbringanordnung als Funktionseinheiten ausgestattet, welche für das Etikettieren der einzelnen Packungen in einer Etikettierroutine eingerichtet sind. Die Funktionseinheiten werden in der Etikettierroutine mittels einer Steueranordnung angesteuert.
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Bei der Vorschubanordnung handelt es sich insbesondere um einen Bandförderer oder um einen Rollenförderer zur Bewegung der jeweiligen Packungen, wobei ein Etikettieren der bewegten Packungen im laufenden Betrieb vorgenommen werden kann. Grundsätzlich ist es bekannt, die Etikettierroutine mit einer chaotischen Packungszufuhr vorzunehmen, wobei verschiedenartige Packungen in beliebiger Abfolge der Vorschubanordnung zugeführt werden. Die chaotische Packungszufuhr erfordert hierbei in der Regel eine zumindest teilweise automatische Erkennung der jeweiligen Packung mit einer Klassifikation, um ein auf eine jeweilige Packungsklasse bezogenes Etikettieren zu ermöglichen.
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Die automatische Erkennung der Packungen kann beispielsweise anhand von Gewichtswerten der jeweiligen Packungen vorgenommen werden, wobei jeder Packungsklasse ein Gewichtsbereich zugeordnet ist. Für die Einordnung in die Packungsklassen werden zudem Sensoranordnungen wie Kameras eingesetzt, wobei anhand der aufgenommenen Bilder der Packungen, etwa anhand der Packungsgeometrie, auf die jeweilige Packungsklasse geschlossen wird.
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Eine Herausforderung besteht darin, dass mit der chaotischen Packungszufuhr Fehlerkennungen der Packungen auftreten können. Beispielsweise kann bei einer an den Gewichtswerten orientierten Erkennung daher erforderlich sein, dass sich die Gewichtswerte von Packungen verschiedener Packungsklassen nicht überlappen. Grundsätzlich ist es auch bei einer kameragestützten Klassifikation erwünscht, Packungen unterschiedlicher Packungsklassen mit sehr ähnlichem Erscheinungsbild zuzuführen, ohne dass Fehlerkennungen auftreten.
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Der Erfindung liegt das Problem zugrunde, ein Verfahren für den Betrieb eines Etikettiersystems zum Etikettieren von einzelnen Packungen anzugeben, wobei eine besonders flexible Packungszufuhr ermöglicht wird.
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Das obige Problem wird bei einem Verfahren gemäß dem Oberbegriff von Anspruch 1 durch die Merkmale des kennzeichnenden Teils von Anspruch 1 gelöst.
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Ausgegangen wird davon, dass mittels der Steueranordnung Bilder der jeweiligen Packungen in einer Analyseroutine analysiert werden, wobei mittels dieser Analyse eine Klassifikation der jeweiligen Packung in eine Packungsklasse abgeleitet wird und wobei das Ansteuern der Etikettiervorrichtung in der Etikettierroutine abhängig von der Klassifikation vorgenommen wird.
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Wesentlich ist die grundsätzliche Überlegung, dass herkömmliche Verfahren der Bildverarbeitung bei chaotischer Packungszufuhr von verschiedenen Packungen mit ähnlichem Erscheinungsbild schnell an ihre Grenzen gelangen. Gleichzeitig ist eine schnelle Bilderkennung erforderlich, um die Klassifikation im laufenden Betrieb zu ermöglichen.
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Im Einzelnen wird vorgeschlagen, dass die Analyseroutine auf einer mittels der Steueranordnung vorgenommenen Anwendung eines trainierten Maschinenlernmodells auf die Bilder basiert.
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Der Einsatz eines Maschineniernverfahrens kann die Klassifikation der jeweiligen Packungen bei chaotischer Packungszufuhr deutlich verbessern. Eine Klassifikation beliebiger Bildinformationen auf Grundlage eines Maschinenlernmodells kann zwar im Allgemeinen rechenintensiv sein. Vorliegend wurde jedoch erkannt, dass mit dem Etikettieren ein Aufnehmen der Bilder in einer weitgehend kontrollierten Umgebung möglich ist, was die Anforderungen an die Rechenleistung in der Analyseroutine auch unter Anwendung eines Maschinenlernmodells deutlich reduziert und zudem ein gezieltes Training des Maschinenlernmodells erlaubt. Die Anwendung eines Maschinenlernmodells kann hier sogar eine Klassifikation mit hoher Genauigkeit in Echtzeit ermöglichen, sodass auch bei einer chaotischen Produktzuführung hohe Prozessgeschwindigkeiten zu erreichen sind.
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Die bevorzugten Ausgestaltungen gemäß den Ansprüchen 2 und 3 betreffen ein Bedrucken der Etiketten abhängig von der in der Analyseroutine abgeleiteten Klassifikation. Besonders bevorzugt ist hierbei eine gewichtsabhängige Preisauszeichnung der jeweiligen Packungen auf Grundlage eines der Packungsklasse zugeordneten Grundpreises.
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In den bevorzugten Ausgestaltungen gemäß Anspruch 4 und 5 wird die Flexibilität im Hinblick auf die Vielfalt der zugeführten Packungen damit weiter genutzt, dass mehrere Etikettentypen verfügbar sind, welche abhängig von der Packungsklasse für die jeweilige Packung aufgebracht werden. Auch die Art der Aufbringung und die Geschwindigkeit des Transports der Packungen kann je nach Packungsklasse variiert werden. Die Klassifikation ermöglicht auch ein Sortieren der Packungen abhängig von deren jeweiliger Packungsklasse (Anspruch 6).
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Bei der bevorzugten Ausgestaltung gemäß Anspruch 7 basiert das trainierte Maschinenlernmodell auf einem trainierten neuronalen Netzwerk, etwa auf einem neuronalen Faltungsnetzwerk. Neuronale Faltungsnetzwerke erzielen besonders in der Bildverarbeitung gute Ergebnisse.
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Gemäß Anspruch 8 kann zur Klassifikation ein Merkmalsextraktor eingesetzt werden, wobei die Klassifikation anhand des generierten Merkmalraums vorgenommen wird. Besonders vorteilhaft ist hierbei, wenn mindestens einer dieser Schritte und vorzugsweise beide Schritte durch Anwenden des trainierten Maschinenlemmodells umgesetzt werden.
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Gemäß Anspruch 9 ist zudem ein Vorschlagsschritt in der Analyseroutine vorgesehen, mit welchem Vorschlagsregionen im Bild identifiziert werden, welche wiederum im Klassifikationsschritt herangezogen werden. Diese Ausgestaltung kann insbesondere bei Packungen, bei welchen Einzelprodukte zumindest teilweise sichtbar sind, etwa Packungen mit transparenter Abdeckung, zu einer Vereinfachung der Analyseroutine führen.
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Die Ansprüche 10 und 11 betreffen eine Lernroutine auf Grundlage eines Trainingsdatensatzes. Besonders interessant ist hierbei die Ausgestaltung gemäß Anspruch 11, wonach der Trainingsdatensatz zumindest teilweise aus Bildern einer vorhergehenden und/oder laufenden Etikettierroutine abgeleitet wird. Beispielsweise kann eine Etikettierroutine ohne chaotische Packungszufuhr dafür genutzt werden, einen großen und stichhaltigen Trainingsdatensatz aufzubauen. Werden hierin zumindest zeitabschnittsweise jeweilige Packungen der gleichen Packungsklasse etikettiert, kann das Annotieren der Bilder für den Trainingsdatensatz deutlich vereinfacht werden.
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Besonders vorteilhaft ist zudem die Verwendung einer Ausrichtanordnung, beispielsweise mit einem Führungselement für die jeweiligen Packungen, gemäß Anspruch 12, wodurch die Packungen auf den aufgenommenen Bildern an einer wohldefinierten und reproduzierbaren Position erscheinen können. Hiermit werden eine höhere Zuverlässigkeit der Klassifikation und eine weitere Verbesserung des Trainingsdatensatzes erreicht.
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Ebenfalls kann gemäß Anspruch 13 ein vordefinierter Abstand zwischen Sensoranordnung und den jeweiligen Packungen vorgesehen sein, sodass beispielsweise der mit einer Skalierung der Bilder in der Analyseroutine verbundene Aufwand reduziert wird.
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Bei der Ausgestaltung gemäß Anspruch 14 wird weiter in Betracht gezogen, dass über die Steueranordnung auch mehrere Etikettiervorrichtungen angesteuert werden können. Die Steueranordnung kann hierbei, beispielsweise cloudbasiert, eine zentrale Verwaltung der Packungsklassen und/oder eine zentrale Durchführung der Analyseroutine umsetzen.
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Nach einer weiteren Lehre gemäß Anspruch 15, der eigenständige Bedeutung zukommt, wird ein Etikettiersystem mit mindestens einer Etikettiervorrichtung zum Etikettieren von einzelnen Packungen als solches beansprucht. Das Etikettiersystem ist insbesondere zur Durchführung des vorschlagsgemäßen Verfahrens eingerichtet. Auf alle Ausführungen zum vorschlagsgemäßen Verfahren wird verwiesen.
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Nach einer weiteren Lehre gemäß Anspruch 16, der ebenfalls eigenständige Bedeutung zukommt, wird ein Datenträger mit einem Trainingsdatensatz zur Verwendung in dem vorschlagsgemäßen Verfahren beansprucht. Auf alle Ausführungen zu dem vorschlagsgemäßen Verfahren wird verwiesen.
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Im Folgenden wird die Erfindung anhand einer lediglich ein Ausführungsbeispiel darstellenden Zeichnung näher erläutert. In der Zeichnung zeigt
- 1 eine schematische Darstellung des vorschlagsgemäßen Etikettiersystems zum Durchführen des vorschlagsgemäßen Verfahrens,
- 2 eine schematische Darstellung der im vorschlagsgemäßen Verfahren eingesetzten Analyseroutine basierend auf dem trainierten Maschinenlernmodell, und
- 3 eine schematische Darstellung der Lernroutine für das vorschlagsgemäße Verfahren.
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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Etikettiersystems 1 mit mindestens einer Etikettiervorrichtung 2 zum Etikettieren von einzelnen Packungen 3. 1 zeigt in einer schematischen Darstellung die Etikettiervorrichtung 2 in einer bevorzugten Ausgestaltung als Preisauszeichnungsvorrichtung.
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Die Etikettiervorrichtung 2 weist als Funktionseinheiten zumindest eine Vorschubanordnung 4, eine Etikettenspendeanordnung 5, eine Etikettenaufbringanordnung 6 sowie eine Druckeranordnung 7 auf, welche zum Durchführen einer Etikettierroutine für die Packungen 3 eingerichtet sind. Neben den genannten Funktionseinheiten können noch weitere Funktionseinheiten der Etikettiervorrichtung 2 vorgesehen sein. Die Funktionseinheiten werden durch eine Steueranordnung 8 des Etikettiersystems 1 in einer Etikettierroutine angesteuert, die das Etikettieren der einzelnen Packungen 3 beinhaltet.
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In der Etikettierroutine ist vorgesehen, dass jeweilige Packungen 3 mittels der Vorschubanordnung 4 transportiert werden, mittels der Etikettenspendeanordnung 5 von einem Materialstreifen 9 lösbare Etiketten gespendet werden, mittels der Etikettenaufbringanordnung 6 das gespendete Etikett auf die jeweilige Packung 3 aufgebracht wird und mittels der Druckeranordnung 7 das vom Materialstreifen 9 lösbare oder gelöste Etikett bedruckt wird.
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Die Vorschubanordnung 4 ist zum Transport jeweiliger Packungen ausgestaltet. Bei der Vorschubanordnung 4 handelt es sich bevorzugt um einen Bandförderer oder um einen Rollenförderer, gegebenenfalls auch um mindestens einen Roboterarm, zur Bewegung der jeweiligen Packungen 3. Die Vorschubanordnung 4, hier der Bandförderer, weist hier und vorzugsweise mindestens ein Transportband auf, über welches die jeweiligen Packungen 3 entlang einer Transportrichtung transportiert werden.
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Weiter ist die Etikettenspendeanordnung 5 zum Spenden des Etiketts eingerichtet. Vorzugsweise wird das Etikett mittels der Etikettenspendeanordnung 5 von einem Materialstreifen 9 gelöst. Mit einem von einem Materialstreifen 9 lösbaren Etikett ist insbesondere ein Etikett gemeint, welches mit seiner Klebefläche lösbar auf einem Trägerstreifen angebracht ist, der den Materialstreifen 9 bildet und beispielsweise aus Papier und/oder Kunststoff bestehen kann. Ebenso ist es möglich, dass das Etikett durch Abtrennen eines Teilabschnitts von einem bedruckbaren oder bedruckten Materialstreifen 9 erzeugt wird, etwa durch Schneiden und/oder Reißen des Materialstreifens 9. Hier und gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung werden als Klebeetiketten ausgestaltete Etiketten angewendet, welche bereits am Materialstreifen 9 eine Klebefläche aufweisen. Der Materialstreifen 9 wird hier über eine Spendekante 10 geführt, womit die Etiketten abgelöst werden. Ebenfalls ist auch die Verwendung von klebemittelfreien Etiketten denkbar, welche erst später mit einer Klebefläche versehen oder auf eine Klebefläche an der jeweiligen Packung 3 aufgebracht werden.
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Zudem weist die Etikettiervorrichtung 2, hier in einem gemeinsamen Gehäuse mit der Etikettenspendeanordnung 5, die Etikettenaufbringanordnung 6 zum Aufbringen des gespendeten Etiketts auf die jeweilige Packung 3 auf. Wie in 1 schematisch dargestellt, weist die Etikettenaufbringanordnung 6 zum Aufbringen eines Etiketts auf die Oberseite der Packung 3 hier und vorzugsweise einen Stempel 11 auf. Der Stempel 11 überträgt das Etikett in einer Aufbringbewegung auf die Oberfläche der Packung 3.
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Der Stempel 11 ist hier und vorzugsweise als Pendelstempel ausgestaltet, der sowohl linear verfahrbar als auch schwenkbar ist. Insbesondere weist der Stempel 11 als Stempelfuß einen Saugfuß, vorzugsweise einen Saug- und Blasfuß, zum Ansaugen und insbesondere auch Abblasen des Etiketts auf. Der hier als Pendelstempel ausgestaltete Stempel 11 führt hier beim Übertragen des Etiketts eine Aufbringbewegung entlang der Transportrichtung durch, um ein Etikettieren der mittels der Vorschubanordnung 4 bewegten Packung 3 zu ermöglichen. Bevorzugt ist hierbei, dass der Stempel 11 auch in einer Richtung orthogonal zur Transportrichtung verstellbar ist, um ein Aufbringen der Etiketten an verschiedenen Positionen der Packungen 3 orthogonal zur Transportrichtung zu ermöglichen.
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Mit der Etikettenaufbringanordnung 6 kann das Etikett berührend, also mechanisch, durch ein Aufpressen des Etiketts auf die Packung 3 aufgebracht werden. Zusätzlich oder alternativ ist es denkbar, dass das Etikett berührungslos aufgebracht wird, beispielsweise indem ein Saug- und Blasfuß des Stempels 11 das Etikett durch Erzeugen eines zur Packung 3 gerichteten Druckluftstoßes auf die Packung 3 abbläst, also pneumatisch aufbringt. Grundsätzlich kann es sich bei dem Stempel 11 aber auch um einen reinen Linearstempel handeln, der dann nur linear, gegebenenfalls in mehreren zueinander orthogonalen Richtungen, bewegbar ist.
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Wie in 1 schematisch dargestellt, ist hier eine Etikettenansauganordnung 12 vorgesehen, welche die abgelösten Etiketten dem Stempel 11 übergibt. Gemäß einer weiteren, hier nicht dargestellten Ausführungsform ist es grundsätzlich auch denkbar, dass das Etikett direkt, insbesondere mittels eines auf das Etikett von der Etikettenansauganordnung 12, vorzugsweise von einem Blaskopf, ausgeübten Druckluftstoßes, auf die Oberfläche der Packung 3 übertragen wird. In diesem Fall ist dann zum Übertragen des Etiketts kein Stempel 11 notwendig.
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Weiter ist die Druckeranordnung 7 zum Bedrucken des Etiketts vorgesehen, wobei ein Bedrucken des Etiketts prinzipiell auf dem Materialstreifen 9, nach einem Lösen des Etiketts vom Materialstreifen 9, sowie vor und/oder nach dem Aufbringen des Etiketts auf die jeweilige Packung 3 erfolgen kann. Hier und vorzugsweise ist eine für einen Thermodruck eingerichtete Druckeranordnung 7 vorgesehen. Ebenfalls kann die Druckeranordnung 7 einen Laserdrucker und/oder Tintenstrahldrucker aufweisen. Die Druckeranordnung 7 ist vorzugsweise wie dargestellt in die Etikettenspendeanordnung 5 integriert und bedruckt die Etiketten vor, nach und/oder bei dem Spenden.
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Die Steueranordnung 8 nimmt die in der Etikettierroutine anfallenden steuerungstechnischen Aufgaben wahr. Vorzugsweise weist die Steueranordnung 8 mindestens ein Computergerät auf, welches dafür eingerichtet ist, die Funktionseinheiten anzusteuern. In 1 ist beispielhaft eine lokale Steuereinheit 13 der Etikettiervorrichtung 2 gezeigt, welche über ein drahtgebundenes und/oder drahtloses Netzwerk, beispielsweise ein lokales Netzwerk, ein Mobilfunknetz und/oder das Internet, mit einem cloudbasierten Server 14 kommuniziert. Zudem ist ein Mobilgerät 15 vorgesehen, welches ebenfalls über das Netzwerk mit den weiteren Komponenten der Steueranordnung 8 kommuniziert. Andere Varianten der Steueranordnung 8 sind denkbar. Beispielsweise kann alternativ zur dargestellten Steueranordnung 8 mit mehreren Komponenten auch lediglich eine lokale Steueranordnung 8 an der Etikettiervorrichtung 2 vorgesehen sein.
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Die Etikettiervorrichtung 2 weist ferner eine Sensoranordnung 16 auf, die vorzugsweise als optische Sensoranordnung und hier und vorzugsweise als Kamera ausgestaltet ist. Mittels der Sensoranordnung 16 werden Bilder 17 der jeweiligen Packungen 3 aufgenommen. Bei den Bildern 17 handelt es sich demnach vorzugsweise um Kamerabilder, insbesondere um zwei- oder dreidimensionale Bildinformationen der jeweiligen Packung 3. Die Kamera kann als Farbkamera und insbesondere als 3D-Kamera ausgestaltet sein. Weitere Ausgestaltungen der Sensoranordnung 16 sind denkbar, beispielsweise mit IR-Sensoren oder dergleichen. Die Sensoranordnung 16 ist hier und vorzugsweise an der Vorschubanordnung 4 angeordnet, sodass Bilder 17 der jeweiligen Packung 3 auf der Vorschubanordnung 4, vorzugsweise bei bewegter Packung 3, aufgenommen werden. Denkbar sind auch weitere Ausgestaltungen der Sensoranordnung 16, welche für die Erscheinungsform der Packungen 3 repräsentative Bilder 17 aufnehmen können, beispielsweise mittels einer Laserabtastung oder dergleichen.
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Wie einleitend angesprochen, steht mit dem vorschlagsgemäßen Verfahren eine chaotische Packungszufuhr im Vordergrund, wobei Packungen 3 mit unterschiedlichen Anforderungen in der Etikettierroutine bearbeitet werden. Mittels der Steueranordnung 8 werden die Bilder 17 der jeweiligen Packungen 3 in einer Analyseroutine analysiert. Mittels dieser Analyse wird eine Klassifikation der jeweiligen Packung 3 in eine Packungsklasse abgeleitet.
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Allgemein kann eine Mehrzahl von Packungsklassen vorgegeben und in der Steueranordnung 8 hinterlegt sein. Im Rahmen der Analyseroutine wird die jeweilige Packung 3 in mindestens eine dieser vorgegebenen Packungsklassen eingeordnet. Wie nachfolgend noch deutlich wird, können den Packungsklassen jeweilige Metadaten zugeordnet sein, beispielsweise eine Produktbezeichnung, eine Identifikationsnummer sowie die Etikettierroutine betreffende Vorgaben oder dergleichen.
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Das Ansteuern der Etikettiervorrichtung 2 in der Etikettierroutine wird abhängig von der Klassifikation vorgenommen. Mindestens ein Aspekt der Etikettierroutine kann dementsprechend für Packungen 3 aus verschiedenen Packungsklassen auf unterschiedliche Weise durchgeführt, hinzugenommen und/oder weggelassen werden. Vorzugsweise wird das von der Klassifikation abhängige Ansteuern der Etikettiervorrichtung 2 mittels der Steueranordnung 8 ohne Eingriff eines Bedieners und damit automatisch durchgeführt.
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Wesentlich ist nun, dass die Analyseroutine auf einer mittels der Steueranordnung 8 vorgenommenen Anwendung eines trainierten Maschinenlernmodells auf die Bilder basiert. Demnach wird auf Grundlage eines Maschinenlernverfahrens erzeugtes Modell verwendet, das für die Einordnung der Bilder 17 in eine der vorgegebenen Packungsklassen trainiert ist.
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Besonders bevorzugt wird das Bedrucken des Etiketts mittels der Druckeranordnung 7 abhängig von der Packungsklasse der jeweiligen Packungen vorgenommen. Vorzugsweise wird hierbei das Bedrucken abhängig von einer der Packungsklasse zugeordneten Produktinformation vorgenommen. Die Produktinformation kann allgemein produktbezogene Informationen wie eine Produktbezeichnung, ein für die Packungsklasse vorgegebenes Druckbild oder dergleichen enthalten. Weiter vorzugsweise wird in der Ausgestaltung des Etikettiersystems 1 zum Preisauszeichnen der Packungen 3 das Bedrucken anhand einer zugeordneten Preisinformation vorgenommen, welche insbesondere als Zahlenwert auf das Etikett gedruckt wird.
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Wie in 1 gezeigt, ist hier als Funktionseinheit weiter eine Wägeanordnung 18 vorgesehen, mittels welcher Gewichtswerte für die einzelnen Packungen 3 bestimmt werden. Das Bedrucken des Etiketts mittels der Druckeranordnung 7 kann hier weiter abhängig von den Gewichtswerten der jeweiligen Packungen 3 vorgenommen werden. Beispielsweise wird der Gewichtswert oder hieraus anhand der Packungsklasse ermittelbare Werte, beispielsweise Nettogewicht, Bruttogewicht, Tara und/oder ein dem Gewicht zugeordneter Gewichtsbereich aufgedruckt. Vorzugsweise enthält die der Packungsklasse zugeordnete Preisinformation einen Grundpreis, welcher zur Berechnung eines gewichtsabhängigen Packungspreises genutzt wird, wobei mittels der Druckeranordnung 7 das jeweilige Etikett mit dem aus Gewichtswert und Grundpreiswert ermittelten Packungspreis bedruckt wird. Die Wägeanordnung 18 kann abhängig von der jeweiligen Packungsklasse betrieben werden. Beispielsweise sind der Packungsklasse Wägeparameter, etwa Gewichtsbereiche und/oder Teilungswerte, zugeordnet, und die Wägeanordnung 18 ermittelt die Gewichtswerte auf Grundlage der zugeordneten Wägeparameter.
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Die Etikettenspendeanordnung 5 ist hier und vorzugsweise mit mehreren Materialstreifen 9 zum Spenden von verschiedenen Etikettentypen ausgestattet. Der Packungsklasse können ein Etikettentyp und/oder einer der Materialstreifen 9 zugeordnet sein. Für die jeweilige Packung 3 wird mittels der Etikettenspendeanordnung 5 das Etikett gemäß dem der Packungsklasse zugeordneten Etikettentyp gespendet. Über die Etikettenaufbringanordnung 6 wird folglich das Etikett mit dem für die Packungsklasse spezifischen Etikettentyp auf die Packung 3 aufgebracht.
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Mittels der Etikettenaufbringanordnung 6 kann das gespendete Etikett gemäß einer der Packungsklasse zugeordneten Aufbringvorgabe auf die jeweilige Packung 3 aufgebracht werden. Die Aufbringvorgabe gibt vorzugsweise an, ob das Etikett berührungslos aufgebracht oder angepresst, insbesondere mit einem vorgegebenen Druck angepresst, wird. Der Packungsklasse kann eine Aufbringposition zugeordnet sein, an welcher das Etikett an der Packung 3 anzuordnen ist. Gemäß einer weiteren Ausgestaltung ist vorgesehen, dass die jeweilige Packung 3 mittels der Vorschubanordnung 4 gemäß einem der Packungsklasse zugeordneten Geschwindigkeit transportiert wird. Die Geschwindigkeit der jeweiligen Packung ist insbesondere an den Transportweg von der Sensoranordnung 16 zur Etikettenaufbringanordnung 6 und/oder Druckeranordnung 7 angepasst.
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Gemäß einer weiteren, hier nicht dargestellten Ausgestaltung kann als Funktionseinheit weiter eine Sortieranordnung vorgesehen sein, mittels welcher die einzelnen Packungen 3 auf der Vorschubanordnung abhängig von der Klassifikation sortiert werden. Bei dem Sortieren kann es sich um ein Aussortieren einzelner Packungen 3, etwa um ein Entfernen von der Vorschubanordnung 4 handeln, was beispielsweise über einen Druckluftstoß bewirkt wird. Ebenfalls kann eine Mehrwege-Sortieranordnung eingesetzt werden, welche die Packungen 3 auf verschiedene Sortierwege verteilt, beispielsweise über eine oder mehrere Weichen.
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In 2 ist die Analyseroutine in einer schematischen Darstellung gezeigt. Gemäß einer besonders bevorzugten Ausgestaltung basiert das in der Analyseroutine eingesetzte trainierte Maschinenlernmodell auf einem trainierten neuronalen Netzwerk. Das neuronale Netzwerk kann hierbei ein neuronales Faltungsnetzwerk sein. Neuronale Faltungsnetzwerke sind unter dem Begriff „convolutional neural network“ bekannt und erlauben in vielen Fällen eine besonders effektive Bildauswertung.
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Wie in 2 gezeigt ist, liegt der Analyseroutine ein mittels der Sensoranordnung 16 aufgenommenes Bild 17 zugrunde, mit welchem eine Packung 3 erfasst ist. Vorzugsweise werden mittels der Sensoranordnung 16 Bilder 17 vereinzelter Packungen 3 auf der Vorschubanordnung 4 aufgenommen, sodass Überlappungen verschiedener Packungen 3 auf dem Bild 17 vermieden werden.
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In der Analyseroutine wird hier und vorzugsweise ein Merkmalsextraktor 19 direkt oder indirekt auf das jeweilige Bild zum Generieren eines Merkmalsraums 20 angewandt. In 2 ist der Merkmalsraum 20, bekannt als „feature space“ nur mit einer Ebene dargestellt, er umfasst jedoch vorzugsweise mehrere Ebenen. In einem Klassifikationsschritt 21 der Analyseroutine wird die jeweilige Packung 3 basierend auf dem Merkmalsraum 20 in eine Packungsklasse klassifiziert. Vorzugsweise wird die Packung 3 anhand einer auf dem Merkmalsraum 20 basierenden Zuordnung zu einer aus einer Auswahl von vorgegebenen Packungsklassen (A, B, .... X) zugehörigen Packungsklasse klassifiziert. In 2 ist beispielshaft dargestellt, dass auf Grundlage des Bilds 17 der Packung 3 eine Packungsklasse B zugeordnet wird, der wiederum die bereits angesprochenen Metadaten (a, b, ... x) zugeordnet sind.
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Hierbei ist es vorzugsweise so, dass der Merkmalsextraktor 19 und/oder der Klassifikationsschritt 21 auf dem trainierten Maschinenlernmodell, vorzugsweise auf einem trainierten neuronalen Netzwerk basieren. Hier ist lediglich ein trainiertes neuronales Netzwerk 22 zur Klassifikation dargestellt. Insbesondere können der Merkmalsextraktor 19 und der Klassifikationsschritt 21 jedoch auch gemeinsam auf dem gleichen trainierten neuronalen Netzwerk basieren.
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In der Analyseroutine werden hier und vorzugsweise in einem Vorschlagsschritt 23 Vorschlagsregionen 24 im Bild 17 identifiziert, die potentiell Teilabschnitte der Packung 3 enthalten. Über die Vorschlagsregionen 24 können hier insbesondere Regionen im Bild 17 identifiziert werden, welche in der Packung enthaltene Einzelprodukte, oder auch sonstige Teilabschnitte wie beispielsweise Umrandungen, bereits vorhandene Etiketten oder dergleichen, aufweisen. Vorzugsweise wird der Vorschlagsschritt 23 unter einem Anwenden des trainierten Maschinenlernmodells vorgenommen. Hierfür geeignete Algorithmen sind unter dem Begriff „region proposal“ bekannt.
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In dem Klassifikationsschritt 21 werden hier die Vorschlagsregionen 24 zur Klassifikation analysiert. Im Klassifikationsschritt 21 ist es somit unter anderem möglich, komplexere Berechnungen auf gezielte Teilabschnitte des Bildes anzuwenden. Ein Beispiel für einen geeigneten Algorithmus zur Umsetzung des Vorschlagsschritts 22 und des Klassifikationsschritts 20 ist R-CNN.
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Ebenfalls kann vorgesehen sein, dass das gesamte Bild 17 ohne eine Einteitung in Teilabschnitte zur Klassifikation verwendet wird, wodurch die Auswertung vereinfacht wird. Dies wird insbesondere durch die effektive Erstellung eines Trainingsdatensatzes 25 ermöglicht.
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Das Trainieren des Maschinenlernmodells wird in einer bevorzugten Ausgestaltung im Rahmen des vorschlagsgemäßen Verfahrens vorgenommen. Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung wird entsprechend in einer Lernroutine das Maschinenlernmodell an einem Trainingsdatensatz 25 mittels der Steueranordnung 8 trainiert, was in 3 dargestellt ist. Das Maschinenlernmodell wird hier und vorzugsweise basierend auf annotierten Bildern 26 von Packungen 3 trainiert. Das trainierte Maschinenlernmodell enthält hier zumindest eine Gewichtung, vorzugsweise einen für die Gewichtung repräsentativen Parametersatz 28, sowie eine Anwendungsvorschrift, wie die Gewichtung in der Analyseroutine umzusetzen ist. In einem Trainingsschritt 27 wird, hier und vorzugsweise über ein neuronales Netzwerk, ein Parametersatz 28 für das Maschineniernmodell ermittelt.
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Besonders bevorzugt ist hierbei, dass der Trainingsdatensatz 25 zumindest teilweise aus mittels der Sensoranordnung 16 aufgenommenen Bildern 17 in einer vorhergehenden und/oder laufenden Etikettierroutine abgeleitet wird. In dieser Etikettierroutine kann eine Klassifikation der jeweiligen Packungen 3 vorgegeben sein, über welche die Bilder 17 annotiert werden.
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Vorzugsweise werden in der für den Trainingsdatensatz 25 herangezogenen Etikettierroutine zumindest zeitabschnittsweise jeweilige Packungen 3 der gleichen Packungsklasse etikettiert. Das Annotieren der Bilder 17 wird hiermit erheblich vereinfacht und kann sogar automatisiert erfolgen. Ebenfalls kann ein Annotieren der Bilder 17 auch bei einer chaotischen Packungszufuhr vorgenommen werden, beispielsweise wenn eine einleitend angesprochene Packungserkennung auf Grundlage der Gewichtswerte oder dergleichen möglich ist.
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Das automatische Annotieren der Bilder 17 wird vorzugsweise über eine weitere Klassifikation, vorzugsweise über die Gewichtswerte der Packungen 3, validiert. Hierbei werden nur diejenigen Bilder 17 automatisch annotiert, deren Gewichtswerte in eine der Packungsklasse zugeordnete Gewichtsklasse fallen.
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Gemäß der in 1 dargestellten und ebenfalls bevorzugten Ausgestaltung ist als Funktionseinheit weiter eine Ausrichtanordnung 29 vorgesehen, mittels welcher die einzelnen Packungen 3 auf der Vorschubanordnung 4 positioniert werden. Die Ausrichtanordnung 29 weist mindestens ein Führungselement 30, hier beidseitig zur Vorschubanordnung 4 angeordnete Führungselemente 30 auf, welche zumindest abschnittsweise an einen Förderbereich der Vorschubanordnung 4 angrenzen und/oder hineinragen. Die Führungselemente 30 richten hierbei die Packungen 3 über eine Berührung aus. Vorzugsweise sind die Führungselemente 30 verfahrbar, um eine Einstellung der Ausrichtung zu erlauben.
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Die Sensoranordnung 16 kann an der Ausrichtanordnung 29 und/oder der Ausrichtanordnung 29 auf der Vorschubanordnung 4 nachgeordnet vorgesehen sein. Folglich können die Bilder 17 an ausgerichteten Packungen ermittelt werden, was die Analyseroutine vereinfacht. Denkbar ist allerdings auch, dass das Ausrichten mittels der Ausrichtanordnung 29 abhängig von der Klassifikation der Packungen 3 vorgenommen wird, wobei die Ausrichtanordnung 29 der Sensoranordnung 16 nachgeordnet ist.
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Vorzugsweise weist die Sensoranordnung 16 einen vordefinierten Abstand zu den jeweiligen Packungen 3 auf, was ebenfalls zu einer Vereinfachung der Analyseroutine führt. Beispielsweise wird die Sensoranordnung 16 in einem konstanten Abstand zur Vorschubanordnung 4 und damit in einem vordefinierten Abstand zur Unterseite der Packungen 3 gehalten. Weiter vorzugsweise entspricht der vordefinierte Abstand dem Abstand der Sensoranordnung 16 zu den jeweiligen Packungen 3 in der für den Trainingsdatensatz herangezogenen Etikettierroutine.
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Dabei ist es hier und vorzugsweise so, dass eine Architektur des Maschinenlernmodels und/oder der Trainingsschritt den vordefinierten Abstand und/oder die Ausrichtung berücksichtigt. Bei der Objekterkennung in der Bildverarbeitung ist es üblicher Weise so, dass viele Skalierungen in Architektur und/oder Training eines Maschinenlernmodells berücksichtigt werden, da nicht klar ist, in welcher Größe und in welcher Position die Objekte letztendlich im Bild 17 auftauchen werden. Dieses Problem hat zu diversen Lösungsansätzen geführt, die jedoch im Allgemeinen mit einer erhöhten Rechenkomplexität einhergehen. Vorliegend ist es möglich, diese Komplexität zumindest teilweise einzusparen.
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Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung kann die Steueranordnung 8 als Teil der Etikettiervorrichtung 2 und/oder cloudbasiert ausgestaltet sein. Das Etikettiersystem 1 weist vorzugsweise mehrere Etikettiervorrichtungen 2 auf, welche mittels der Steueranordnung 8 angesteuert werden. Wie bereits angesprochen, ermöglicht eine cloudbasierte Umsetzung insbesondere eine zentrale Verwaltung der Packungsklassen und/oder des trainierten Maschinenlernmodells. Beispielsweise kann der Trainingsdatensatz 25 auch auf Grundlage der Bilder 17 einer oder mehrerer der Etikettiervorrichtungen 2 erzeugt werden. Ebenfalls ist es denkbar, dass zumindest ein Teil der rechenintensiven Analyseroutine cloudbasiert, hier über den Cloudserver 14, vorgenommen wird.
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Gemäß einer weiteren Lehre, der eigenständige Bedeutung zukommt, wird das angesprochene Etikettiersystem 1 als solches beansprucht. Das Etikettiersystem 1 ist mit mindestens einer Etikettiervorrichtung 2 zum Etikettieren, insbesondere zum Preisauszeichnen, von einzelnen Packungen 3 ausgestattet. Die Etikettiervorrichtung 2 weist als Funktionseinheiten zumindest eine Vorschubanordnung 4, eine Etikettenspendeanordnung 5, eine Etikettenaufbringanordnung 6 sowie eine Druckeranordnung 7 auf, wobei eine Steueranordnung 8 des Etikettiersystems 1 die Funktionseinheiten in einer Etikettierroutine ansteuert. In der Etikettierroutine ist vorgesehen, dass die Vorschubanordnung 4 jeweilige Packungen 3 transportiert, die Etikettenspendeanordnung 5 von einem Materialstreifen 9 lösbare Etiketten spendet, die Etikettenaufbringanordnung 6 das gespendete Etikett auf die jeweilige Packung 3 aufbringt und die Druckeranordnung 7 das vom Materialstreifen 9 lösbare oder gelöste Etikett bedruckt.
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Die Etikettiervorrichtung 2 weist eine Sensoranordnung 16, vorzugsweise eine Kamera auf, welche Bilder 17 der jeweiligen Packungen 3 aufnimmt, wobei die Steueranordnung 8 die Bilder 17 der jeweiligen Packungen 3 in einer Analyseroutine analysiert, mittels dieser Analyse eine Klassifikation der jeweiligen Packung 3 in eine Packungsklasse ableitet und das Ansteuern der Etikettiervorrichtung 2 in der Etikettierroutine abhängig von der Klassifikation vornimmt. Wesentlich ist hierbei, dass in der Steueranordnung 8 ein trainiertes Maschinenlernmodell hinterlegt ist, und dass die Analyseroutine auf einer mittels der Steueranordnung 8 vorgenommenen Anwendung des trainierten Maschinenlernmodells auf die Bilder 17 basiert. Es wird auf die Ausführungen zum vorschlagsgemäßen Verfahren verwiesen.
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Gemäß einer weiteren Lehre, der eigenständige Bedeutung zukommt, wird ein Datenträger mit einem Trainingsdatensatz 25 als solcher beansprucht. Der Datenträger ist zur Verwendung in dem vorschlagsgemäßen Verfahren vorgesehen und mittels der angesprochenen Lernroutine erzeugt. Vorzugsweise ist der Trainingsdatensatz 25 nicht-flüchtig auf dem Datenträger hinterlegt. Auf die Ausführungen zum vorschlagsgemäßen Verfahren wird verwiesen.
