EP0536238B1 - Formensortierung - Google Patents

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EP0536238B1
EP0536238B1 EP91912202A EP91912202A EP0536238B1 EP 0536238 B1 EP0536238 B1 EP 0536238B1 EP 91912202 A EP91912202 A EP 91912202A EP 91912202 A EP91912202 A EP 91912202A EP 0536238 B1 EP0536238 B1 EP 0536238B1
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EP
European Patent Office
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shape
shape parameters
deriving
class
values
Prior art date
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Expired - Lifetime
Application number
EP91912202A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP0536238A1 (de
Inventor
Nigel Roger 17 Rylston Close Cox Green Cook
Timothy James 73 Hazeley Heath Osgood
Stephen Peter 9 Arncliffe Wildridings Holloway
Ian William 50A Hilltop View Bowler
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gersan Ets
Original Assignee
Gersan Ets
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gersan Ets filed Critical Gersan Ets
Publication of EP0536238A1 publication Critical patent/EP0536238A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP0536238B1 publication Critical patent/EP0536238B1/de
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Expired - Lifetime legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/04—Sorting according to size
    • B07C5/10—Sorting according to size measured by light-responsive means

Definitions

  • This invention relates to a classsifying machine for classifying a succession of objects according to shape by deriving a set of values for features representative of the shape of the object.
  • the invention may be used with apparatus described in EP-A-0227404.
  • This discloses an apparatus having a viewing zone through which the object is fed.
  • the object is illuminated whilst in the viewing zone and viewed by a number of fixed electronic viewers spaced around the viewing zone.
  • the images of the object derived by the viewers are all derived at substantially the same time.
  • the signals from each viewer comprise video pictures which are subsequently normalised (white made true white, black made true black) by selecting a voltage threshold between black and white, and digitised.
  • Digital data for each viewer representive of the edges of the object is then derived by tracking all the points in the image where white (which in this case represents the background, as the objects are viewed dark against a light field) goes to black or black goes to white.
  • Basic shape parameters of the object are then derived for each viewer.
  • EP-A-0227404 also discloses a method of ascertaining the shape class of an object using the apparatus by processing the average values of the basic shape parameters for all the viewers using a decision tree process.
  • EP-A-0227404 also discloses a method of detecting 'edge-breakthrough'.
  • the specification can provide apparatus for sorting transparent objects, which give problems due to light shining through the edge zones of the objects. Areas of highly irregular re-entrants in the edge of the image are produced by edge-breakthrough, and are detected as they have a very high rate of change in direction of each incremental length of the edge. Edge-breakthrough zones are detected in the image and a corrected edge is provided by joining up the ends of the breakthrough zone by a smooth line.
  • the basic shape parameters derived may be:
  • the area of the image is determined and this area is divided by the square of the length of the edge. Images having a high value represent a higher approximation to a spherical shape.
  • centroid of each image is determined, and the image is divided into two parts along a line passing through the centroid.
  • One part of the image is rotated through 180° to superimpose it on the other part and the mismatch area is compared with the overlap area. Images having a substantially higher overlap area than mismatch area have a high degree of mirror symmetry about said plane.
  • re-entrants in the edge may be evaluated by comparing the length of the edge to the length of a line extending all around the edge, like an elastic band, passing straight across any re-entrants. Images having a high difference between actual edge length and 'elastic band' length are spikey. Alternatively, convex hull deviance may be measured by measuring the distance of a line extending around the edge like an elastic band and the point of the surface furthest from it.
  • At least four, more preferably nine viewers are used.
  • the apparatus of EP-A-0227404 can produce a set of values of blockiness, symmetry and convex hull deviance for each of the nine viewers.
  • an additional parameter, the total count of edge-breakthroughs detected, can be derived.
  • the invention provides a method of ascertaining the shape class of an object, comprising: deriving a set of primary shape parameters representative of the shape of the object, taking a group of two or more of the primary shape parameters to provide coordinates for deriving from a table a decision value for said group, the table for said group being fixed for all the objects; repeating the process of deriving a decision value for other groups of two or more primary shape parameters, using a specific said table for each group; and ascertaining from the resulting set of decision values the shape class of the object.
  • the invention can improve the accuracy of classification, and can enable the number of classes to be increased.
  • the process of deriving decision values is repeated using groups with the same number of primary shape parameters, and preferably all the possible remaining combinations are used to obtain the maximum information.
  • the method is performed electronically in apparatus for sorting a succession of objects, the apparatus being substantially according to the invention of EP-A-0227404.
  • the number of viewers can be reduced, and it is possible to use one viewer for sorting some objects, or two viewers, though a larger number is preferred, for instance three, four or more.
  • the illumination is not restricted to visible light and may be for instance infra-red.
  • the machine may just classify, e.g. providing a total of the objects in each class, or may physically separate different classes of objects.
  • the primary shape parameters used comprise the maximum, minimum and average values for all the viewers of at least two basic shape parameters.
  • Suitable basic shape parameters are blockiness, symmetry and convex hull deviance as set out in EP-A-0227404, and a satisfactory classification can be achieved on the basis of these three basic shape features, possibly also with edge break-through (see below).
  • a transformation is provided for transforming said primary shape parameters onto secondary shape parameters having a fixed range of discrete values.
  • the decision as to shape class is made by which decision value is most commonly identified by all the possible different tables.
  • the shape class decision may also be made by a hierarchical decision process.
  • said tables are generated by a training procedure in which, for each shape class, a statistically significant sample of objects falling within that class are fed through apparatus for classifying or sorting, further programmed to derive said table.
  • a training procedure in which, for each shape class, a statistically significant sample of objects falling within that class are fed through apparatus for classifying or sorting, further programmed to derive said table.
  • Said groups are preferably pairs, but it is possible to form the table on the basis of groups of three or more primary shape parameters.
  • the apparatus or sorting machine of Figure 1 of EP-A-0227404 is provided for producing electronic signals representative of shape parameters.
  • 27 signals are produced by this machine.
  • a further signal representative of the total count of edge-breakthroughs may be provided; any view with edge-breakthrough is marked as invalid, and the signal is suppressed but the fact of edge-breakthrough is recorded; however, if all views of the object (i.e. the view from each viewer) show edge-breakthrough, the object is rejected.
  • a microprocessor derives a smaller set of primary shape parameters, namely the maximum, minimum and mean for all of the viewers for each of the basic shape features, except for convex hull deviance.
  • the minimum value of convex hull deviance is usually zero, the minimum convex hull deviance signal need not be provided, and a ninth parameter can be provided by the edge-breakthrough count.
  • the three sets of information A, B and C are derived for each sorting machine by a training procedure.
  • the sorting machine can be set up to allow signals from the machine to be fed into a training programme which generates the sets of information A, B and C as set out above.
  • the information is generated by compiling results for each class of shape.
  • a statistically-viable sample of a given shape class say 6000 objects from the mid-range of the class and typical of that class
  • the data is stored on a computerised data storage system with each file of the storage system containing data for the many objects of the same class.
  • the transformation A for normalising the signals from the sorting machine is now generated. This puts the signals into a more suitable form for reading by the following part of the training procedure. For each of the primary shape parameters, the maximum value, N max , and the minumum value N min for all the objects of that class are taken and given the values 0 and 1023 respectively.
  • N' (N - N min ) x 1023 N max -N min
  • the relation is information A referred to above, and is fed into the sorting machine.
  • a histogram as shown in Figure 1 is then generated showing the frequency of occurrence of each value from 0 to 1023. This histogram is then integrated to give a cummulative frequency histogram as shown in Figure 2.
  • the range of the normalised parameters from 0 to 1023 is then divided into sixteen successive intervals, labelled 0 to 15, each interval having approximately the same number of occurrences - the labels of these intervals are the secondary shape parameters. For a given information loss, the secondary shape parameters can be quanticized more coarsely than the primary shape parameters.
  • the non-linear transformation of the normalised parameter values lying in the range 0 to 1023, to the secondary shape parameters is the information B referred to above, and is fed into the sorting machine.
  • Shape classification map tables (class maps) as in Figure 4 are then generated from the occurrence map tables of Figure 3 by deriving a shape identification for each square of the table.
  • Class decisions for each block of the tables are based on: If Class 1 Class 2 > Y F1 then Class 1 If Class 2 Class 1 > Y F2 then Class 2 where Y F1 and Y F2 are yield factors based on the purity of the sort required, i.e. the target error rates.
  • the training procedure can be re-run with different target error rates, possibly several times, until a suitable sort is achieved.
  • the shape classification space maps are stored in a computerised memory and are the information C referred to above; they are fed into the sorting machine.
  • the machine can be used to ascertain the shape class of an object, using the physical sorting apparatus disclosed in EP-A-0227404, in which compressed air nozzles are provided to direct an object whose shape has been determined and which is leaving the shape measuring zone to an appropriate shape bin, a rapid succession of objects being processed.
  • a microprocessor operating according to the invention activates the compressed air supply of the nozzles by a solenoid in order to direct the object into the bin corresponding to its shape class.
  • Figure 5 shows a flow chart for the shape classification process.
  • the object is fed through the detecting zone, and at 1 the signals from the viewers are processed to give 27 basic shape parameter readings, plus a reading representing the total number of edge-breakthroughs, which readings are in turn processed as set out above at 2 to give nine primary shape parameters a to i .
  • These primary shape parameters a to i are then transformed at 3 by transformation A followed by transformation B to give secondary shape parameters a ' to i ' having values between 0 and 15. Secondary shape parameters are then taken in pairs at 4 and a shape decision value is read off from the appropriate shape classification map table at 5.
  • Means 8 for holding all the possible shape classification map tables are provided in the form of a RAM or computerised memory; the tables can be stored on disk.
  • This shape decision value will just be a class identification, and it is stored in a memory at 6. The process is then repeated for all the remaining possible different combinations of two different secondary shape parameters. Using nine primary shape parameters, a total of 36 shape decision values are produced for each object. The final shape decision, which ascertains the shape class of the object, is made at 7 and is based upon a majority vote system: If Class 1 Class 2 > E d1 then Class 1 If Class 2 Class 1 > E d2 then Class 2 where: Ed1 and Ed2 are experimentally derived factors to produce the required sort characteristics. With this system there will be some 'undecided' or 'no vote' results, and one or two bins will be provided for them. These are then hand-sorted.
  • a decision tree as shown in Figure 6, may be used.
  • the secondary shape parameters are fed into a sequence of classifiers, each classifier being set up according to Figure 5 to classify the object into one of two shape class groups or into a misfeed/no vote/undecided class.
  • Figure 6 shows an example of a decision tree for six shape classes.
  • Secondary shape parameters are collected at 9 by a computing element such as a microprocessor or computer and passed to the first classifier 10. This decides whether the object belongs to a group of classes 1, 2 and 5 or to the group of classes 3, 4 and 6, or is misfed, no-vote or undecided.
  • a computing element such as a microprocessor or computer
  • classifier 11 If the object belongs to one of the groups of classes the information is then fed to classifier 11 or 12, according to which group of classes the object belongs to.
  • Classifier 11 has three outputs: objects belonging to class 1 or class 2, object belonging to class 5 and undecided.
  • classifier 12 has the outputs: objects belonging to class 3, objects belonging to class 4 or 6 and undecided.
  • classifier 13 or 14 respectively which classify the object as undecided, class 1 or class 2 in the case of classifier 13, and class 4, class 6 or undecided in the case of classifier 14.
  • classifier 10 For a stone to be assigned to class 4, the information must be passed from classifier 10 to classifier 12, and thence to classifier 14, the outputs being, in order: "class 3, 4, 6", "class 4 or 6", "class 4".
  • Each individual classifier has its own target error rate values (Y F and E d ).

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Crystals, And After-Treatments Of Crystals (AREA)
  • Polishing Bodies And Polishing Tools (AREA)

Claims (23)

  1. Verfahren für das Ermitteln der Formklasse eines Objektes, das aufweist: das Ableiten einer Reihe von primären Formparametern, die für die Form des Objektes repräsentativ sind (Schritte 1, 2 und 3); und das Ermitteln der Formklasse des Objektes aus der Reihe der primären Formparameter,
       gekennzeichnet durch die folgenden Schritte:
       Aufnehmen einer Gruppe von zwei oder mehreren primären Formparametern (Schritt 4) als Koordinaten für eine Ableitung eines Entscheidungswertes für die Gruppe aus einer Tabelle (Schritte 5 und 6), wobei die Tabelle für alle Objekte für die Gruppe festgelegt wird;
       Wiederholen des Vorganges der Ableitung eines Entscheidungswertes für alle verbleibenden möglichen unterschiedlichen Gruppen von zwei oder mehreren primären Formparametern, wobei eine spezifische Tabelle für jede Gruppe benutzt wird; und
       Ermitteln der Formklasse des Objektes aus der resultierenden Reihe der Entscheidungswerte (Schritt 7).
  2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Vorgang für Gruppen mit der gleichen Anzahl von primären Formparametern wiederholt wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem der Vorgang für alle möglichen verbleibenden Gruppen von zwei oder mehreren primären Formparametern wiederholt wird.
  4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das außerdem die folgenden Schritte aufweist:
       Zuführen des Objektes durch eine Beobachtungszone;
       Beleuchten des Objektes, während es durch die Beobachtungszone hindurchgeht, wobei mindestens eine Beobachtungsvorrichtung eingesetzt wird;
       Ableiten der Signale von der Beobachtungsvorrichtung, die für die Ränder des Objektes repräsentativ sind, wie sie zu einem speziellen Zeitpunkt von der Beobachtungsvorrichtung betrachtet werden;
       Verarbeiten der Signale, um die Reihe der primären Formparameter zu liefern (Schritt 1).
  5. Verfahren nach Anspruch 4, bei dem die Beobachtungsvorrichtung im wesentlichen das gesamte Profil des Objektes betrachtet, das der Beobachtungsvorrichtung vorgelegt wird.
  6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem eine Vielzahl von Beobachtungsvorrichtungen im Abstand in einer Ebene um die Beobachtungszone herum eingesetzt wird, und bei dem die primären Formparameter durch Aufnehmen der maximalen, durchschnittlichen und minimalen Werte eines jeden von mindestens zwei grundlegenden Formparametern, die für die Form des Objektes repräsentativ sind, abgeleitet werden.
  7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die primären Formparameter durch eine Abbildung umgewandelt werden, die eine lineare Umwandlung zu einer Reihe von normierten Formparametern umfaßt, die Werte aufweisen, die in einem unveränderlichen Bereich liegen.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, bei dem die normierten Formparameter in sekundäre Formparameter, die Werte aus einer unveränderlichen Reihe von Werten annehmen, durch eine Umwandlung, die eine nichtlineare Abbildung umfaßt, umgewandelt werden (Schritt 3).
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die primären Formparameter in Paaren für die Ableitung des Entscheidungswertes aufgenommen werden (Schritt 4); bei dem eine Tabelle für jedes Paar von primären Formparametern bereitgestellt wird, wobei die Reihen der Tabelle alle möglichen Werte eines Parameters verkörpern, die von einem der primären Formparameter abgeleitet werden, wobei die Spalten der Tabelle alle möglichen Werte eines Parameters verkörpern, die von dem anderen primären Formparameter abgeleitet werden, und wobei die Zwischenräume in der Tabelle eine Formkennzeichnung enthalten; und
       bei dem die Werte der primären Formparameter, die für das Objekt abgeleitet werden, verwendet werden, um eine Formkennzeichnung aus der Tabelle abzulesen (Schritt 5).
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Formklasse des Objektes durch ein Mehrheitsauswahlsystem auf der Basis der Anzahl ermittelt wird, wie oft jeder Entscheidungswert abgeleitet wird, wenn der Vorgang der Ableitung des Entscheidungswertes für alle Tabellen wiederholt wird (Schritt 7).
  11. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Verfahren dazu benutzt wird, das Objekt in eine der zwei Klassen zu sortieren, oder um das Objekt zurückzuweisen.
  12. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem jeder Entscheidungswert in jeder Tabelle aufweist: eine Wahlentscheidung, daß das Objekt zu einer Formklasse gehört; oder keine Wahlentscheidung dafür, daß das Objekt zu irgendeiner Klasse gehört.
  13. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ableiten der primären Formparameter die folgenden Schritte umfaßt: Ableiten eines grundlegenden Formparameters, der für jeden optischen Durchbruch des Randes im Profil des Objektes, wie es von der Beobachtungsvorrichtung gesehen wird repräsentativ ist; und Verbinden der Ränder an beiden Seiten des Durchbruches.
  14. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ableiten der primären Formparameter den Schritt des Ableitens eines grundlegenden Formparameters umfaßt, der für die Annäherung des Objektes an eine Kugelform repräsentativ ist.
  15. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ableiten der primären Formparameter den Schritt des Ableitens eines grundlegenden Formparameters umfaßt, der für die Annäherung des Objektes an die Symmetrie repräsentativ ist.
  16. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem das Ableiten der primären Formparameter den Schritt des Ableitens eines grundlegenden Formparameters umfaßt, der für Wiedereintritte in der Abbildung des Objektes repräsentativ ist, wie sie von der Beobachtungsvorrichtung gesehen werden.
  17. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem der primäre Formparameter abgeleitet wird, der für die Gesamtanzahl der Randdurchbrüche repräsentativ ist, die bei allen Beobachtungsvorrichtungen beobachtet werden.
  18. Sortiermaschine für das Sortieren einer Reihe von Objekten entsprechend der Form, die aufweist: eine Einrichtung (1) für das Ableiten einer Reihe von primären Formparametern, die für die Form des Objektes repräsentativ sind; und eine Einrichtung für das Treffen von Entscheidungen beim Sortieren des Objektes dadurch gekennzeichnet, daß die Einrichtung für das Treffen von Entscheidungen aufweist:
       eine Einrichtung (8) für das Aufnehmen der Tabellen der Entscheidungswerte für Gruppen von zwei oder mehreren primären Formparametern, wenn derartige Gruppen benutzt werden, um die Koordinaten für die betreffenden Tabellen bereitzustellen;
       eine Einrichtung (4) für das Bereitstellen der Koordinaten für die betreffenden Tabellen und eine Einrichtung (5) für das Ableiten der Entscheidungswerte für die betreffenden Tabellen für die entsprechenden Gruppen; sowie
       eine Einrichtung (7) für das Ermitteln der Formklasse des Objektes aus der resultierenden Reihe von Entscheidungswerten.
  19. Sortiermaschine nach Anspruch 18, bei der die Tabellen der Entscheidungswerte für Gruppen mit der gleichen Anzahl von primären Formparametern gelten.
  20. Sortiermaschine nach Anspruch 18 oder 19, bei der die Tabellen der Entscheidungswerte für alle möglichen Gruppen von zwei oder mehreren primären Formparametern aufgenommen werden.
  21. Sortiermaschine nach einem der Ansprüche 18 bis 20, die außerdem aufweist:
       eine Beobachtungszone, durch die jedes aufeinanderfolgende Objekt geführt wird;
       eine Einrichtung für die Beleuchtung des Objekts, während es durch die Beobachtungszone hindurchgeht;
       mindestens eine elektronische Beobachtungsvorrichtung für das Betrachten des Objektes, während es die Beobachtungszone passiert;
       eine Einrichtung für das Ableiten der Signale von der Beobachtungsvorrichtung, die für die Ränder des Objektes repräsentativ sind, die durch die Beobachtungsvorrichtung betrachtet werden;
       eine Einrichtung (1) für das Ableiten der Reihe von primären Formparametern, die für die Form des Objektes repräsentativ sind, aus den Randsignalen.
  22. Sortiermaschine nach einem der Ansprüche 18 bis 21, bei der die Beobachtungsvorrichtung im wesentlichen das gesamte Profil des Objektes, wie es der Beobachtungsvorrichtung vorgelegt wird, betrachtet.
  23. Sortiermaschine nach einem der Ansprüche 18 bis 22, bei der eine Vielzahl von Beobachtungsvorrichtungen, die um die Beobachtungszone herum im Abstand angeordnet sind, verwendet wird, wobei die Verarbeitungseinrichtung mit den Beobachtungsvorrichtungen für die Verarbeitung der Randsignale in Verbindung steht, um eine Reihe von grundlegenden Formparametern zu erzeugen; wobei die Reihe der grundlegenden Formparameter umfaßt: einen Parameter, der für die Annäherung des Objektes an eine Kugel repräsentativ ist; einen Parameter, der für die Annäherung des Objektes an die Symmetrie repräsentativ ist; einen Parameter, der für die konvexe Hüllenabweichung des Objektes repräsentativ ist; und ein Signal, das für die Anzahl der Randdurchbrüche für jene Beobachtung repräsentativ ist;
       wobei die primären Formparameter die maximalen, durchschnittlichen und minimalen Werte für alle Beobachtungen der grundlegenden Parameter bei einer Annäherung an eine Kugel und die Symmetrie sind, und wobei die maximalen und durchschnittlichen Werte der konvexen Hüllenabweichung und die Gesamtzählung der Randdurchbrüche für alle Beobachtungen gelten;
       wobei die Einrichtung für das Treffen von Entscheidungen aufweist:
       eine Einrichtung für das Umwandeln der primären Formparameter in normierte Formparameter, die Werte aufweisen, die in einem unveränderlichen Bereich für die Maschine liegen;
       eine Einrichtung für das Abbilden der normierten Formparameter bezüglich einer Reihe von sekundären Formparametern, wobei die Werte aus einer Reihe von Werten entnommen werden, die für die Maschine festgelegt sind;
       die Einrichtung für die Bereitstellung der Koordinaten für die Tabellen, die die sekundären Formparameter in Paaren bereitstellen;
       wobei die Tabellen für die verschiedenen Paare der sekundären Formparameter in einem Speicher gespeichert werden; die Reihen der Tabellen alle möglichen Werte eines des Paares der sekundären Formparameter verkörpern; die Spalten der Tabelle alle möglichen Werte des anderen des Paares der sekundären Formparameter verkörpern; und die Zwischenräume in der Tabelle eine Formkennzeichnung verkörpern, in Form einer Wahlentscheidung für eine der zwei Formklassen oder keiner Wahlentscheidung für beide;
       eine Einrichtung für das Ableiten der Entscheidungswerte aus den Tabellen für die entsprechenden Paare, die eine Einrichtung besitzt, um die Wahlentscheidung hinsichtlich der Formsortierung aus der Tabelle bei Verwendung der sekundären Formparameter als Koordinaten abzulesen;
       eine Einrichtung für das Ermitteln der Formklasse des Objektes, die aufweist: einen Speicher, in dem alle Wahlentscheidungen für die Formklassen, die von der Einrichtung für das Ableiten der Entscheidungswerte geliefert werden, gespeichert werden; und eine Einrichtung für das Sortieren des Objektes als zur ersten Klasse gehörend, als zur zweiten Klasse gehörend oder ohne Entscheidung auf der Basis einer Mehrheitswahlentscheidung, bei der die Wahlentscheidungen zur Formklasse benutzt werden.
EP91912202A 1990-06-25 1991-06-25 Formensortierung Expired - Lifetime EP0536238B1 (de)

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GB909014122A GB9014122D0 (en) 1990-06-25 1990-06-25 Shape sorting
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EP0536238B1 true EP0536238B1 (de) 1996-05-08

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