EP2987136A1 - Verfahren zur überwachung und steuerung einer abfüllanlage und vorrichtung zur durchführung des verfahrens - Google Patents

Verfahren zur überwachung und steuerung einer abfüllanlage und vorrichtung zur durchführung des verfahrens

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Publication number
EP2987136A1
EP2987136A1 EP14710902.9A EP14710902A EP2987136A1 EP 2987136 A1 EP2987136 A1 EP 2987136A1 EP 14710902 A EP14710902 A EP 14710902A EP 2987136 A1 EP2987136 A1 EP 2987136A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
optical flow
image
optical
filling
calculated
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP14710902.9A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Kaj Führer
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.)
Krones AG
Original Assignee
Krones AG
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 Krones AG filed Critical Krones AG
Publication of EP2987136A1 publication Critical patent/EP2987136A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B67—OPENING, CLOSING OR CLEANING BOTTLES, JARS OR SIMILAR CONTAINERS; LIQUID HANDLING
    • B67C—CLEANING, FILLING WITH LIQUIDS OR SEMILIQUIDS, OR EMPTYING, OF BOTTLES, JARS, CANS, CASKS, BARRELS, OR SIMILAR CONTAINERS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; FUNNELS
    • B67C3/00—Bottling liquids or semiliquids; Filling jars or cans with liquids or semiliquids using bottling or like apparatus; Filling casks or barrels with liquids or semiliquids
    • B67C3/007—Applications of control, warning or safety devices in filling machinery
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/215—Motion-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows

Definitions

  • the present invention generally relates to the control of a filling plant for liquid or solid products, in particular for products from the food industry.
  • the present invention relates to a method for analyzing a dynamic state of a bottling plant, a method for controlling a bottling plant and an apparatus for carrying out the method.
  • Filling plants are complex technical structures with a large number of units for different tasks in a filling process, which must be coordinated to achieve the highest possible productivity.
  • the bottling plant should finish as many containers filled per unit time.
  • a bottling plant typically includes a plurality of aggregates interconnected by conveyors on which containers are transported between the units.
  • the aggregates may be bottle fillers, depalletizers, unpackers, cleaning machines, labeling machines, printing machines, packers, palletizers, stretch blow molding machines for producing thermoplastic containers, etc.
  • container transport between the units For example, chain conveyor belts, air conveyors for empty PET bottles, transport stars and devices for feeding in and out of containers are used.
  • Single and multi-track transport routes are used on the conveyor lines. Since the containers are introduced in series into aggregates, multi-strand transport streams must be separated into individual streams. The multi-strand transport routes serve as buffer lines to compensate for fluctuations in production operation.
  • bottling plants are described for example in the patent application DE 10 2010 021733 A and DE 10 2007 014802 A.
  • a general description of bottling plants can also be found in the final report of the research project "Simulation-Based Planning and Use of Beverage Bottling Plants” (Project No. 12265-N), which is located at the Institute for Materials Handling, Material Flow. Logistics of the Technical University of Kunststoff from 1.12.1999 to 31.8.2001.
  • the task of such a bottling plant is to fill as large a number of containers as possible, for example bottles, as quickly as possible in the shortest possible time, for example with a beverage of as constant a quality as possible, complies with the statutory quality standards and hygiene regulations.
  • a plant control system is necessary, which evaluates the data of a large number of sensors in order to ensure a smooth process, ie to detect malfunctions in good time and to adapt the plant processes accordingly.
  • Fig. 1 shows an example of a section in a filling plant with two units 1 and 2, which are connected to each other with a corresponding conveyor.
  • the section of the conveyor shown in Fig. 1 can be divided into seven sections, wherein in the sections B and F, the container 3 are treated by the units 1 and 2.
  • Aggregate 1 can be, for example, a filling device for the containers 3, in which, for example, a bottle is filled with a beverage
  • unit 2 can be, for example, a container labeling device in which the filled containers are labeled.
  • the areas A, C, D, E and G are areas where the containers, for example bottles, are carried. In area A, bottles are conveyed to the unit 1, for example a sterilizer. In area C, the containers treated in unit 1 are removed.
  • the subsequent area D serves as a transport buffer, in which, for example, the single strand of the area C can be divided into several parallel transport strands.
  • the buffer section serves to buffer, in particular, faults in the preceding and succeeding aggregates. Since the capacity of a bottling plant is designed for the filler, the buffer is designed so that there are always enough containers in the buffer so that the filler can operate continuously, even in the event of disruptions in other components.
  • the multi-strand transport path in the buffer area D is again singled and fed to the unit 2.
  • the containers treated in the unit 2 for example the labeled bottles, are then transported away and fed to a downstream unit, for example to a printing device.
  • the transport routes can also have additional container infiltrations 4 and 6 as well as container outlets 5 and 7.
  • the arrangement of the container sluices 4 and 6 and the Be diligentlysschleusept 5 and 7 in Fig. 1 are only exemplary and may be arranged differently depending on the design of the system.
  • downstream of the aggregates sensors can check whether the containers are clean or properly filled and if a container does not meet the quality criteria, it can be discharged from the transport stream through the ejections 5 and 7.
  • the discharges can also serve to divert or divert streams, for example, in a case in which a plurality of filling lines are arranged in parallel in a bottling plant.
  • a container stream can be diverted, for example, to fill an adjacent buffer. This is done via inlets 4 and 6.
  • Such a parallel filling system is described for example in DE 10 2010 021733 A1.
  • the conveying speeds v 1 , v 2 , v 3 , v 4 and v 5 in the corresponding conveying areas A, C, D, E and G are set so that a stationary production state prevails.
  • “Stationary production state” is understood to mean that the container occupancy and the container throughput, ie also the output of filled containers per unit of time is constant (stationary).
  • Fig. 1 shows examples of sensor arrangements that are suitable according to the prior art for monitoring the conveyor belts.
  • Reference numeral 8 shows a dynamic pressure sensor with which the occupancy of a buffer can be monitored.
  • Such a dynamic pressure sensor in the form of control switches is described, for example, in DE 3 607 858 A or DE 3 616 023 A.
  • the reference numeral 9 designates a known from the prior art non-contact measurement technique for detecting the occupancy of conveyors, such as light scanners or photocells.
  • the use of light sensors in a transport device for feeding articles to a packaging machine is disclosed in the utility model DE 20 2008 009166 U1.
  • DE 10 2010 021733 A discloses a light barrier which makes it possible, after restarting the filling station, to connect the series of containers buffered in the transfer section without gaps to the container still in the conveying line.
  • a disadvantage of this type of sensor systems is that these systems provide little information about the condition of the transport devices and the transported containers and estimates of the future state of the system are not or only with difficulty possible. Especially in complex plants, more information is required to enable smooth production.
  • the reference numeral 10 in Fig. 1 for example, video cameras, with which the conveyor system can be monitored.
  • the counting system recognizes and counts glass bottles, which are arranged arbitrarily on a conveyor belt. Furthermore, this system is able to detect whether the bottles are open or closed.
  • a disadvantage of this prior art is that image processing is based only on the basis of object recognition according to the method of scanning with subsequent contour comparison. To do this, each image must be analyzed individually, with each image representing only a snapshot of an operating condition. For dynamic to describe the production plant, a single image analysis is not enough. There must be further evaluation steps of the individual snapshots which are not described in detail in the prior art. Since each image is evaluated individually, the time required is very high. Therefore, the analysis of a plurality of frames is avoided. An intervention in the operation therefore only takes place when a critical threshold for, for example, the density of the detected objects at a certain point in the system is reached, ie that a threshold value is exceeded or undershot.
  • the object is achieved by a method having the features of claim 1.
  • the object is achieved by a method for analyzing a dynamic state of a filling system for liquid or solid products, in particular for products from the food industry, with the following method steps: recording of image sequences in at least one area of the bottling plant and evaluating the image sequences by calculating an optical flow from an image sequence from a predetermined number of individual images.
  • the optical flow is calculated from an image sequence and can be visualized as velocity vectors projected into the image plane of objects contained in an image.
  • the optical flow is used to represent motion information and enables recognition of the three-dimensional structure of scenes for estimating movements in space and detecting individual moving objects, referred to as "segmentation".
  • the optical flow contains not only static information, ie the position and type of objects in the room at a specific time, but also movement information, ie the future position of objects.
  • the optical flow also contains dynamic information of the image contents or objects.
  • the optical flow allows the estimation of future Kraszustinde on a conveyor belt or a transport route, so that and early measures can be taken to avoid a malfunction.
  • the optical flow can be used to display objects to be monitored with high resolution so that quality criteria can be checked more precisely.
  • the optical flow with differential methods is preferably calculated according to the Lucas-Kanade method or Horn-Schunck method.
  • a vector field is calculated from the image sequence having the predetermined number of frames, each vector indicating a direction of movement and a velocity of movement of a pixel or a pixel block of the image sequence.
  • the optical flow method segments images by image content.
  • the segmentation may occur after foreground movement or background movement, according to individual objects or according to movement patterns etc.
  • the foreground motion is separated from the background motion by the optical flow.
  • This can be used, for example, in bottling plants to prevent accidents.
  • an emergency stop can be triggered if, in the case of a machine monitored by optical flow (eg a stretch blow molding machine), a movement pattern is identified which indicates a danger to operating personnel during ongoing system operation.
  • the optical flow is used to identify moving objects.
  • the occupation density on conveyor belts and buffer lines can be determined at a specific time.
  • the optical flow contains the information about how the occupation density develops on the bands and on the buffer path over a certain period of time. The optical flow is thus used to estimate the future pumping occupancy.
  • the identification of moving objects is not limited to the filling containers, but may also include people, human body parts, obstacles, foreign objects and / or contamination in the conveyor area and its surroundings.
  • frames may not have the desired resolution to perform subsequent analyzes, such as: B. for the identification of containers in one Inspector.
  • several images of a video sequence can be combined to form a higher-resolution image, or image segments of identified, moving objects with higher resolution can be calculated.
  • the identified object for example a bottle, a glass or a can, can be analyzed as to whether quality criteria are adhered to.
  • containers or their contents can be analyzed, for example, for filling quality, damage or foreign matter.
  • the optical flow is continuously recalculated with each new image taken by the video camera.
  • it can be continuously determined whether a stationary state of motion exists, or whether the state of motion on the conveyor changes dynamically.
  • the optical flow can be recalculated at predetermined time intervals with a new image sequence.
  • the method further comprises the steps of: comparing the currently calculated optical flow or the extrapolated optical flow to stored optical Flows from a database, an expert system or a neural network; Determining whether the currently calculated optical flux deviates less than a predetermined value from the stored optical fluxes; and outputting a control signal when the predetermined value is undershot.
  • the stored optical flows can thereby define critical delivery process states. For example, in a learning process, a delivery state can be mapped to an optical flow which corresponds to a conveyor speed that is too slow or too fast.
  • a critical conveying process state can also be a dangerous situation for operating personnel or a danger situation for product quality (soiling, insufficient filling, damaged containers, etc.).
  • a method of controlling a liquid or solid product filling line which uses the method of analyzing a dynamic state of the bottling line as previously described.
  • the method comprises the following steps: recording of image sequences in at least one region of the bottling plant and evaluation of the image sequences by calculating an optical flow from an image sequence with a predetermined number of individual images; Evaluating the calculated optical flux from stored optical flows, including assessing whether a critical situation is developing; and intervention in the process control if the evaluation indicates that a critical condition is developing.
  • a device for analyzing a dynamic state of a filling plant for liquid or solid products, in particular for products from the food industry comprising: an image pick-up device; and an image data processing device.
  • the device is characterized in that the image data processing device is designed to calculate an optical flow from an image sequence having a predetermined number of individual images.
  • the apparatus further includes means for estimating the optical flow as to whether or not faults in the conveyance operation are to be expected or for maintaining quality characteristics of the containers in the monitoring area of the at least one image pickup device.
  • Fig. 1 shows schematically a section of a filling plant according to the prior art
  • Fig. 2 shows schematically a portion of a filling plant according to the present invention.
  • the present invention has been made in order to improve the control of filling plants for liquid or solid products, in particular for products from the food industry.
  • the plant safety and the inspection quality of the bottled products should be improved.
  • a higher degree of automation with lower intervention frequency is to be achieved by operating personnel, whereby contamination in filling arrangements under clean room conditions is reduced.
  • the monitoring of filling systems based on video surveillance is to be improved.
  • the present invention is aimed at improving the motion detection in image sequences. If the differences of image content in image sequences are known, this information can be used for motion detection, motion tracking, motion detection, image segmentation, 3D reconstruction, object recognition and resolution of detected objects (super resolution).
  • the estimated motion fields can then be used to analyze certain movements, e.g. For example, the detection of abnormal behavior based on motion fields is possible.
  • motion detection according to the principle of optical flow is used.
  • a vector field is referred to as an optical flux that indicates the direction of movement and the speed of movement for each pixel of an image sequence.
  • the optical flow can be understood as the velocity vectors of visible objects projected onto the image plane.
  • the optical flow is an important representation of motion information. It forms a starting point for the recognition of the three-dimensional structure of scenes, for the estimation of movements in space and for the detection of individual moving objects (segmentation).
  • the classical optical flow is determined by a differential technique, ie, based on derivatives and gradients of the gray scale signal, resulting in a dense field of motion or vector field.
  • the basic differential method was developed by Berthold Horn and Brian Schunck and assumes that the brightness E at corresponding points of the individual images in the image sequence is constant. Then follows from the derivation as a necessary condition the equation of determination for the speeds:
  • the vector field is then determined, for example, by the Lucas-Kanade method or by the Hom-Schunck method.
  • the optical flow can be used to segment foreground and background movements. This can be used, for example, in bottling plants to prevent accidents. Thus, an emergency stop can be triggered if, in the case of a machine monitored by optical flow (eg the stretch blow molder), a movement pattern is identified which indicates an onset of operation in plant operation.
  • a machine monitored by optical flow eg the stretch blow molder
  • images may not have the desired resolution for subsequent analysis, for example, to identify containers in an inspector.
  • images may not have the desired resolution for subsequent analysis, for example, to identify containers in an inspector.
  • several pictures of a video sequence can be combined to a higher resolution picture. Accordingly, containers and / or contents of the container can be better analyzed for, for example, damage or foreign matter.
  • the motion field in videos can also be used to detect abnormal movements, such as For example, bottle jamming, play in container guides, problems with gripping in case of nack handling, vibrations, defective conveyor belt curves and trimmings etc. can be detected.
  • abnormal movements such as For example, bottle jamming, play in container guides, problems with gripping in case of nack handling, vibrations, defective conveyor belt curves and trimmings etc.
  • normal movement patterns are first learned. Then the movements are analyzed and compared, whether they are normal movements. An index indicates how unusual this movement is in the sense of a deviation from the desired movement pattern, in particular in the case of changes in speed, etc.
  • the present invention is intended for use in a filling plant for liquid or solid products, in particular products from the food industry.
  • Fig. 2 shows the use of the present invention in a section of a bottling plant.
  • Reference numerals in Fig. 2 which are identical to the reference numerals in Fig. 1 denote the same features. The description of these features in the introductory part of the description with regard to FIG. 1 also applies to FIG. 2.
  • the present invention requires at least one camera, which are arranged in a region between two treatment units 1 and 2.
  • a first camera 10-1 can monitor a discharge area of a filling device 1
  • a second camera 10-2 can monitor a buffer area and an inlet area for a printing device 2 for printing on filled containers 3.
  • the nature of the units 1 and 2 plays no role in the application of the invention and can be replaced by others, for example by a stretch blow molding machine and a subsequent sterilization unit.
  • the signals of the cameras 10-1 and 10-2 are forwarded to an evaluation device 11.
  • the evaluation device 11 calculates the optical flow for, for example, ten consecutive video images.
  • the evaluation of the optical flow for the areas C corresponding to camera 10-1 and the areas D and E corresponding to the camera 10-2 can be made according to different criteria.
  • the optical flow from the camera 10-1 can be used to check the filling result of the filling device 1.
  • the motion information in the data for the optical flow is segmented, for example, according to objects at the same speed and in the same direction.
  • a higher resolution image can be generated for each detected object from a plurality of successive images, and it can be determined by means of feature extraction whether the fill level is correct or, for example, whether other features are within a desired parameter range, for example Structure and color of the filling of bottles or integrity of the containers. If the quality criterion is not reached for a feature, for example, the evaluation device 11 can output a signal that actuates an ejection unit 5 that removes the container that does not meet the requirements from the transport device.
  • patterns corresponding to an operator 12 entering the field of view of the camera 10-1 may also be separated. It is estimated from the movement information (direction of movement and speed) whether there is a danger for the person 12 and the evaluation device 11 can if necessary initiate an emergency stop of this machine area.
  • the optical flow of the camera 10-2 may be used, for example, to calculate an occupation density of the buffer area D and to estimate whether the occupancy density changes.
  • the buffer area D is gradually emptied. This is detected by the evaluation device 11 and if the fault in the filling device 1 continues and the occupancy density of the buffer area D falls below a certain value, the evaluation Device 11, for example, in the printing process of the printing device 2 engage so that the printing throughput is reduced.
  • the evaluation / control unit 11 actuates an infeed device 6 and correspondingly a discharge device in a parallel production line (not shown) in order to divert filled containers from the parallel production line to the printer so that no interruption in the production process occurs ,
  • Occupancy density can be easily determined by separating and counting moving objects. In this case, it can also be determined by pattern recognition algorithms whether containers (bottles) are wrong or have fallen over and can lead to a disruption of the transport. At suitably provided discharge points, the machine control can then remove the overturned bottle from the transport device on the occasion of the evaluation device 11.
  • optical flows for normal movement patterns can be recorded in a learning phase.
  • optical flows of interference situations can also be recorded.
  • Such comparison data can be stored in a knowledge base, for example in a memory, or alternatively in a neural network.
  • a neural network has the advantage that the comparison process between the currently measured optical flow and the stored optical flow takes place very quickly and an assessment of the currently measured optical flow, whether a fault exists or is to be expected in the near future, takes place very rapidly.
  • the deviation of the currently measured optical flow from the stored flow can be output, for example, in the form of an index, by means of which it can be decided whether the deviation requires intervention by the machine control.
  • the calculation of the optical flow can be carried out continuously, for example. That is, with each newly acquired image, a new optical flow is calculated with the last, for example ten, images taken. From the quasi-continuous change of the optical flow, additional information can thus be obtained, for example, whether the state of motion changes. This information can be interpolated so that a better motion estimation is possible.
  • the optical flow can also take place at regular intervals with non-overlapping image sequences.
  • the advantage is that less processing power and resources are required to perform a motion estimation.

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Abstract

Verfahren zur Steuerung einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, das Folgendes umfasst: ein Verfahren zur Analyse eines dynamischen Zustands der Abfüllanlage mit Verfahrensschritten Aufnahme von Bildsequenzen in mindestens einem Bereich der Abfüllanlage und Auswerten der Bildsequenzen durch Berechnen eines optischen Flusses aus einer Bildsequenz mit einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern; Bewerten des optischen Flusses; und Ausgabe von Steuersignalen für die Abfüllanlage, wenn die Bewertung des optischen Flusses eine Abweichung von einem normalen Betriebszustand ankündigt oder anzeigt.

Description

Verfahren zur Überwachung und Steuerung einer Abfüllanlage und Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens
Die vorliegende Erfindung betrifft allgemein die Steuerung einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie. 1ns- besondere betrifft die vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Analyse eines dynamischen Zustandes einer Abfüllanlage, ein Verfahren zur Steuerung einer Abfüllanlage und eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Abfüllanlagen sind komplexe technische Gebilde mit einer Vielzahl von Einheiten für unterschiedliche Aufgaben in einem Abfüllprozess, die aufeinander abgestimmt sein müssen, um eine möglichst hohe Produktivität zu erreichen, d. h., die Abfüllanlage soll möglichst viele abgefüllte Behälter pro Zeiteinheit fertigstellen.
Typischerweise enthält eine Abfüllanlage eine Vielzahl von Aggregaten, die durch Förderanlagen miteinander verbunden sind, auf denen Behälter zwischen den Aggregaten transportiert werden. Die Aggregate können Flaschenfüller, Entpalettierer, Auspacker, Reinigungsmaschinen, Etikettiermaschinen, Bedruckungsmaschinen, Einpacker, Bepalettierer, Streckblasmaschinen zum Herstellen von Behältern aus thermoplastischem Kunststoff etc. sein. Eine große Bedeutung kommt dem Behältertransport zwischen den Aggregaten zu. Hierbei werden beispielsweise Kettentransportbänder, Luftförderer für leere PET-Flaschen, Transportsterne und Vorrichtungen zum Ein- und Ausschleusen von Behältern verwendet. Auf den Förderstrecken kommen ein- und mehrsträngige Transportstrecken zum Einsatz. Da die Behälter seriell in Aggregate eingeschleust werden, müssen mehrsträngige Transportströme in Einzelströme separiert werden. Die mehrsträngigen Transportstrecken dienen dabei als Pufferstrecken, um Schwankungen im Produktionsbetrieb auszugleichen. Solche Abfüllanlagen werden beispielsweise in den Patentanmeldeschriften DE 10 2010 021733 A und DE 10 2007 014802 A beschrieben. Eine allgemeine Beschreibung von Abfüllanlagen findet man auch im Abschlussbericht des Forschungsvorhabens "Simulationsgestützte Planung und Nutzung von Getränke-Abfüllanlagen" (Projekt-Nr. 12265-N), das am Lehrstuhl für Fördertechnik, Materialfluss. Logistik der Technischen Universität Mün- chen vom 1.12.1999 bis 31.8.2001 durchgeführt wurde.
Die Aufgabe einer solchen Abfüllanlage ist, möglichst reibungslos eine möglichst große Anzahl von Behältern, beispielsweise Flaschen, in möglichst kurzer Zeit zu befüllen, beispielsweise mit einem Getränk bei möglichst gleichbleibender Qualität, die mindes- tens den gesetzlich vorgeschriebenen Qualitätsstandards und Hygienevorschriften entspricht. Um dies zu gewährleisten, ist eine Anlagensteuerung nötig, die Daten einer Vielzahl von Sensoren auswertet, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten, d. h., um Störungen rechtzeitig zu erkennen und die Anlagenprozesse entsprechend anzupassen.
Fig. 1 zeigt beispielhaft einen Ausschnitt in einer Abfüllanlage mit zwei Aggregaten 1 und 2, die mit einer entsprechenden Fördereinrichtung miteinander verbunden sind. Der in Fig. 1 dargestellte Ausschnitt der Förderanlage kann in sieben Abschnitte unterteilt werden, wobei in den Abschnitten B und F die Behälter 3 von den Aggregaten 1 und 2 behandelt werden. Aggregat 1 kann beispielsweise eine Fülleinrichtung für die Behälter 3 sein, in der beispielsweise eine Flasche mit einem Getränk befüllt wird, und Aggregat 2 kann beispielsweise eine Behälteretikettiereinrichtung sein, in der die befüllten Behälter etikettiert werden. Die Bereiche A, C, D, E und G sind Bereiche, in denen die Behälter, beispielsweise Flaschen, befördert werden. Im Bereich A werden Flaschen zum Aggregat 1 , beispielsweise eine Sterilisiereinrichtung, gefördert. Im Bereich C werden die im Aggregat 1 behandelten Behälter abtransportiert. Der anschließende Bereich D dient als Transportpuffer, in dem beispielsweise der Einzelstrang des Bereiches C in mehrere parallele Transportstränge aufgeteilt werden kann. Die Pufferstrecke dient dazu, insbesondere Störungen des davor liegenden und des nachfolgen- den Aggregats abzu puffern. Da die Kapazität einer Abfüllanlage auf den Füller ausgelegt ist, wird der Puffer so ausgelegt, dass immer genügend Behälter im Puffer vorhanden sind, so dass der Füller kontinuierlich arbeiten kann, selbst bei Störungen in anderen Komponenten. Im Bereich E wird der mehrsträngige Transportweg im Pufferbereich D wieder vereinzelt und dem Aggregat 2 zugeführt. Im Bereich G werden dann die im Aggregat 2 behandelten Behälter, beispielsweise die etikettierten Flaschen, abtransportiert und einer nachfolgenden Einheit, beispielsweise einer Bedruckungsein- richtung zugeführt. Die Transportstrecken können auch zusätzliche Behältereinschleusungen 4 und 6 sowie Behälterausschleusungen 5 und 7 aufweisen. Die Anordnung der Behältereinschleusungen 4 und 6 sowie der Behälterausschleusungen 5 und 7 in Fig. 1 sind nur beispielhaft und können je nach Auslegung der Anlage anders angeordnet sein. Beispielsweise können den Aggregaten nachgeschaltete Sensoren überprüfen, ob die Behälter sauber oder richtig gefüllt sind und falls ein Behälter die Qualitätskriterien nicht erfüllt, kann er aus dem Transportstrom über die Ausschleusungen 5 und 7 ausgeschleust werden. Die Ausschleusungen können auch dazu dienen, Behälter- ströme umzuleiten oder abzuzweigen, beispielsweise in einem Fall, bei dem in einer Abfüllanlage mehrere Abfüllstränge parallel angeordnet sind. Tritt in einem Abfüllstrang eine Störung auf, beispielsweise, weil ein Behälterreinigungsaggregat in einem Strang außer Betrieb geht, kann ein Behälterstrom umgeleitet werden, um beispielsweise ei- nen benachbarten Puffer aufzufüllen. Dies geschieht über Einschleusungen 4 und 6. Eine solche parallele Befüllungsanlage wird beispielsweise in der DE 10 2010 021733 A1 beschrieben. Die Fördergeschwindigkeiten v1, v2, v3, v4 und v5 in den entsprechenden Förderbereichen A, C, D, E und G werden so eingestellt, dass ein stationärer Produktionszustand herrscht. Unter "stationärem Produktionszustand" wird hierbei verstanden, dass die Behälterbelegung und der Behälterdurchsatz, d. h. auch der Ausstoß von befüllten Behältern pro Zeiteinheit konstant (stationär) ist. Treten Störungen auf, beispielsweise weil das Aggregat 1 (beispielsweise eine Befüllungseinrichtung) stehen bleibt, oder wegen eines Behälterstaus, beispielsweise wegen eines umgefallenen Behälters, verändert sich der Behälterdurchsatz bzw. Fla- schendurchsatz an der entsprechenden Stelle in der Anlage. Durch Pufferstrecken, wie beispielsweise in Fig. 1 im Bereich D gezeigt, können Störungen zeitweise gepuffert werden, so dass der Ausstoß von gefüllten Behältern zunächst nicht beeinträchtigt wird. Es ist deshalb aus dem Stand der Technik bekannt, dass eine Überwachung der Belegung der Pufferstrecken ein wirksames Mittel ist, einen reibungsarmen Produkti- onsveriauf zu ermöglichen.
Fig. 1 zeigt Beispiele für Sensoranordnungen, die gemäß dem Stand der Technik für eine Überwachung der Förderbänder geeignet sind. Bezugszeichen 8 zeigt einen Staudrucksensor, mit dem die Belegung eines Puffers überwacht werden kann. Ein solcher Staudrucksensor in Form von Stauschaltern wird beispielsweise in der DE 3 607 858 A oder DE 3 616 023 A beschrieben.
Das Bezugszeichen 9 bezeichnet eine aus dem Stand der Technik bekannte berührungslose Messtechnik zum Erfassen der Belegung von Fördereinrichtungen, beispielsweise Lichttaster oder Lichtschranken. Die Verwendung von Lichttastern in einer Transportvorrichtung zum Zuführen von Artikeln zu einer Verpackungsmaschine wird in der Gebrauchsmusterschrift DE 20 2008 009166 U1 offenbart. In der DE 10 2010 021733 A wird eine Lichtschranke offenbart, die es ermöglicht, dass steh nach dem Wiederanfahren der Füllanlage die in der Transferstrecke gepufferte Reihe von Behältern lückenlos an die noch in der Förderlinie befindlichen Behälter anschließt. Ein Nachteil dieser Art von Sensorsystemen ist, dass diese Systeme nur wenig Information über den Zustand der Transporteinrichtungen und der transportierten Behältern bereitstellen und Schätzungen über den zukünftigen Zustand der Anlage nicht oder nur schwer möglich sind. Insbesondere in komplexen Anlagen benötigt man mehr Informa- tionen, um eine reibungslose Produktion zu ermöglichen.
Aus dem Stand der Technik ist weiterhin bekannt, dass die Sensortechnik mit Bildauswerteverfahren ergänzt werden kann, um den Zustand der Transporteinrichtungen besser erfassen zu können.
Das Bezugszeichen 10 in Fig. 1 bezeichnet beispielsweise Videokameras, mit denen die Förderanlage überwacht werden kann.
Beispielsweise gibt es ein kommerzielles kameragestütztes System zum berührungsfreien Zählen von Behältern beim Transport im Pulk von der Werner Nophut GmbH mit der Bezeichnung "Zählsystem DKAM-28HD". Das Zählsystem erkennt und zählt Glasflaschen, welche beliebig auf einem Transportband angeordnet sind. Weiterhin ist die- ses System in der Lage, zu erkennen, ob die Flaschen offen oder geschlossen sind.
Eine Weiterentwicklung eines solchen kameragestützten Systems zur Überwachung, Steuerung und Optimierung von Abfüllanlagen für Lebensmittel, insbesondere Getränkeflaschen, wird in der DE 10 2007 014802 A beschrieben. Dieses Verfahren verwendet ein optoelektronisches Erkennungssystem mit mindestens einer elektronischen Kamera in Verbindung mit einer nachgeschalteten rechnergestützten Bildverarbeitungseinheit. Mit der Bildverarbeitung werden aus den aufgenommenen Bildern Informationen über die innerhalb des Bildes befindlichen Objekte gewonnen, um einen Betriebszustand zumindest eines Teilbereiches der Gesamtanlage zu bestimmen. Die Objekterkennung erfolgt beispielsweise nach dem Verfahren des Antastens mit nach- folgendem Konturvergleich, worauf sich eine Merkmalserkennung anschließen kann. Das System kann auch eingesetzt werden, um falsch positionierte Behälter, etwa umgefallene Behälter, erkennen zu können. Auch kann das Einströmverhalten in die entsprechenden Anlagen, etwa aus Zwischen puffern überwacht werden.
Ein Nachteil dieses Standes der Technik ist, dass Bildverarbeitung nur auf der Grund- läge der Objekterkennung nach dem Verfahren des Antastens mit nachfolgendem Konturvergleich beruht. Dafür muss jedes Bild einzeln analysiert werden, wobei jedes Bild nur eine Momentaufnahme eines Betriebszustandes wiedergibt. Um dynamisches Ver- halten der Produktionsanlage zu beschreiben, reicht eine Einzelbildanalyse nicht aus. Es müssen weitere im Stand der Technik nicht genauer beschriebene Auswertungsschritte der einzelnen Momentaufnahmen erfolgen. Da jedes Bild erst einzeln ausgewertet wird, ist der Zeitaufwand sehr hoch. Deshalb wird die Analyse einer Vielzahl von Einzelbildern vermieden. Ein Eingriff in den Betriebsablauf erfolgt deshalb erst, wenn eine kritische Schwelle für beispielsweise die Dichte der erkannten Objekte an einer bestimmten Stelle in der Anlage erreicht ist, d. h. dass ein Schwellwert überschritten oder unterschritten wird.
Wünschenswert wäre deshalb ein Verfahren, mit dem der dynamische Zustand einer Abfüllanlage analysiert werden kann, um eine Abfüllanlage vorausschauend besser steuern zu können. Wünschenswert wäre auch, wenn sich mit dem Verfahren Quali- tätsmerkmale im Abfüllprozess abbilden ließen.
Es ist deshalb eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren bereitzustellen, um die Steuerung von komplexen Abfüllanlagen zu verbessern und insbesondere um eine vollautomatische Steuerung ohne menschliche Eingriffe zu ermöglichen.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruches 1. Insbesondere wird die Aufgabe gelöst durch ein Verfahren zur Analyse eines dynamischen Zustands einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, mit folgenden Verfahrensschritten: Aufnahme von Bildsequenzen in mindestens einem Bereich der Abfüllanlage und Auswerten der Bildsequenzen durch Berechnung eines optischen Flusses aus einer Bildsequenz aus einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern.
Der optische Fluss wird aus einer Bildsequenz berechnet und kann als in die Bildebene projizierte Geschwindigkeitsvektoren von in einem Bild enthaltenen Objekten visuali- siert werden. Damit dient der optische Fluss der Darstellung von Bewegungsinformationen und ermöglicht die Erkennung der dreidimensionalen Struktur von Szenen zur Schätzung von Bewegungen im Raum und zum Erkennen von einzelnen bewegten Objekten, was als "Segmentierung" bezeichnet wird. Der optische Fluss enthält nicht nur statische Informationen, also Lage und Art von Objekten im Raum zu einem be- stimmten Zeitpunkt, sondern auch Bewegungsinformationen, d. h. die zukünftige Lage von Objekten. Somit enthält der optische Fluss auch dynamische Informationen der Bildinhalte bzw. Objekte. Der optische Fluss ermöglicht die Schätzung zukünftiger Be- wegungszustinde auf einer Transportband oder einer Transportstrecke, so dass und frühzeitig Maßnahmen eingeleitet werden können, um eine Betriebsstörung zu vermeiden. Weiterhin können der optische Fluss verwendet werden, zu überwachende Objekte mit hoher Auflösung darzustellen so dass Qualitätskriterien genauer überprüft wer- den können.
In einer Ausführungsform wird der optische Fluss mit differenziellen Verfahren vorzugsweise nach der Lucas-Kanade-Methode oder Horn-Schunck-Methode berechnet. Bei diesen Verfahren wird aus der Bildsequenz mit der vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern ein Vektorfeld berechnet, wobei jeder Vektor eine Bewegungsrichtung und eine Bewegungsgeschwindigkeit eines Bildpunktes oder eines Bildpunktblockes der Bildsequenz angibt.
In einer Ausführungsform segmentiert das Verfahren mit dem optischen Fluss Bilder nach Bildinhalten. Beispielsweise kann die Segmentierung nach Vordergrundbewegung bzw. Hintergrundbewegung, nach einzelnen Objekten oder nach Bewegungs- mustern etc. erfolgen.
In einer besonderen Ausführungsform wird mit dem optischen Fluss die Vordergrundbewegung von der Hintergrundbewegung separiert. Dies kann beispielsweise in Abfüllanlagen zur Vermeidung von Unfällen verwendet werden. So kann ein Notstopp ausgelöst werden, wenn bei einem mittels optischen Fluss überwachte Maschine (z. B eine Streckblasmaschine) ein Bewegungsmuster erkannt wird, das auf eine Gefährdung von Bedienpersonal im laufenden Anlagenbetrieb hinweist.
In einer weiteren Ausführungsform wird der optische Fluss verwendet, sich bewegende Objekte zu identifizieren. Damit kann beispielsweise die Belegungsdichte auf Förderbändern und Pufferstrecken zu einem bestimmten Zeitpunkt bestimmt werden. Darüber hinaus enthält der optische Fluss die Information, wie sich die Belegungsdichte auf den Bändern und auf der Pufferstrecke über einen bestimmten Zeitraum entwickelt. Der optische Fluss dient also zur Schätzung der zukünftigen Förderbelegung. Dabei ist die Identifizierung von sich bewegenden Objekten nicht auf die Abfüllbehälter beschränkt, sondern kann auch Menschen, menschliche Körperteile, Hindernisse, Fremdkörper und/oder Verschmutzungen im Förderbereich und dessen Umgebung einschließen.
In bestimmten Fällen verfügen Einzelbilder nicht über die gewünschte Auflösung, um nachfolgende Analysen durchzuführen, z. B. zur Identifikation von Behältern in einem Inspektor. Mit Hilfe des optischen Flusses können mehrere Bilder einer Videosequenz zu einem höher aufgelösten Bild zusammengefügt werden, oder es können Bildsegmente von identifizierten, sich bewegenden Objekten mit höherer Auflösung berechnet werden. Insbesondere kann das identifizierte Objekt, beispielsweise eine Flasche, ein Glas oder eine Dose dahingehend analysiert werden, ob Qualitätskriterien eingehalten werden. Beispielsweise können Behälter oder deren Inhalte beispielsweise auf Füllqualität, Beschädigung oder Fremdkörper analysiert werden.
In einer Ausführungsform wird der optische Fluss kontinuierlich mit jedem von der Videokamera neu aufgenommenen Bild neu berechnet. Mit diesem Verfahren lässt sich kontinuierlich bestimmen, ob ein stationärer Bewegungszustand vorhanden ist, oder ob sich der Bewegungszustand auf den Fördermitteln dynamisch ändert. Alternativ kann der optische Fluss in vorbestimmten Zeitintervallen mit einer neuen Bildsequenz neu berechnet werden. Diese Variante stellt geringere Anforderungen an den Bildauswertungsrechner, hat aber den Nachteil, dass weniger Informationen zur Bewegungs- Schätzung zur Verfügung stehen. Damit ist diese Variante vorteilhaft in weniger zeitkritischen Bereichen der Abfüllanlage.
Zusätzliche Informationen zur Entwicklung des dynamischen Zustandes kann man erhalten, wenn der optische Fluss anhand der Veränderungen zwischen aufeinanderfolgenden berechneten optischen Flüssen extrapoliert wird, In einer Ausführungsform umfasst das Verfahren weiterhin folgende Verfahrensschritte: Vergleichen des aktuell berechneten optischen Flusses oder des extrapolierten optischen Flusses mit gespeicherten optischen Flüssen aus einer Datenbank, einem Expertensystem oder einem neuronalen Netz; Bestimmen, ob der aktuell berechnete optische Fluss um weniger als ein vorbestimmter Wert von den gespeicherten optischen Flüssen abweicht; und Ausgeben eines Steuersignals, wenn der vorbestimmte Wert unterschritten wird.
Durch den Vergleich des aktuellen optischen Flusses mit Erfahrungswerten in einer Datenbank, einem Expertensystem oder einem neuronalen Netz kann sehr schnell und auf einfache Weise entschieden werden, ob der aktuell optische Fluss und damit der aktuelle dynamische Zustand der Fördereinrichtung im Normalbereich liegt oder auf eine Störung hinläuft. Die gespeicherten optischen Flüsse können dabei kritische Förderprozesszustände definieren. Beispielsweise kann in einem Lernprozess ein Förderzustand auf einen optischen Fluss abgebildet werden, der einer zu langsamen oder einer zu schnellen Fördergeschwindigkeit entspricht. Ein kritischer Förderprozesszustand kann auch eine Gefahrensituation für Bedienpersonal oder eine Gefahrensituation für Produktqualität (Verschmutzungen, ungenügende Füllung, beschädigte Behälter, etc.) sein.
Gemäß eines weiteren Aspekts der vorliegenden Erfindung wird ein Verfahren zum Steuern einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, bereitgestellt, das das Verfahren zur Analyse eines dy- namischen Zustandes der Abfüllanlage wie vorher beschrieben verwendet. Insbesondere umfasst das Verfahren folgende Schritte: Aufnahme von Bildsequenzen in mindestens einem Bereich der Abfüllanlage und Auswerten der Bildsequenzen durch Berechnen eines optischen Flusses aus einer Bildsequenz mit einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern; Bewerten des berechneten optischen Flusses anhand von ge- speicherten optischen Flüssen einschließlich Beurteilen, ob sich eine kritische Situation entwickelt; und Eingreifen in die Prozesssteuerung, falls die Bewertung ergibt, dass sich ein kritischer Zustand entwickelt.
Durch die Verwendung des Hilfsmittels "optischer Fluss" bei der Anlagensteuerung lässt sich die Anlagesicherheit und die Inspektionsgüte verbessern. Die oben genannte Aufgabe wird auch gelöst durch eine Vorrichtung zur Analyse eines dynamischen Zustande einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, die Folgendes umfasst: eine Bildaufnahmevorrichtung; und eine Bilddatenverarbeitungseinrichtung. Die Vorrichtung ist dadurch gekennzeichnet, dass die Bilddatenverarbeitungseinrichtung ausgelegt ist, einen optischen Fluss aus einer Bildsequenz mit einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern zu berechnen. Die Vorrichtung enthält weiterhin eine Einrichtung, die den optischen Fluss dahingehend bewertet, ob Störungen im Förderbetrieb vorhanden oder zu erwarten sind, oder ob Qualitätsmerkmale der Behälter in dem Überwachungsbereich der mindestens einen Bildaufnahmevorrichtung eingehalten werden. Dies kann beispielsweise geschehen, indem die Bilddatenverarbeitungseinrichtung so ausgelegt wird, dass sie den berechneten optischen Fluss mit in einer Wissensbasis abgespeicherten optischen Flüssen, die bekannte Förderprozesszustände abbilden, vergleichen kann, um so den in dem optischen Fluss abgebildeten Förderzustand zu bewerten und gegebenenfalls einer sich anbahnenden Störung gegenzusteuern.
Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele, Weiterbildungen, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der Erfindung anhand der beigefügten Figuren näher erläutert. Dabei sind alle beschriebenen und/oder bildlich dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination grundsätzlich Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Ansprüchen oder deren Rückbeziehung. Auch wird der Inhalt der Ansprüche zu einem Bestandteil der Beschreibung gemacht. In den Figuren zeigt Fig. 1 schematisch einen Abschnitt einer Abfüllanlage gemäß dem Stand der Technik; und
Fig. 2 schematisch einen Abschnitt einer Abfüllanlage gemäß der vorliegenden Erfindung.
Die vorliegende Erfindung erfolgte, um die Steuerung von Abfüllanlagen für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, zu verbessern. Insbesondere soll die Anlagensicherheit und die Inspektionsgüte der abgefüllten Produkte verbessert werden. Durch die Verbesserung der Anlagensteuerung soll auch ein höherer Automatisierungsgrad mit geringerer Eingriffhäufigkeit durch Bedienungspersonal erreicht werden, wodurch Kontamination in Befüllungsanordnungen unter Reinraumbedingungen verringert wird.
Insbesondere soll die Überwachung von Abfüllanlagen auf der Basis von Videoüberwachung verbessert werden. Ausgehend von der Einzelbildverarbeitung von Überwachungsvideobildern gemäß Stand der Technik setzt die vorliegende Erfindung bei einer Verbesserung der Bewegungsdetektion in Bildsequenzen an. Sind die Unterschiede von Bildinhalten in Bildsequenzen bekannt, kann diese Information unter anderem zur Bewegungsdetektion, Bewegungsverfolgung, Bewegungserkennung, zur Bildsegmentierung, zur 3D-Rekonstruktion, zur Objekterkennung und zur Erhöhung der Auflösung von erkannten Objekten {super resolution) verwendet werden. Die geschätzten Bewegungsfelder können dann dazu verwendet werden, um bestimmte Bewegungen zu analysieren z. B. ist die Detektion von anormalen Verhalten anhand von Bewegungsfeldern möglich. Erfindungsgemäß wird eine Bewegungsdetektion nach dem Prinzip des optischen Flusses verwendet. Laut Wikipedia wird in der Bildverarbeitung und in der optischen Messtechnik ein Vektorfeld als optischer Fluss bezeichnet, das die Bewegungsrichtung und Bewegungsgeschwindigkeit für jeden Bildpunkt einer Bildsequenz angibt. Der optische Fluss kann als die auf die Bildebene projizierten Geschwindigkeitsvektoren von sichtbaren Objekten verstanden werden. Der optische Fluss ist eine wichtige Darstellung von Bewegungsinformation. Er bildet eine Ausgangsbasis für die Erkennung der dreidimensionalen Struktur von Szenen, zur Schätzung von Bewegungen im Raum und für die Erkennung von einzelnen bewegten Objekten (Segmentierung). Der klassische optische Fluss wird mit einem differenzielien Verfahren bestimmt, d. h. auf der Grundlage von Ableitungen und Gradienten des Grauwertsignals, und ergeben ein dichtes Bewegungsfeld bzw. Vektorfeld. Die grundlegende differen- zielle Methode wurde von Berthold Horn und Brian Schunck entwickelt und nimmt an, dass die Helligkeit E an entsprechenden Stellen der Einzelbilder in der Bildsequenz konstant ist. Dann folgt aus der Ableitung als notwendige Bedingung die Bestimmungsgleichung für die Geschwindigkeiten:
Das Vektorfeld wird dann beispielsweise mit der Lucas-Kanade-Methode oder mit der Hom-Schunck-Methode bestimmt.
Mit dem optischen Fluss sind folgende Anwendungen möglich: Bewegungsdetektion in Echtzeit
Der optische Fluss kann zur Segmentierung von Vorder- und Hintergrundbewegungen verwendet werden. Dies kann beispielsweise in Abfüllanlagen zur Vermeidung von Unfällen verwendet werden. So kann ein Notstopp ausgelöst werden, wenn bei einer mittels optischen Fluss überwachte Maschine (z. B. die Streckblasmaschine) ein Be- wegungsmuster erkannt wird, das auf ein Hineinlangen eines Bedienen» im An lagen betrieb hinweist.
Super-Resolution In bestimmten Fällen verfügen Bilder nicht über die gewünschte Auflösung, um nachfolgende Analysen durchzuführen, beispielsweise zur Identifikation von Behältern in einem Inspektor. Mit Hilfe des optischen Flusses können mehrere Bilder einer Videosequenz zu einem höher aufgelösten Bild zusammengefügt werden. Entsprechend können Behälter und/oder Inhalte des Behälters besser auf beispielsweise Beschädigungen oder Fremdkörper analysiert werden.
Abnormal Activity Recognition
Das Bewegungsfeld in Videos kann auch dazu verwendet werden, abnormale Bewegungen, z. B. Flaschenstau, Spiel bei Behälterführungen, Probleme beim Greifen bei Nack Handling, Vibrationen, defekte Transportbandkurven und Garnituren etc., zu de- tektieren. Dafür werden zunächst normale Bewegungsmuster gelernt. Anschließend werden die Bewegungen analysiert und verglichen, ob es sich um normale Bewegungen handelt. Ein Index gibt an, wie ungewöhnlich diese Bewegung dann im Sinne einer Abweichung vom gewünschten Bewegungsmuster ist, insbesondere bei Geschwindig- keitsänderungen etc.
Die vorliegende Erfindung ist zum Einsatz in einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere Produkte aus der Lebensmittelindustrie, vorgesehen.
Fig. 2 zeigt den Einsatz der vorliegenden Erfindung in einem Abschnitt einer Abfüllanlage. Bezugszeichen in der Fig. 2, die identisch sind zu den Bezugszeichen in Fig. 1 bezeichnen die gleichen Merkmale. Die Beschreibung dieser Merkmale im einleitenden Teil der Beschreibung bzgl. Fig. 1 gelten auch für Fig. 2. Die vorliegende Erfindung benötigt mindestens eine Kamera, die in einem Bereich zwischen zwei Behandlungsaggregaten 1 und 2 angeordnet sind. Beispielsweise kann eine erste Kamera 10-1 einen Auslaufbereich einer Fülleinrichtung 1 überwachen und eine zweite Kamera 10-2 kann einen Pufferbereich und einen Einlaufbereich für eine Druckeinrichtung 2 zum Bedrucken von gefüllten Behältern 3 überwachen. Die Art der Aggregate 1 und 2 spielt jedoch für die Anwendung der Erfindung keine Rolle und kann durch andere ersetzt werden, beispielsweise durch eine Streckblasmaschiene und eine nachfolgende Sterilisationseinheit. Die Signale der Kameras 10-1 und 10-2 werden an eine Auswerteein- richtung 11 weitergeleitet. Die Auswerteeinrichtung 11 berechnet den optischen Fluss für beispielsweise zehn aufeinanderfolgende Videobilder. Die Auswertung des optischen Flusses für die Bereiche C entsprechend Kamera 10-1 und die Bereiche D und E entsprechend der Kamera 10-2 kann nach unterschiedlichen Kriterien erfolgen. Beispielsweise kann der optische Fluss von der Kamera 10-1 dazu verwendet werden, das Füllergebnis der Fülleinrichtung 1 zu überprüfen. Dazu erfolgt eine Segmentierung der Bewegungsinformation in den Daten zum optischen Fluss beispielsweise nach Ob- jekten mit derselben Geschwindigkeit und in dieselbe Richtung. Nachdem solche Objekte identifiziert und isoliert wurden, kann aus mehreren aufeinanderfolgenden Bildern für jedes erkannte Objekt ein Bild mit höherer Auflösung erzeugt werden und mit Hilfe von Merkmalsextraktion bestimmt werden, ob der Füllstand stimmt oder ob beispielsweise andere Merkmale in einem gewünschten Parameterbereich liegen, beispielswei- se Struktur und Farbe der Füllung von Flaschen oder Unversehrtheit der Behälter. Wird für ein Merkmal das Qualitätskriterium nicht erreicht, kann beispielsweise die Auswerteeinrichtung 11 ein Signal ausgeben, das eine Ausschleusungseinheit 5 betätigt, das den Behälter, der die Anforderungen nicht erfüllt, von der Transporteinrichtung entfernt.
Bei der Segmentierung können auch Muster separiert werden, die einer Bedienperson 12 entsprechen, die ins Bildfeld der Kamera 10-1 tritt. Aus den Bewegungsinformationen (Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit) wird abgeschätzt, ob für die Person 12 eine Gefahr besteht und die Auswerteeinrichtung 11 kann gegebenenfalls einen Notstopp dieses Maschinenbereichs einleiten.
Der optische Fluss der Kamera 10-2 kann beispielsweise dazu verwendet werden, eine Belegungsdichte des Pufferbereichs D zu berechnen und abzuschätzen, ob sich die Belegungsdichte ändert. Im Fall einer Störung, beispielsweise der Fülleinrichtung 1 , leert sich allmählich der Pufferbereich D. Dies wird von der Auswerteeinrichtung 11 erkannt und wenn die Störung in der Fülleinrichtung 1 andauert und die Belegungs- dichte des Pufferbereichs D einen bestimmten Wert unterschreitet, kann die Auswerte- einrichtung 11 beispielsweise in den Bedruckungsvorgang der Druckeinrichtung 2 so eingreifen, dass der Druckdurchsatz verringert wird. Eine andere Möglichkeit des Eingreifens wäre, dass die Auswerte/Steuereinheit 11 eine Einschleusvorrichtung 6 und entsprechend eine Ausschleuseinrichtung in einem parallelen Produktionsstrang (nicht gezeigt) betätigt, um gefüllte Behälter aus dem parallelen Produktionsstrang zum Dru- cker umzuleiten, so dass keine Unterbrechung im Produktionsvorgang entsteht.
Die Belegungsdichte kann einfach bestimmt werden, indem sich bewegende Objekte separiert und gezählt werden. In diesem Fall kann auch durch Mustererkennungsalgorithmen bestimmt werden, ob Behälter (Flaschen) falsch liegen oder umgefallen sind und zu einer Störung des Transports führen können. An entsprechend vorgesehenen Ausschleusungspunkten kann die Maschinensteuerung dann auf Anlass der Auswerteeinrichtung 11 die umgefallene Flasche von der Transporteinrichtung entfernen.
Eine andere Möglichkeit ist, die Daten des aktuellen optischen Flusses mit abgespei- cherten Daten von optischen Flüssen zu vergleichen. Zu diesem Zweck können in einer Lernphase optische Flüsse für normale Bewegungsmuster aufgenommen werden. Alternativ oder zusätzlich können auch optische Flüsse von Störungssituationen aufgenommen werden. Solche Vergleichsdaten können in einer Wissensbasis abgelegt werden, beispielsweise in einem Speicher, oder alternativ in einem neuronalen Netz. Ein neuronales Netz hat den Vorteil, dass der Vergleichsvorgang zwischen aktuell gemessenem optischen Fluss und gespeichertem optischen Fluss sehr schnell erfolgt und eine Bewertung des aktuell gemessenen optischen Flusses, ob eine Störung vorliegt, oder in nächster Zukunft zu erwarten ist, sehr schnell erfolgt. Die Abweichung des aktuell gemessenen optischen Flusses von dem gespeicherten Fluss kann beispiels- weise in Form eines Indexes ausgegeben werden, anhand dessen entschieden werden kann, ob die Abweichung ein Eingreifen der Maschinensteuerung erfordert.
Die Berechnung des optischen Flusses kann beispielsweise kontinuierlich erfolgen. Das heißt, mit jedem neu aufgenommenen Bild wird ein neuer optischer Fluss mit den letzten, beispielsweise zehn, aufgenommenen Bildern berechnet. Aus der quasi- kontinuierlichen Änderung des optischen Flusses können damit zusätzlich Informationen gewonnen werden, beispielsweise, ob sich der Bewegungszustand ändert. Diese Information kann interpoliert werden, so dass eine bessere Bewegungsschätzung möglich ist.
An weniger zeitkritischen Stellen der Abfüllanlage kann der optische Fluss auch in re- gelmäßigen Abständen mit nicht überlappenden Bildsequenzen erfolgen. Der Vorteil ist, dass weniger Rechenleistung und Resourcen erforderlich sind, um eine Bewegungsschätzung durchzuführen.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Analyse eines dynamischen Zustands einer Abfüllanlage für flüs- sige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, mit folgenden Verfahrensschritten:
Aufnahme von Bildsequenzen in mindestens einem Bereich der Abfüllanlage; und
Auswerten der Bildsequenzen durch Berechnen eines optischen Flusses aus einer Bildsequenz mit einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei aus der Bildsequenz mit der vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern ein Vektorfeld berechnet wird, wobei jeder Vektor eine Bewegungsrichtung und eine Bewegungsgeschwindigkeit eines Bildpunktes oder eines Bildpunktblockes der Bildsequenz angibt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der optische Fluss nach dem Lucas- Kanade-Verfahren oder dem Horn-Schunck-Verfahren berechnet wird.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 3, wobei mit dem optischen Fluss Bilder nach Bildinhalten segmentiert werden.
5. Verfahren nach Anspruch 4, wobei mit dem optischen Fluss Vordergrundbewegung und Hintergrundbewegung getrennt wird.
6. Verfahren nach Anspruch 4, wobei der optische Fluss verwendet wird, sich bewegende Objekte zu identifizieren.
7. Verfahren Anspruch 6, wobei ein identifiziertes sich bewegendes Objekt ein
Abfüllbehälter (3), ein Mensch (12), ein menschliches Körperteil, ein Hindernis, ein Fremdkörper, und/oder eine Verschmutzung ist.
8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, wobei aus mehreren Bildern Bildsegmente von identifizierten sich bewegenden Objekten mit höherer Auflösung berechnet werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 - 8, wobei das identifizierte Objekt, beispielsweise eine Flasche, ein Glas oder eine Dose, analysiert wird, ob Qualitätskriterien eingehalten werden.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 9, wobei der optische Fluss kontinuierlich mit jedem neu aufgenommenen Bild neu berechnet wird.
1 1. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 9, wobei der optische Fluss in vorbestimmten Zeitintervallen mit einer neuen Bildsequenz neu berechnet wird.
12. Verfahren nach Anspruch 10 oder 11 , wobei der optische Fluss anhand der Veränderungen zwischen aufeinanderfolgenden berechneten optischen Flüssen extrapoliert wird.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 12, das weiterhin die Verfahrensschritte umfasst:
Vergleichen des aktuell berechneten bzw. interpolierten optischen Flusses mit gespeicherten optischen Flüssen aus einer Datenbank, einem Expertensystem oder einem neuronalen Netz;
Bestimmen, ob der aktuell berechnete optische Fluss um weniger als ein vorbestimmter Wert von den gespeicherten optischen Flüssen abweicht; und Ausgeben eines Steuersignais, wenn der vorbestimmte Wert unterschritten
14. Verfahren nach Anspruch 13, wobei die gespeicherten optischen Flüsse kritische Förderprozesszustände definieren.
15. Verfahren nach Anspruch 14, wobei die kritischen Förderprozesszustände mindestens eins des Folgenden sind:
Fördergeschwindigkeit zu langsam;
Fördergeschwindigkeit zu schnell;
Gefahrensituation für Bedienpersonal; und
Gefahrensituation für Produktqualität.
16. Verfahren zur Steuerung einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittelindustrie, das Folgendes um- fasst:
das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 15;
Bewerten des optischen Flusses; und
Ausgabe von Steuersignalen für die Abfüllanlage, wenn die Bewertung des op- tischen Flusses eine Abweichung von einem normalen Betriebszustand ankündigt oder anzeigt.
17. Vorrichtung zur Analyse eines dynamischen Zustands einer Abfüllanlage für flüssige oder feste Produkte, insbesondere für Produkte aus der Lebensmittel- Industrie, die Folgendes umfasst:
mindestens eine Bildaufnahmevorrichtung (10-1 , 10-2);
eine Bilddatenverarbeitungseinrichtung (11), wobei die Bilddatenverarbeitungseinrichtung (11) ausgelegt ist, einen optischen Fluss aus einer Bildsequenz mit einer vorgegebenen Anzahl von Einzelbildern zu berechnen; und eine Einrichtung, die den optischen Fluss dahingehend bewertet, ob Störungen im Förderbetrieb vorhanden oder zu erwarten sind, oder ob Qualitätsmerkmale der Behälter (3) in dem Überwachungsbereich der mindestens einen Bildaufnahmevorrichtung (10-1, 10-2) eingehalten werden.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014105034A1 (de) * 2014-04-09 2015-10-15 Krones Ag Abfüllanlage zum Befüllen von Behältern mit Transporteinrichtung
JP6603718B2 (ja) * 2014-12-27 2019-11-06 ヒルズ・ペット・ニュートリシャン・インコーポレーテッド 食品処理方法およびシステム
GB2543906B (en) * 2015-09-01 2020-05-20 Ayr Ltd Electronic vaporiser system
DE102016110721A1 (de) * 2016-06-10 2017-12-14 Krones Ag Vorrichtung und Verfahren zum Befüllen von Behältern mit einem Füllprodukt
US11423548B2 (en) 2017-01-06 2022-08-23 Board Of Regents, The University Of Texas System Segmenting generic foreground objects in images and videos
JP6476228B2 (ja) * 2017-04-14 2019-02-27 オムロン株式会社 産業用制御装置、制御方法、プログラム、包装機、および包装機用制御装置
DE102017120295A1 (de) * 2017-09-04 2019-03-07 Krones Ag Behälterbehandlungsanlage und Verfahren zur Erfassung von Laufeigenschaften einer Rolle an einer Hubkurve einer solchen Behälterbehandlungsanlage
DE102017126159B4 (de) * 2017-11-08 2019-08-14 András Lelkes Befülleinrichtung
JP7239588B2 (ja) * 2017-12-19 2023-03-14 テトラ ラバル ホールディングス アンド ファイナンス エス エイ 包装容器における欠陥検出の方法
DE102018124216A1 (de) * 2018-10-01 2020-04-02 Krones Aktiengesellschaft Vorrichtung und Verfahren zum Transportieren einer Vielzahl von Artikeln
DE102019203060A1 (de) * 2019-03-06 2020-09-10 Krones Ag Verfahren zur Produktführung in einer Abfüllanlage und Abfüllanlage für Glasflaschen
IT201900007205A1 (it) * 2019-05-24 2020-11-24 Gd Spa Metodo di controllo di un funzionamento di una macchina confezionatrice e relativa unità di controllo
DE102019132830A1 (de) * 2019-12-03 2021-06-10 Krones Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung von umgefallenen und/oder beschädigten Behältern in einem Behältermassenstrom
DE102020111254A1 (de) * 2020-04-24 2021-10-28 Krones Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Füllhöhenkontrolle von Behältern
WO2022019084A1 (ja) * 2020-07-22 2022-01-27 東洋製罐株式会社 製造システム
CN113044785B (zh) * 2021-03-25 2022-08-26 上海英华实业有限公司 利用磁悬浮对药瓶进行定位灌装输送的系统
WO2023015029A1 (en) * 2021-08-06 2023-02-09 Illinois Tool Works Inc. Vision sensor infeed system
US12054344B2 (en) 2021-08-06 2024-08-06 Illinois Tool Works Inc. Vision sensor infeed system
DE102021130464A1 (de) * 2021-11-22 2023-05-25 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zum Steuern eines Pufferbands einer thermischen Behälterbehandlungsvorrichtung und Abfülllinie
DE102022117311A1 (de) * 2022-07-12 2024-01-18 Krones Aktiengesellschaft Verfahren zum Ermitteln einer Belegungssituation von Behältern in einer Anlage und Vorrichtung dazu
DE102023105672A1 (de) 2023-03-07 2024-09-12 Krones Aktiengesellschaft Virtueller Farbsensor zum Erkennen und Unterscheiden verschiedenfarbiger Objekte und insbesondere Behältnisse

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007014802A1 (de) * 2007-03-28 2008-10-09 Khs Ag Verfahren zur Überwachung, Steuerung und Optimierung von Abfüllanlagen für Lebensmittel, insbesondere für Getränkeflaschen

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3607858A1 (de) 1986-03-10 1987-09-17 Seitz Enzinger Noll Masch Messeinrichtung zum erfassen von staulagenaenderungen bei einem stauvorgang von auf einem mehrbahnigen foerderband transportierten flaschen oder aehnlichen gefaessen
DE3616023A1 (de) 1986-05-13 1987-11-19 Seitz Enzinger Noll Masch Puffertransporteur fuer als puffer wirkende foerderer von gefaessbehandlungsanlagen fuer flaschen oder dgl. gefaesse
US5740901A (en) * 1994-01-03 1998-04-21 Lockheed Martin Corporation Apparatus and method for handling flow of packages
JPH09185710A (ja) * 1995-12-28 1997-07-15 Kobe Steel Ltd ごみ滞留検知装置
WO2003083773A2 (en) * 2002-03-27 2003-10-09 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Imaging method and system
US7400776B2 (en) * 2005-01-10 2008-07-15 International Business Machines Corporation Visual enhancement for reduction of visual noise in a text field
CA2561807A1 (en) * 2006-06-09 2007-12-09 Dairy Controls International, Inc. In-line apparatus and real-time method to determine milk characteristics
EP2083209B1 (de) * 2008-01-28 2012-10-17 Sick Ag Sicherheitssystem zur berührungslosen Messung von Wegen und/oder Geschwindigkeiten
DE202008009166U1 (de) 2008-07-08 2008-10-30 Krones Ag Transportvorrichtung zum Zuführen von Artikeln zu einer Verpackungsmaschine
US8448859B2 (en) * 2008-09-05 2013-05-28 Datalogic ADC, Inc. System and method for preventing cashier and customer fraud at retail checkout
US8571298B2 (en) * 2008-12-23 2013-10-29 Datalogic ADC, Inc. Method and apparatus for identifying and tallying objects
IL196162A (en) * 2008-12-24 2013-02-28 Rafael Advanced Defense Sys A system that uses 3D models to enable image comparison regardless of the source of the images
DE102010021733A1 (de) 2010-05-27 2011-12-01 Krones Ag Vorrichtung zum Befüllen von Behältern
EP2455914B1 (de) 2010-11-18 2012-10-17 Axis AB Objektzähler und Verfahren zum Zählen von Objekten
US9208554B2 (en) * 2012-01-16 2015-12-08 Intelliview Technologies Inc. Apparatus for detecting humans on conveyor belts using one or more imaging devices
CN103049758B (zh) * 2012-12-10 2015-09-09 北京工业大学 融合步态光流图和头肩均值形状的远距离身份验证方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007014802A1 (de) * 2007-03-28 2008-10-09 Khs Ag Verfahren zur Überwachung, Steuerung und Optimierung von Abfüllanlagen für Lebensmittel, insbesondere für Getränkeflaschen

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BROX THOMAS ET AL: "High Accuracy Optical Flow Serves 3-D Pose Tracking: Exploiting Contour and Flow Based Constraints", 7 May 2006, PROCEEDINGS OF THE 9TH EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER VISION (ECCV), SPRINGER, BERLIN, HEIDELBERG, ISBN: 978-3-540-33834-5, pages: 98 - 111, XP047385144 *
See also references of WO2014170079A1 *
YUE FU ET AL: "Tracking visible boundary of objects using occlusion adaptive motion snake", IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 1 December 2000 (2000-12-01), New York, pages 2051 - 2060, XP055597773, Retrieved from the Internet <URL:https://ieeexplore.ieee.org/ielx5/83/19192/00887973.pdf?tp=&arnumber=887973&isnumber=19192&ref=aHR0cHM6Ly9pZWVleHBsb3JlLmllZWUub3JnL2RvY3VtZW50Lzg4Nzk3Mw==> [retrieved on 20190619], DOI: 10.1109/83.887973 *

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