EP4540495A1 - Verfahren und abtragsystem - Google Patents

Verfahren und abtragsystem

Info

Publication number
EP4540495A1
EP4540495A1 EP23731176.6A EP23731176A EP4540495A1 EP 4540495 A1 EP4540495 A1 EP 4540495A1 EP 23731176 A EP23731176 A EP 23731176A EP 4540495 A1 EP4540495 A1 EP 4540495A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
chisel
machine
bit
cutting
image data
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
EP23731176.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Jörg Bretschneider
Taras Shepel
Serdar Yasar
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.)
Rockfeel GmbH
Original Assignee
Rockfeel GmbH
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 Rockfeel GmbH filed Critical Rockfeel GmbH
Publication of EP4540495A1 publication Critical patent/EP4540495A1/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21C—MINING OR QUARRYING
    • E21C25/00—Cutting machines, i.e. for making slits approximately parallel or perpendicular to the seam
    • E21C25/06—Machines slitting solely by one or more cutting rods or cutting drums which rotate, move through the seam, and may or may not reciprocate
    • E21C25/10—Rods; Drums
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21C—MINING OR QUARRYING
    • E21C35/00—Details of, or accessories for, machines for slitting or completely freeing the mineral from the seam, not provided for in groups E21C25/00 - E21C33/00, E21C37/00 or E21C39/00
    • E21C35/18—Mining picks; Holders therefor
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21C—MINING OR QUARRYING
    • E21C35/00—Details of, or accessories for, machines for slitting or completely freeing the mineral from the seam, not provided for in groups E21C25/00 - E21C33/00, E21C37/00 or E21C39/00
    • E21C35/24—Remote control specially adapted for machines for slitting or completely freeing the mineral
    • E—FIXED CONSTRUCTIONS
    • E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
    • E21D—SHAFTS; TUNNELS; GALLERIES; LARGE UNDERGROUND CHAMBERS
    • E21D9/00—Tunnels or galleries, with or without linings; Methods or apparatus for making thereof; Layout of tunnels or galleries
    • E21D9/10—Making by using boring or cutting machines
    • E21D9/11—Making by using boring or cutting machines with a rotary drilling-head cutting simultaneously the whole cross-section, i.e. full-face machines

Definitions

  • Various exemplary embodiments relate to a method and a removal system.
  • Tool wear is a major challenge and therefore requires particular effort. Monitoring wear and the effort to change worn cutting tools at an optimal time in terms of high loosening performance and the use or number of work tools required require a considerable amount of work and time, which in practice is often done by hand, i.e. without any type of automation , is realized.
  • a frequent inspection cycle results in significant time losses, which reduces the utilization of the expensive machines and thus increases production costs.
  • Conventional concepts for automating inspection are based on measurements on the drive train, on sound emission measurements or measurements on the chisel itself, for example by measuring the chisel profile with an optical camera or laser, or by non-contact temperature measurements on the chisel tips. These concepts can deliver sufficient results under favorable operating conditions, for example in road construction and open-cast mining, but are significantly impaired in difficult operating conditions, such as those typical in tunnel construction or underground.
  • Measurements on the drive train do not allow any conclusions to be drawn as to which specific bit is worn, how badly or in what way.
  • An increased power consumption of the drive train can only indicate a significant number of heavily worn bits, as the power consumption of the drive train is averaged across all machine bits.
  • influencing variables such as rock hardness and pressure forces
  • Measurements of acoustic emissions are problematic because, on the one hand, there are many sources of noise when operating a rock cutting machine, but also, due to the limited space and the sometimes jagged walls underground, a variety of overlays can arise, which severely hinder analysis and clear classification. Changing operator cutting parameters or changing rock conditions also change these noises significantly. It is therefore difficult to find out which chisel is causing this.
  • the conventional imaging measurement is dependent on good visibility conditions and lighting conditions, for example by means of external lighting, which is why it is very sensitive to the development of dust, dust deposition, water mist and water accumulation, which limits the possible uses, for example in the event of a lack of light. and especially underground, significantly restricted.
  • external lighting is ineffective when there is a lot of dust and water mist.
  • the chisel tip or edge is due to the development of dust, dust deposition and/or the similar coloring of Rock, dust and machine chisels (herein simply referred to as chisels) can often hardly be visually distinguished from the background of the image.
  • infrared radiation is less subject to these restrictions than visible light. It was clearly recognized that machine chisels become very warm during regular operation and therefore become a source of infrared radiation without requiring external lighting, and that this infrared radiation emitted by the chisel penetrates dust better and is subject to less distorting influences than visible light. This infrared radiation emitted by a heated chisel is therefore easier to distinguish from the (comparatively cold) image background in the infrared image (also known colloquially as a thermal image) than the reflections of visible light in conventional imaging processes. It was also recognized that conventional infrared measurement methods primarily focus on exceeding absolute temperature threshold values. However, the measured values of the absolute temperature are comparatively sensitive to the disturbances caused by dust and water that are typical for construction (e.g. typical for mining), which is why such methods have not yet been made ready for practical use.
  • the spatial geometry (e.g. the profile) of a machine chisel (herein also referred to as chisel geometry for short), e.g. the geometry of the parts influencing its cutting performance, is determined by means of the present invention on the basis of the infrared radiation emitted (i.e. emitted) by it (colloquially also known as called thermal radiation).
  • the condition of the machine chisel e.g. its state of wear and/or in comparison to a defined good condition (also referred to as reference condition), is in turn determined.
  • This determination of the chisel geometry on the basis of infrared radiation must be distinguished from a pure measurement of the temperature of the machine chisel (also referred to as the chisel temperature), even if this chisel temperature is determined using an infrared camera (also known colloquially as a thermal imaging camera).
  • the chisel geometry depends exclusively on the state of wear of the machine chisel and is therefore subject to fewer influencing factors than the chisel temperature. This also applies in the case of temporary adhesion of material, as this will dissolve again in a short time due to contact with the rock and thus a clear measurement result can be generated, e.g. by simple statistical averaging over several revolutions of the cutting head.
  • the bit contour can increase the contact area between the machine bit and the rock, so that the bit temperature can continue to rise as the bit wear progresses.
  • the temperature of the chisel tip or edge can reach over 1000°C and even lead to softening or melting of parts of the chisel tip or edge. This in turn accelerates the bit wear, so that the bit wear does not necessarily occur linearly over time, but is accelerated, for example exponentially, over time.
  • round shank chisels are rotatably mounted so that the resulting friction surface does not increase, but rather is twisted by the resulting lateral forces of the chisel.
  • the chisel tip of round-shank chisels is removed evenly until the chisel head with the carbide tip is ground largely round.
  • This so-called symmetrical wear condition can be recognized visually during regular inspections, so that the chisel in question is replaced regularly.
  • the inevitable ingress of dust into the chisel holders regularly leads to chisel blockages. A round shank chisel can then no longer rotate, so that a larger, larger wear surface develops very quickly.
  • condition monitoring e.g., wear monitoring
  • TBM tunnel boring machines
  • the method provided according to various embodiments of the present invention and a correspondingly equipped removal system facilitate the condition monitoring (e.g. wear monitoring) of machine bits, especially under conditions of severely limited visibility, release of dust and water mist and possibly also in the event of temporary sinking in the mined loose material or at significant contamination of work tools.
  • condition monitoring e.g. wear monitoring
  • removal machines e.g. rock cutting machines
  • removal machines include so-called partial cutting machines, continuous cutting machines (so-called continuous miners), roller loaders, horizontal milling machines, surface milling machines (so-called surface miners) and add-on milling machines.
  • Removal machines of these types are used in... Mining for coal, salt, silicates or ores, used in underground and open-cast mining, in tunnel construction, road and hydraulic engineering, in quarries and in the demolition of buildings.
  • the embodiments discussed herein produce significant economic advantages over conventional concepts in a single mining mining operation. These arise from the significantly higher potential utilization of the highly complex mining machines, because the invention significantly reduces the number of regular, periodic cutting head inspections and accidents following a chisel breakage are almost entirely avoidable, as well as from the increase in operational safety, as personal inspections of the cutting head are carried out immediately on the mining site, will be required less frequently.
  • the embodiments explained herein generate significant economic benefits in the form of increasing the efficiency of rock removal processes in mining and civil engineering, combined with falling producer prices for the raw materials obtained for industry or falling construction costs for civil engineering works.
  • the embodiments explained herein also promote the expansion of the use of the mountain and resource-saving technology of cutting extraction at the expense of drilling and blasting operations with subsequent comminution and processing. This in turn has the potential to have a significant positive impact on the economic feasibility, the ecological footprint and ultimately also the acceptance of the indispensable mining of the various raw materials of industrial society among the population.
  • the present invention therefore also represents a contribution to long-term resource security.
  • roller bits e.g. disc bits
  • the other basic type uses so-called round-shaft chisels on cutting heads that rotate, preferably vertically, but sometimes also in the direction of advance, which are pressed against the rock with the hardened tip.
  • the round shank chisels themselves can and should rotate around their axis of attack in order to ensure even wear and thus increase service life. Show it
  • Figure 1 shows a method according to various embodiments in a schematic flow diagram
  • FIGS 2, 3 and 4 each show an removal system according to different embodiments in different representations
  • 5A and 5B each show an removal system according to various embodiments in a schematic perspective view
  • 6A and 6B each show an removal system according to various embodiments in a schematic perspective view
  • Figure 7 shows a removal system according to various embodiments in a schematic perspective view
  • Figures 8, 9, 10 and 11 each show different components of the method according to different embodiments in a diagram
  • Figures 12 and 19 each show a configuration of the camera system during image capture according to various embodiments in a schematic perspective view
  • Figures 13, 14, 15 and 16 each show a machine chisel according to various embodiments in a schematic side view
  • 17A and 17B as well as 20A and 20B each show machine bits in different states in a schematic perspective view and the resulting geometry representations in a schematic view according to various embodiments;
  • Figure 18 shows a graphical user interface of the removal machine in a schematic top view.
  • FIG. 18 shows a graphical user interface of the removal machine in a schematic top view.
  • FIG. 18 shows a graphical user interface of the removal machine in a schematic top view.
  • FIG. 18 shows a graphical user interface of the removal machine in a schematic top view.
  • FIG. 18 shows a graphical user interface of the removal machine in a schematic top view.
  • connection e.g. positive or cohesive
  • indirect connection e.g. through a signal path
  • direct or indirect connection e.g. through a signal path
  • the actual state of an entity can be understood as the state of the entity that is actually present or can be detected by sensors.
  • the desired state of the entity can be understood as the desired state, i.e. a specification, which can optionally be stored, for example in a data memory.
  • Control can be understood as an intentional influence on the current state (also referred to as the current state) of the entity.
  • the current state can be changed according to the specification (also referred to as the target state), for example by changing one or more than one operating parameter (then also referred to as a manipulated variable) of the entity, for example by means of an actuator.
  • Rules can be understood as controls, whereby a change in state caused by disturbances is also counteracted.
  • the actual state is compared with the target state and the entity is influenced, for example by means of an actuator, in such a way that the deviation of the actual state from the target state is minimized.
  • the control implements a continuous influence of the output variable on the input variable, which is brought about by the so-called control loop (also referred to as feedback).
  • control loop also referred to as feedback.
  • regulation can be used as an alternative or in addition to the control (or actuation) or that regulation can take place as an alternative or in addition to the control.
  • data processing device may be understood as any type of logic implementing entity, which may include, for example, circuitry and/or a processor capable of executing software stored in a storage medium, in firmware, or in a combination thereof, and can issue instructions based on this.
  • the data processing device can be configured, for example, using code segments (eg software) to control the operation of a system (eg its operating point), eg a machine or a system, eg its components.
  • processor can be understood as any type of entity that allows the processing of data or signals. For example, the data or signals may be treated according to at least one (ie, one or more than one) specific function performed by the processor.
  • a processor may include an analog circuit, a digital circuit, a mixed signal circuit, a logic circuit, a microprocessor, a central processing unit (CPU), a graphics processing unit (GPU), a digital signal processor (DSP), a programmable gate array (FPGA), a integrated circuit (IC) or any combination thereof or be formed from it. Any other way of implementing the respective functions, which are described in more detail below, can also be understood as a processor or logic circuit. It is understood that one or more of the method steps described in detail herein may be performed (eg, implemented) by a processor through one or more specific functions performed by the processor. The processor can therefore be set up to carry out one of the methods described herein or its components for information processing.
  • a data storage may be a non-volatile data storage.
  • the data memory can, for example, have or be formed from a hard drive and/or at least one semiconductor memory (such as read-only memory, random access memory and/or flash memory).
  • the read-only memory may be, for example, an erasable programmable read-only memory (may also be referred to as EPROM).
  • the random access memory can be a non-volatile random access memory (can also be referred to as NVRAM - "non-volatile random access memory").
  • the data storage may store one or more of: a database (may also be referred to as a reference database), a processing algorithm; a criterion; Code segments that, for example, implement one or more than one processing algorithm (also referred to in simple terms as an algorithm).
  • the database may include one or more records, each record of which associates a product identifier with payment information and/or a sales restriction. This can be read by the data processing device.
  • machine chisel also referred to herein as a chisel
  • machine chisel can be understood as a machine tool, which can consist of components connected (e.g. rigidly) to one another (e.g. materially, non-positively and/or positively).
  • Examples of a machine bit include: a roller bit (for example a disc bit or a wart bit), a round shank bit (for example of a road construction machine, a roadheader or a surface miner), a flat bit (for example of a cutting machine, an excavation tooth (for example of an excavation machine, for example an excavator, for example a bucket wheel excavator), a roller bit, for example of the disc bit type (for example, but not limited to a tunnel boring machine, a mobile miner).
  • Two or more of the components of the machine bit can optionally be part of a monolithic body, for example made from one piece.
  • Examples of the components of the machine bit include: an assembly component and a cutting component.
  • the assembly component can be shaft-shaped (then also referred to as the chisel shank for short) and the cutting component can be head-shaped (then also referred to as the chisel head).
  • the chisel head and/or the chisel shaft can, for example, be bodies of revolution.
  • the round shank chisel or flat chisel can be elongated along a longitudinal axis (also referred to as the chisel axis) (e.g. from its back to its front).
  • the round-shaft chisel or flat chisel can have the chisel tip (illustrated on the front), through which, for example, the chisel axis can run.
  • the mounting component can have a shaft (or at least be designed to receive a shaft) and the cutting component can be annular (then also referred to as a roller base body).
  • the cutting component e.g. the chisel head
  • the cutting edge e.g. a cutting edge or cutting tip (also referred to as a chisel tip) (e.g. on the front of the machine bit).
  • the cutting edge can be ring-shaped (then also referred to as a cutting ring).
  • the cutting component of the roller bit e.g. disk bit
  • the chisel tip (e.g. of a round-shank chisel) forms, for example, the front edge of the chisel and can have a shape that tapers towards the front (e.g. conical).
  • the chisel head can be connected to the shaft (which extends towards the back) on its side opposite the chisel tip or the side facing the back of the machine chisel, for example in a cohesive manner.
  • the chisel head can optionally have a thickening that protrudes from the chisel tip and/or the chisel shaft.
  • the cutting component may consist of multiple materials, one of which (also referred to as cutting edge material) provides the cutting edge.
  • the cutting edge material can be pin-shaped (also referred to as a chisel pin).
  • the cutting edge material preferably has a greater hardness than the rest of the cutting component (e.g. the bit head) and/or than the assembly component (e.g. the bit shank).
  • the chisel pin can, for example, be embedded, for example pressed, into the rest of the chisel head.
  • the chisel pin can be conical, parabolic or stepped.
  • the chisel pin can, for example, be ceramic or at least have a ceramic (eg a carbide, such as tungsten carbide, and/or nitride) or be made from it.
  • the chisel head and/or the Chisel shafts can be metallic or at least have a metal, for example steel, or can be made from it.
  • the chisel extends concentrically from its chisel axis (in this case also referred to as the central axis), about which the chisel can, for example, be rotatably mounted, and has a chisel edge which made of hardened material.
  • the image data may be a digital (e.g. data-based) image of reality (e.g. within a field of view) at one or more times when the image data was captured (also referred to as image capture).
  • Reality can be imaged, for example, using a lens (also referred to as a camera lens) that projects electromagnetic radiation (e.g. visible or infrared light) onto the surface of an image capture sensor (e.g. an infrared sensor of an infrared camera).
  • Capturing the image data may include reading the image capture sensor while the radiation (e.g. infrared radiation) is projected onto its surface.
  • the image data obtained in this way can initially be in the so-called raw data format (also referred to as RAW), which has the measured values read out pixel by pixel (e.g. representing an intensity of the light) from the image capture sensor and/or are processed as such.
  • the image data can optionally be or be converted into another image format during processing, e.g. into a raster graphic (different from RAW as raster graphic) or a vector graphic, so that further processing takes place in this image format, or can be converted between these as desired.
  • the transfer can optionally include interpolating the measured values of the image capture sensor (e.g. using demosaicing), e.g. to obtain complete multicolor color information for each pixel or to require less storage space or computing power.
  • the image data can optionally be compressed (e.g. to require less storage space or computing power) or uncompressed (e.g. to avoid falsification).
  • the respective image format can also define the color space according to which the color information is specified.
  • the simplest case is the monochrome color space, which can be, for example, a binary color space in which a black and white value is saved per pixel.
  • a slightly more complex monochrome color space also referred to as a grayscale color space
  • additional intermediate levels between black and white are stored (also referred to as gray values).
  • the recorded radiation energy e.g. from infrared radiation
  • the monochrome color space is added up pixel by pixel and mapped to a gray value of the monochrome color space, which represents the intensity of the detected radiation at the wavelength or wavelength range (e.g. infrared range) to which the monochrome image capture sensor is sensitive .
  • the color space can also be spanned by several (ie two or more) reference colors, such as red, green and blue.
  • a wavelength-sensitive image capture sensor also called a polychrome image capture sensor
  • the measured values per pixel can have the radiation energy and additionally a wavelength assigned to the radiation energy. This improves the accuracy of an optional temperature measurement based on the image data.
  • Such measured values can be displayed using a multi-color color space or can also be converted into a single-color color space.
  • a value from a monochrome color space can also be converted into a polychrome color space, for example in the case of the so-called false color representation.
  • the image data In order to display the image data visually on a display device, it is converted into the image format specified by the image memory of the graphics card.
  • the image data described herein is presented as such a visual representation for ease of understanding.
  • the image data for example stored in a storage medium, can be present as a file (also referred to as a digital image or image file) in the respective image format.
  • the image data can have one or more than one individual image (e.g. from different perspectives) as a digital (e.g. data-based) image of reality (e.g. within a field of view), each individual image of which corresponds to a time of capture.
  • the image data may have one or more than one individual image, which is the image of reality at that time (also referred to as image capture time).
  • the image data can have one individual image or several individual images (e.g. from different perspectives) for each time point in a sequence of several times, for example in the form of a video.
  • several individual images e.g.
  • a new individual image for example along a time axis and/or a spatial axis.
  • several individual images that are captured during the rotation of a cutting head and of which each individual image only represents a part of the cutting head can be combined to form a new individual image, to which an arbitrary point in time from the duration of the rotation is assigned as the time point.
  • a camera can be understood as an optical device which has the camera lens and the image capture sensor, which interact in such a way that light from the field of view of the camera (also referred to as the image capture area) is projected onto the surface of the image capture sensor by means of the camera lens.
  • the camera can have a processor that is set up to provide the measured values read by the image capture sensor as image data, for example to output them.
  • An image capture sensor (also referred to as an image sensor) is of the optoelectronic sensor type and may have one or more photoelectrically active areas (can also be referred to as pixels) which, for example, generate an electrical signal in response to electromagnetic radiation (e.g. infrared light) and/ or modify.
  • the image capture sensor can, for example, have a number B of 10 2 pixels (also referred to as image resolution) or more, for example 10 3 pixels or more, e.g. 10 4 pixels or more, e.g. 10 5 pixels or more.
  • the infrared camera (also referred to as a thermal camera) and/or the image capture sensor are set up (e.g., arranged and/or aligned) such that the section of the image capture sensor that detects the machine bit has the number B and/or the grid R of pixels. If the section is smaller, individual images from multiple infrared cameras and/or image capture sensors can be overlaid on one another to increase the resolution and/or the residual per machine bit. Alternatively or additionally, a camera lens with a larger focal length can be used.
  • the image capture sensor can, for example, have or be formed from a CCD sensor (charge-coupled device sensor) and/or an active pixel sensor (can also be referred to as a CMOS sensor).
  • CMOS sensor charge-coupled device sensor
  • an image capture sensor can be set up to be wavelength-sensitive (e.g. to capture color information), e.g. using several color filters (e.g. in grid form), and thus distinguish between different wavelengths.
  • An infrared camera can be understood as a camera which (e.g. its image capture sensor) is set up to be sensitive (e.g. only) to infrared radiation (also colloquially referred to as thermal radiation) and does not necessarily have to be wavelength sensitive (i.e. can be a monochrome camera).
  • the infrared camera can, for example, have greater sensitivity (i.e.
  • Sensitivity to infrared radiation (e.g. in the range of about 3.5 pm to about 15 pm) than to visible light (or at least to radiation with a wavelength of less than 0.78 pm).
  • the infrared radiation to which the infrared camera is sensitive may include light with a wavelength in a range from about 0.78 pm (micrometers) to about 1000 pm, e.g., mid infrared (e.g., 3 pm to 50 pm) and optionally near infrared (e.g., 0.78 pm to 3 pm) and/or far infrared (e.g. 50 pm to 1000 pm).
  • the infrared radiation to which the infrared camera is sensitive may, for example, comprise light with a wavelength in a range of approximately 3.5 pm to approximately 15 pm, which best corresponds to the expected temperatures of the machine bit.
  • a body can emit infrared radiation, for example from its surface, as an alternative or in addition to visible light.
  • the infrared radiation emitted e.g. the distribution of electromagnetic radiation power as a function of wavelength
  • the measured values read out by the image capture sensor of the infrared camera e.g. the intensity recorded pixel by pixel Representing infrared radiation
  • parameters that influence the spatial distribution of infrared radiation include: the (eg material-dependent and/or roughness-dependent) degree of reflection and/or emissivity of the surface emitting infrared radiation.
  • the surface emitting infrared radiation there are materials that almost completely reflect infrared radiation, such as glass or calm water surfaces, but also bare metal surfaces, and can therefore produce different “color values” even at the same temperature.
  • the surface roughness influences, for example, the so-called emissivity, for example for infrared radiation.
  • rusty or scratched steel emits significantly more infrared radiation than bare steel of the same temperature.
  • the image data captured by the infrared camera is based on sensor-detected infrared radiation, which is a function of a temperature of the source of the infrared radiation, that is, this image data is based on infrared radiation (also referred to as infrared radiation-based).
  • the image data can optionally be assigned to a temperature specification or converted into the temperature specification (after optional error correction of reflections or material parameters and/or surface parameters).
  • the color information of the image data can, for example, represent the intensity of the infrared radiation recorded pixel by pixel or already encode the temperature information.
  • the color information of the image data can be monochrome or polychrome (for example in the case of a false color representation).
  • the infrared camera can be part of a camera system that has several infrared cameras whose fields of view overlap, for example.
  • the multiple infrared cameras can optionally be set up to provide image data of the field of view of the camera system from multiple optical perspectives (e.g. provided by multiple lenses), e.g. stereoscopic image data.
  • Stereoscopic image data makes it easier to distinguish between symmetrical and asymmetrical tool wear.
  • Stereoscopic image data can also be provided using a single infrared camera, as will be described in more detail later.
  • a sensor can be understood as a transducer that is set up to record a property of its environment (e.g. qualitative or quantitative) that corresponds to the sensor type as a measurement variable, e.g. a physical property, a radiation intensity, a chemical property and/ or a material texture.
  • the measured variable is the physical quantity (also referred to as the controlled variable) to which the measurement using the sensor applies.
  • An example of a quantitatively recorded measurement variable is, for example, a radiation intensity, the actual state of which can be converted into a measured value using the sensor.
  • Each sensor can be part of a measurement chain that has a corresponding infrastructure (e.g. having a processor, storage medium and/or bus system and the like).
  • the measuring chain can be set up to control the corresponding sensor (e.g. image capture sensor), to process its recorded measured variable as an input variable and, based on this, to provide an electrical signal as an output variable, which represents the recorded input variable.
  • the output variable can indicate the measured value.
  • the measurement chain can be implemented, for example, by means of a data processing device.
  • the condition of the machine bit can depend on one or more than one wear parameter, for example on the degree of wear (also referred to as the progression of uniform, symmetrical wear) of the machine bit as a wear parameter and/or on a wear symmetry of the machine bit as a wear parameter (then also referred to as wear type).
  • the target state of a chisel can, for example, be the state of an unused machine chisel. The actual condition of the chisel may deviate from the target condition depending on the time and intensity of use.
  • the chisel condition may be specified numerically (e.g., as a percent or absolute value).
  • the chisel condition can be specified as a class from a group of classes (e.g. class “unworn” and class “worn”).
  • determining the bit condition may include selecting one or more than one class from the group of classes (also referred to as classifying).
  • the group of classes for example per wear parameter, may have two or more classes, for example “high degree of wear”, “medium degree of wear” and/or “low degree of wear”.
  • Further examples of classes include those which represent one or more than one of the following: the presence of the bit ("e.g.
  • bit missing a need for maintenance of the bit (e.g. in the event of a bit blockage, and/or incipient asymmetrical bit wear), a Need for replacement of the chisel (e.g. if the wear of the chisel is critical and/or with a remaining service life of zero), or the remaining service life of the chisel (e.g. “Machine chisel is OK” or “Machine chisel at 75% of expected service life”).
  • the wear symmetry can be specified numerically and/or as a class from the group of classes (e.g. class “asymmetric” and class “symmetrical” and optionally having intermediate levels thereof). Then determining the chisel condition can involve classifying the actual wear symmetry, for example as “asymmetrical” or “symmetrical”.
  • Symmetrical wear e.g. abrasive wear
  • Non-symmetrical wear can occur, for example, when a brittle fracture (e.g. of the hard metal pin) occurs, the hard metal pin falls out due to faulty bedding, or if one rotation of the machine bit is blocked around its bit axis during the removal process (also referred to as bit blockage).
  • condition monitoring e.g. chisel wear condition monitoring
  • an infrared imaging process in particular for underground working conditions in which there is no visual view of the chisels during cutting. Due to the extreme friction during cutting, the contact points of the chisel with the rock become very hot. The resulting heat is usually distributed from the chisel tip through the chisel head and the chisel shaft to the chisel holder by heat conduction, which leads to a different temperature distribution that is clearly distinguishable from the more distant components and is recorded by one or more high-resolution infrared cameras.
  • the shape of the chisel head changes significantly compared to the new condition (e.g. the target condition) during installation, not only in the event of sudden wear (e.g. in the event of a breakout or total demolition).
  • the shapes of the chisel heads are clearly visible in the infrared image (also known colloquially as a thermal image).
  • the corresponding contours can therefore be extracted using an image processing algorithm and compared with the good image (corresponding to the target state). If a chisel is lost during the cutting process, this is represented by the infrared image. For example, there will be a dark area where the chisel should be in the infrared image.
  • the infrared image shows its background, e.g. showing other parts of the cutting head or the mining environment, until the bit holder itself comes into contact with the rock and heats up.
  • This situation can also be identified at an early stage by comparing it with the good image, so that wear and tear on the chisel holders can be completely avoided.
  • Various embodiments are based on high-resolution, fast infrared cameras and an analysis system (e.g. implemented by means of a processor) that is set up to capture the image data (also referred to as recordings) provided by the infrared cameras (e.g. during or after the cutting phase) of the chisels, which are based on the massive interaction with the rock, some of which were heated considerably, to be processed immediately (e.g. analyzed) and to visualize the result of the condition analysis in the form of an evaluation map of the cutting drum with the chisel positions (e.g. using a graphical user interface). Recording after the cutting phase can take place as long as the cutting head is warm or cooling down (for example 2 to 5 minutes or even more after cutting). In this case, the period in which the machine is not cutting can be used to carry out the recording (during which the cutting head can be scanned using sensors).
  • an analysis system e.g. implemented by means of a processor
  • all of the chisels are rotated with each revolution of the cutting head, quasi cyclically, for example in conjunction with an angle sensor that detects the position of the cutting head, or based on their (eg stored) position and/or relative arrangement the same, identified, its geometric profile, which is clearly distinguishable due to the temperature difference, determined from several viewing angles (also referred to as perspectives) and compared with the target state.
  • Visualization of the evaluation map can be done in the driver's cab, making it easier for the user to track the condition of each bit in (e.g. near) real time and to identify problematic signs of wear early on. For this it is not necessary to determine the absolute temperature of the chisels as such.
  • Optional markers on the chisel head surface make image processing much easier.
  • one or preferably several infrared cameras are arranged in the vicinity of the cutting head equipped with chisels, preferably but not limited to round shank chisels (for example protected from falling rocks), and continuously or periodically (for example after completion of a cutting process on the entire face height and / or - record wide) infrared images (also known colloquially as thermal images) of the chisels that enter the recording area of the infrared camera from the cutting area with the thermal signature of the cut just made or the completed cutting cycle.
  • the shape or, for example, the three-dimensional profile of each chisel is derived from the infrared images obtained and compared with the image when the chisel was installed.
  • a wear condition is assigned and visualized on a cutting drum card as a condition map, e.g. using colored dots, numbers, code or similar. If predefined values are exceeded, an acoustic and/or visual alarm can be triggered, which informs the user that the determined condition has exceeded them. Alternatively or additionally, the alarm can trigger an emergency stop, for example if a chisel blockage or a chisel breakage is detected as the chisel condition.
  • Various embodiments are set up to distinguish between different types of wear when determining the condition of the chisel, which can have different effects on the urgency of a chisel change, and thus contribute to a significant optimization of the operation of the removal machine.
  • geometric profiles are evaluated using imaging processes. This means that both the type of wear and the size of the affected area can be identified at an early stage and the material removal machine can be operated with foresight and/or without fixed inspection stops. Ideally, chisels are changed at an optimal time when the greater pressure forces caused by wear and the decreasing loosening performance are in a favorable relationship.
  • Traditional concepts using infrared cameras ignore the geometric shape (also called geometry) and wear surface of worn bits, and only determine absolute temperature values of the bit.
  • the chisel condition can be reliably determined on the basis of image data even if this image data comes from a chisel that is currently not fully in cutting use and is already cooling down again, or to which cut material adheres. This significantly improves the visibility of the shape changes of the chisel.
  • infrared-based shape detection of the chisel heads takes place during ongoing operation.
  • infrared-based shape detection of the chisel heads takes place during ongoing operation.
  • even small temperature differences can be sufficient to reliably determine the chisel condition, which is therefore considerably more robust against disruptive influences (such as dust and Water).
  • Another aspect according to various embodiments is a spatial shape detection of the rotatably mounted chisels, which further improves the data basis for determining the chisel condition.
  • the individual degree of wear of each chisel on the cutting head is determined, for example quantitatively during ongoing operation, and each chisel is assigned a corresponding gradual rating.
  • it is possible to identify the type of wear for example distinguishing between asymmetrical wear (e.g. when parts of the chisel tip break off) and symmetrical wear (e.g. when there is normal wear on all sides).
  • the condition analysis can be carried out during operation, the results can be transmitted both visually to the operator and directly to the drive train, for example to trigger an emergency stop after a chisel breaks or to indicate the specific chisels that need to be replaced to avoid more serious damage.
  • a temperature e.g. absolute temperature
  • an identification of the contour for example of gradients
  • image data that represents a spatial distribution of the infrared radiation intensity (clearly an infrared radiation intensity image), for example representing the associated radiation values.
  • one or more bit heads are determined (e.g., their position and/or identity) based on the image data. Based on the image data, an extraction of the 3D profile of the bit head can be carried out in order to compare this 3D profile, which is invariant to the temperature, with a good profile (i.e. profile of the reference state).
  • infrared images and temperature information based on them can be susceptible to interference, for example due to differences in the emissivity of infrared radiation (also known as IR radiation), which can depend on the material and surface condition.
  • infrared radiation also known as IR radiation
  • the method includes, in 101 (also referred to as geometry determination 101), determining an indication (also referred to as geometry indication) which represents at least one (i.e. one or more than one) geometric property of the bit; and in 103 (also referred to as condition determination 103), determining a condition (also referred to as chisel condition) of the bit based on the indication.
  • the chisel geometry can be determined based on image data 807i, which, for example, has one or more than one individual image of the chisel and/or represents the chisel from multiple perspectives.
  • the result of the state determination 103 can have the actual state (also referred to as the determined state) of the bit (also referred to as the actual bit state).
  • the actual state also referred to as the determined state
  • the bit state also referred to as the actual bit state.
  • a wear condition as an exemplary chisel condition.
  • what has been described can also apply to chisel conditions of a different type.
  • condition analysis 807 e.g. implementing condition monitoring
  • a condition analysis 807 which has the geometry determination 101 and the condition determination 103.
  • a single bit e.g. processing image data and the like
  • a group of bits also referred to as a monitoring group.
  • the method includes one or more of the following: at 801, reading out the image data 807i from the infrared camera (also referred to as a reading process 801); in 803, capturing the image data using the infrared camera (also referred to as image capture 803 or optical capture); in 805, generating instructions (also referred to as instructing 805) based on a result of the state determination 103; in 809, removing a material (also referred to as removal material) using the chisel (also referred to as removal process 809 or cutting process 809); and/or, in 811, comparing the geometry information with a reference state of the bit (also referred to as geometry comparison 811).
  • the chisel 5 can be moved (also referred to as chisel movement), for example repeatedly according to a removal sequence which has a first phase 809a (also referred to as cutting phase or cutting for short) in which the chisel comes into contact with the material to be removed, and has a second phase 809b (also referred to as the idle phase), in which the chisel 5 is at a distance from the material to be removed.
  • the chisel 5 can be moved, for example, along a self-contained path (also referred to as a chisel path) away from the material to be removed and/or towards the material to be removed.
  • Will the removal process 809 ended e.g. interrupted
  • the chisel can continue to be moved along the chisel path, but without touching the material being removed (also referred to as idle operation).
  • the chisel path can be circular (also referred to as a circular movement) or defined by the rotation of a carrier chain equipped with chisels.
  • the (e.g. circular) chisel path along which the chisel 5 is moved can lie in a so-called circulation plane 1002 of the chisel (see, for example, Fig. 11).
  • the instructions may be generated according to a network communications protocol, for example as a message, or in the form of another signal.
  • the instructions can optionally contain information about the result of the status determination 103 (e.g. the determined status).
  • the instructions instruct to output the result of the state determination 103 or at least to provide a human-perceivable output which is based on the result of the state determination 103.
  • the instructions can then be addressed, for example, to a user interface which is controlled using the instructions.
  • the instructions instruct to change a movement of the bit, e.g. to stop, slow down, accelerate.
  • the instructions can then be addressed, for example, to a drive train which is controlled by means of the instructions.
  • the drive train can, for example, be set up to supply kinetic energy to the chisel 5 (to drive the chisel movement).
  • the instructions can instruct the drive train to bring the bit to a standstill in a predefined position and/or to change its speed of movement.
  • the predefined position can be set up to facilitate accessibility of the chisel (e.g. for inspection or changing it).
  • the image capture 803 can be synchronized with the chisel movement (also referred to as synchronized image capture), for example such that their frequencies are dependent on each other.
  • the synchronized image capture can be implemented, for example, by means of a sensor (e.g. rotation angle sensor) that is set up to detect the chisel movement (e.g. circular movement).
  • the rotation angle sensor can be set up to detect a rotation (eg the rotation frequency and/or rotation speed) of the cutting head. Controlling the infrared camera can then based on data which comes from the sensor and/or which represents the chisel movement.
  • the duration of the complete circular movement can, for example, correspond to the duration of the removal sequence. Reference is made here, among other things, to the circular movement, whereby it can be understood that what has been described can apply analogously if the chisel path is shaped differently.
  • the frequency of detection can also be controlled by a certain position (height, lateral deflection) of the movable cutting head carrier or by a signal provided by the machine control, for example in order to always detect the chisel condition after a complete cut over the entire face and for this purpose only expose the camera to harsh environmental conditions for a short time, outside of the active cutting process.
  • FIG. 2 illustrates an removal system 200 according to various embodiments in a schematic structural diagram.
  • the removal system 200 has a removal machine 202 and an infrared camera 6.
  • the removal machine 202 has the chisel 5 and is set up to remove the material to be removed using the chisel 5, for example by pressing the chisel 5 against the material to be removed.
  • the infrared camera 6 can be set up to capture image data.
  • the infrared camera 6 can be directed at the removal machine 202, for example its chisel 5 or at least the chisel path, so that image data of the chisel 5 is captured by means of the infrared camera 6 can.
  • the removal system 200 also has a data processing device 106, which is set up to carry out the method 100.
  • the data processing device 106 can be communicatively coupled 204 to the infrared camera 6 during operation, for example wirelessly and/or wired.
  • An exemplary implementation of the removal machine 202 has a cutting head 2 which is set up to hold one or more than one chisel 5.
  • the cutting head 2 can, for example, have one or more than one so-called chisel holder 8, of which each chisel holder 8 is set up to hold a chisel 5.
  • the chisel holder 8 can, for example, have a cavity (also referred to as a chisel pocket) for receiving the chisel 5 and an optional locking device (not shown).
  • the locking device is set up to lock the chisel 5 accommodated in the cavity in a form-fitting manner. This allows the chisel 5 to be able to change quickly and inexpensively.
  • the cavity can optionally have an insert made of wear-resistant material, a so-called wear bushing.
  • the cutting head 2 can form the last link of the drive train of the removal machine 202 (i.e. its kinematic chain).
  • the drive train can also have one or more than one drive, which are set up to supply kinetic energy to the chisel 5, for example by supplying a torque to the cutting head 2 or by displacing the cutting head 2.
  • the rotational movement of the cutting head 2 sets the chisel 5 in its circular movement around the axis of rotation 201 of the cutting head 2.
  • the frequency of the rotational movement of the cutting head 2 and the frequency of the circular movement of the chisel 5 (also referred to as the rotational frequency of the chisel 5) can be identical.
  • the orbital frequency at which each bit appears in the camera's field of view may range from approximately 0.2 Hz to approximately 2 Hz, for example approximately 0.5 Hz (which corresponds to 30 drum rotations per minute).
  • the cutting head 2 is rotatably mounted around the rotation axis 201 (which is arranged within the cutting head 2).
  • the removal machine 202 can have a bearing device which has a pivot bearing which provides the axis of rotation 201 (also referred to as head axis 201).
  • the head axis 201 can be transverse to the plane of rotation 1002 of each chisel 5 that is moved by means of the cutting head 2.
  • the storage device can have an arm (also referred to as an arm) which holds the cutting head 2.
  • the bearing device e.g. its arm, can be set up to move the axis of rotation 201 of the cutting head 2, e.g. to shift and/or rotate, along a direction of movement (also referred to as a pivoting movement in the case of rotation).
  • the chisel is a so-called round-shaft chisel, it can be set up to be able to rotate in the chisel pocket about its chisel axis 203 (also referred to as the chisel's own rotation or, simply, as its own rotation). This improves the symmetry of the wear of the chisel 5.
  • the chisel's own rotation can (e.g. only) take place in the cutting phase and/or be stimulated by the interaction with the material to be removed (e.g. rock).
  • Examples of the removal machine 202 include: a cutting machine, an excavator, a roadheader, a so-called continuous miner, a so-called surface miner, or a tunnel boring machine.
  • a cutting machine an excavator, a roadheader, a so-called continuous miner, a so-called surface miner, or a tunnel boring machine.
  • image data on which the geometry determination 101 is based which are provided by a camera system. It can be understood that what has been described for the image data from the camera system can apply analogously to image data that is provided by exactly one or more than one infrared camera.
  • FIG. 3 illustrates a removal system 200 according to various embodiments 300 in a schematic perspective view, in which the removal machine 202 is set up as a so-called continuous miner 7 (also referred to as a “continuous cutting machine”).
  • the continuous cutting machine 7 has one or more than one cutting head 2, which is set up as a cross cutting head.
  • the cutting head can be cylindrical (then also referred to as a cutting roller).
  • the pivoting movement 301 b of the removal machine 202 can be about a rotation axis 301, which is arranged parallel to the head axis 201 and outside the cutting head 2.
  • the storage device 3 can be set up to move the head axis 201 along one or more than one translation axis and/or to rotate it about one or more than one additional rotation axis (see arrows).
  • the removal system 200 can have one or more than one infrared camera 6, of which exemplary mounting positions have: on the boom 3 (e.g. a front or back of the boom 3), on the user cabin 4 of the removal machine 202, next to the removal machine 202 (e.g. on supported on a base of the removal machine 202), on a chassis of the removal machine 202.
  • An exemplary implementation of the infrared camera 6 arranged next to the material removal machine 202 can be carried by a frame 352 which has one or more than one stand (e.g. a tripod) which is arranged on a surface on which the material removal machine 202 stands.
  • the frame 352 can also have a handle to be carried by the user. This improves the flexibility of the removal system 200.
  • any other mounting position can also be selected, insofar as this allows an infrared camera 6 mounted there to be directed at a chisel 5, so that the chisel path is at least partially arranged in the field of view of the infrared camera.
  • the geometry determination 101 can be based on the image data from just one infrared camera 6 or on the image data from several infrared cameras 6 that differ from one another in their mounting position. The more infrared cameras 6 or different mounting positions are used, the better the data basis for determining the geometry 101, as will be explained in more detail later.
  • the image data can be displayed directly using a graphical user interface, e.g. its display device in the cabin 4, or on a remote control and control unit.
  • a graphical user interface e.g. its display device in the cabin 4, or on a remote control and control unit.
  • the cutting head 2 may have multiple chisels 5, which differ from each other in the chisel path along which they are moved.
  • the cutting head 2 can have a plurality of chisels 5 that coincide in the chisel path along which they are moved.
  • a kind of random status analysis 807 can just as easily be carried out.
  • FIG. 4 illustrates the removal system 200 according to various embodiments 400 in a schematic perspective view, in which the removal machine 202 is set up as a so-called partial cutting machine 1.
  • the partial cutting machine 1 has one or more than one cutting head 2, which is set up as a cross cutting head.
  • the boom 3 can be arranged between two cross cutting heads.
  • 5A and 5B each illustrate the removal system 200 according to various embodiments 500a, 500b in a schematic perspective view with a view of the cutting head 2, which differ from one another in the configuration of the camera system 502.
  • the camera system 502 can have several infrared cameras 6, which are mounted on the boom 3, for example, and from which the image data on which the geometry determination 101 is based comes.
  • the camera system 502 is set up (e.g. arranged and aligned) such that each chisel 5 of the monitoring group is moved through the field of view of more than one infrared camera 6 of the camera system 502 per revolution of the cutting head 2.
  • the image data then has several individual images of the chisel per chisel and per circular movement of the chisel, which differ from each other in their viewing angle (also referred to as perspective). This makes it easier to determine the degree of wear and/or the type of wear more reliably, as will be explained in more detail later.
  • camera system 502 is set up to capture stereoscopic image data of one or more than one chisel 5.
  • immediately adjacent infrared cameras 6 of the camera system 502 are set up in such a way that their fields of view on the cutting head 2 overlap one another.
  • the stereoscopic image data for example, has two individual images of the chisel 5 (for example in the same position and/or at the same time) per chisel 5 and per circular movement of the chisel 5, which differ from one another in their respective viewing angle (also referred to as perspective).
  • camera system 502 is set up to capture only monoscopic image data of one or more than one chisel 5.
  • infrared cameras 6 of the camera system 502 that are immediately adjacent to one another are set up in such a way that their fields of view on the cutting head 2 adjoin one another or are at least at a distance from one another.
  • the embodiments 500b are advantageous, for example, if fewer infrared cameras 6 are available per chisel, if a higher image resolution is required, or if the available infrared cameras 6 have a resolution that is too low to capture several chisels 5 with sufficient accuracy.
  • each chisel 5 can be moved through the field of view of exactly one infrared camera 6 per revolution of the cutting head 2.
  • the chisel can only be captured from one perspective per revolution of the cutting head 2.
  • the image capture 803 according to the embodiments 500b can be sufficient (e.g. equivalent to the embodiments 500a) if the chisel 5 is set up for self-rotation (which can be the rule for round shank chisels).
  • the rotational position of the chisel relative to the infrared camera 6 at the time of image capture differs at least slightly in successive circular movements due to the chisel's own rotation.
  • the successive individual images therefore also differ in the perspective from which the chisel 5 was optically captured.
  • the chisel blockage can therefore be determined by comparing the successively acquired image data or by means of geometry comparison 811, as will be explained in more detail later.
  • the status determination can determine the chisel blockage as the chisel status if the result of a comparison of the successively acquired image data or the result of the geometry comparison 811 falls below a threshold value.
  • the removal system 200 has a plurality of camera systems 502 according to the embodiments 500b, between which the boom 3 is arranged.
  • one of the camera systems 502 can be directed at a lower section of the cutting head 2 and one of the camera systems can be directed at an upper section of the cutting head 2.
  • ßA and 6B each illustrate the removal system 200 according to various embodiments 600a, 600b in a schematic perspective view with a view of the cutting head 2, which differ from one another in the configuration of the camera system 502 analogous to the embodiments 500a, 500b.
  • the storage device 3 additionally a cross member 602 which protrudes over the boom and carries the camera system 502. The cross member 602 improves the perspective of the camera system 502 and therefore improves the data basis for determining geometry 101.
  • each cutting head 2 can be assigned an infrared camera 6, which is directed towards the cutting head 2, for example in such a way that its field of view covers the (e.g. entire) cutting head 2.
  • the entire cutting head 2 can be arranged in the field of view of the infrared camera 6 assigned to it (see embodiments 600b).
  • the camera system 502 according to the embodiments 600a is set up (e.g. arranged and aligned) in such a way that the or each chisel 5 is moved through the field of view of more than one infrared camera 6 of the camera system 502 per revolution of the cutting head 2, for example like this that stereoscopic image data of at least one (i.e. one or more than one) chisel 5 is captured.
  • the camera system 502 according to the embodiments 600b is set up (e.g. arranged and aligned) in such a way that the at least one chisel 5 per revolution of the cutting head 2 is moved through the field of view of exactly one infrared camera 6 of the camera system 502, e.g. so that only monoscopic image data of the at least one chisel 5 are recorded.
  • FIG. 7 illustrates the removal system 200 according to various embodiments 700 in a schematic perspective view with a view of the cutting head 2 analogous to the embodiments 600a, 600b, but with the difference that two infrared cameras 6 (also referred to as a camera pair) are assigned to each cutting head 2, which are directed at the cutting head 2, for example in such a way that their field of view covers the (e.g. entire) cutting head 2. This improves the data basis even further.
  • each pair of cameras whose infrared cameras 6 are directed at a cutting head 2 can be set up (e.g. arranged and aligned) in such a way that stereoscopic image data of the cutting head 2 are captured.
  • the geometry determination 101 can be set up to process the image data 807i as input and to output the geometry information 852 (as a result of the geometry determination 101).
  • the geometry determination 101 can include, in 851, determining a data-based representation 13 (also referred to as geometry representation 13) of a geometry of the chisel 5 (eg here, for example, the contour 13 of the chisel head) based on the image data.
  • the geometry representation 13 may represent one or more of the following geometric properties of the bit (eg the bit head): a contour; a cross-sectional area which is enclosed by the contour of the chisel (e.g. the chisel head) and/or a flat projection (from the perspective of the infrared camera) of this; a geometric extension.
  • the determination 851 of the geometry representation 13 can be done, for example, using one or more than one image processing algorithm.
  • the image processing algorithm can, for example, have a filter (also referred to as an image filter or graphic filter) which is set up to output, for each individual image, several image components (e.g. pixel coordinates) of the individual image that meet a predetermined criterion (also referred to as filtering out).
  • Examples of the image processing algorithm include: an edge detection, a Fourier high-pass filter, a threshold filter, a Fourier low-pass filter, a color value difference analysis, an object detection, a geometry detection, a trained algorithm.
  • the trained algorithm can be trained, for example, using machine learning, for example based on training data which includes image data of chisels of known geometry.
  • the trained algorithm can be, for example, a single-layer or multi-layer artificial neural network (ANN) in conjunction with a gradient descent method.
  • the network can be, for example, a feedback or feedforward multilayer perceptron.
  • the ANN can carry out a self-learning classification, for example with learning vector quantization, it can contain random or statistical learning variables (probabilistic ANN) or process time-delayed information from previous runs in order to achieve a better classification (time-delayed ANN).
  • the geometry representation 13 can alternatively or additionally generally be determined using any planimetry process.
  • the color value difference analysis can, for example, have a difference criterion as a criterion, which is fulfilled for an image component (eg a pixel) when a difference in the color value of the pixel from adjacent pixels exceeds a threshold value.
  • a threshold value of a gradient can serve as a criterion for a balancing calculation based on several color values.
  • those image components can be filtered out whose color value exceeds a threshold value and/or whose difference between the color value of the pixel and adjacent pixels falls below a threshold value (also referred to as the homogeneity criterion). This makes it easier to determine the area of the geometry representation 13.
  • the geometry information can have one or more than one property of the data-based geometry representation 13 (also referred to as a geometry property) or at least be derived from it.
  • the geometry property include: a perimeter 13u of the geometry representation 13; a (eg geometric) center of gravity 13m (preferably of the flat projection, which is enclosed by a contour of the chisel), eg its position; an area of the surface 13a (for example, representing the cross-sectional area of the bit); an angle 13w, which is enclosed by two edges of the geometry representation 13 (for example at the chisel tip, also referred to as a wedge angle 13w); an extent 13d of the geometry representation 13 (eg starting from the chisel tip, for example along the chisel axis, also referred to as the chisel height); one or more than one geometric property of a thermal marking (also referred to as a marking property), which will be discussed in more detail later.
  • a thermal marking also referred to as a marking property
  • each of these geometric properties can, taken by itself, be a sufficient basis for carrying out a reliable status determination 103 based on it.
  • the reliability of the state determination 103 can be improved if the geometry information 852 has several geometry properties that can optionally be weighted. The weighting achieves an additional degree of freedom in order to adapt the method 100 to sources of interference of different types and thus compensate for them.
  • a multi-component geometry information 852 is shown, which has several numerical values as components (here, for example, w1,..., wn; m1,..., mn; d1,..., dn; a1,..., an) and is expressed here in vectorial terms to shorten the notation.
  • the multi-component geometry information 852 improves the reliability of the information on which the state determination 103 is based.
  • the multi-component geometry statement 852 may have one or more than one dimension, each dimension of which references a property in which the values differ from one another (e.g., a time, a type, etc.).
  • a first dimension 852a of the geometry specification 852 may reference a type of geometry property.
  • a second dimension 852b of the geometry information 852 can reference the individual image (here exemplarily #1, #2, etc.) on which the geometry information 852 is based, e.g. its image number and/or its time, and/or in another way refer to the course of time.
  • more or fewer properties of the geometry information 852 can also be referenced. For example, for each chisel and/or circular movement of the chisel, the perspective on which the component is based can alternatively or additionally be referenced.
  • all entries in column #1 can be based on the same frame or multiple frames at the same time.
  • everyone can Entries of the line of angle 13w indicate the value of an angle 13w, which is enclosed by two edges of the geometry representation 13 (eg at the chisel tip).
  • the entries along the second dimension 852b then map the course of the geometry properties over time, which makes it easier to detect small changes in the bit geometry.
  • the method 100 optionally includes the geometry comparison 811.
  • the state determination is based on a result (also referred to as a comparison result) of the geometry comparison 811.
  • the geometry information 852 is compared with a (e.g. stored) target state of the chisel as a reference state (also referred to as an absolute comparison) , e.g. with a target geometry specification.
  • the geometry information is compared with a previous (e.g. stored) geometry information of the same chisel as a reference state (also referred to as a relative comparison).
  • the target geometry information could then be determined, for example, after a defined low number of operating hours.
  • the relative comparison can alternatively or additionally include comparing several components of the geometry information of the same type with one another, insofar as the geometry information is time-dependent.
  • the method 100 can optionally have the determined geometry information 852 and/or the underlying image data classified as invalid (also referred to as discarding) based on a result of the geometry comparison 811.
  • the status determination 103 can optionally be set up to all those classified as invalid Geometry information 852 is to be ignored. In an exemplary implementation of the rejection, this can be done based on the result of the relative comparison, for example if a deviation of the actual geometry information from the previous geometry information exceeds a threshold value. For example, a chisel contour can only be classified as valid if it occurs repeatedly in a similar form, and otherwise can be discarded as an outlier.
  • the image capture 803 and/or the camera system 502, by means of which the image capture 803 takes place, can be set up to capture image data 807i that per (e.g. n) circular movement ( en) of the chisel 5 around the axis of rotation 201 have exactly one individual image 9 (n can be 1 or more, for example).
  • the image capture 803 can be synchronized with the circular movement of the chisel 5, e.g. such that a frequency of the image capture fß (also referred to as the image capture frequency) is a function of the rotational frequency fo of the chisel 5.
  • condition analysis 807 is carried out individually for each chisel 5 on the cutting head 2, i.e. that the monitoring group has all chisels 5 on the cutting head 2. Therefore, it can be understood that the processing of image data described herein can be carried out in analogy for each chisel 5 on the cutting head 2, but this does not necessarily have to be so. It may also be sufficient not to carry out the condition analysis 807 for all chisels 5 on the cutting head 2 in order to save resources. In that case, the monitoring group can only have a part (e.g. less than 90% or less than 75%) of the chisels 5 on the cutting head 2.
  • each chisel 5 in the monitoring group is based on at least one individual image of the chisel 5 per time interval.
  • the time interval can for example, the duration of a complete circular movement of the chisel 5 (ie 1/fo).
  • the chisel 5 can be optically captured every time it passes the camera system.
  • the image capture frequency at which the camera system 502 delivers reliable individual images can be exceeded.
  • the time interval used is n times the duration of a circular movement of the chisel 5. It can also be advantageous to adjust the image capture frequency to the workflow, for example after each full cut on the face while the machine moves the boom to a new starting position while idling.
  • a temperature-based individual image 9 (also referred to as infrared image 9) of the chisel 5 during the removal process 809 is shown here as an example. Due to the mechanical friction of the chisel 5 on the material to be removed during the removal process 809, thermal power is introduced into the chisel 5 (mainly at its chisel tip), which leads to the chisel 5 heating up. This is counteracted by the cooling of the chisel by emitting infrared radiation and transferring heat to its surroundings (e.g. through heat conduction in the chisel and at contact points on the chisel holder).
  • the release of heat from the bit to the bit holder is, for example, a function of the thermal conductivity of the bit, the contact area between them and the contact time between them.
  • a heat flow occurs from the chisel tip 10 through the chisel head 11 to the chisel holder 8 or at least the chisel shaft, which leads to a temperature gradient that is represented by the color information of the infrared image 9.
  • a greater brightness value of the infrared image 9 corresponds to a greater temperature and thus to the chisel head 11.
  • This temperature gradient arises shortly after the start of the removal process 809 (for example after a short cutting phase) and can also be recorded during the entire circular movement of the chisel, even if the chisel is only in contact with the material to be removed for a fraction of the circular movement.
  • This also applies to the time in which the removal process 809 is interrupted, for example when no cutting is taking place, which can be the case when repositioning after cutting a face height from top to bottom or vice versa with a partial cutting machine or a continuous cutting machine.
  • image capture can only take place when the removal process 809 is interrupted, that is, when no chisel is in contact with the material to be removed and/or the material removal machine 202 is at a distance from the material to be removed.
  • the removal system can have a camera protection device which protects the camera system (e.g. one or more than one camera lens thereof) from solid particles (e.g. flying material to be cut) from the removal process 809 protects (e.g. covers).
  • the camera protection device can alternatively or additionally be used in other cases, as will be described in more detail later.
  • the image capture can occur when the removal process 809 takes place by means of the cutting head 2 (e.g. a cutting roller 2), e.g. when the chisel is in the idle phase of its chisel path, or also in idle operation (e.g. in an idle rotation) after the removal process 809.
  • the chisel 5 and the chisel holder 8 can be captured in several perspectives.
  • the chisel 5 is clearly visible in the infrared image 9 due to the temperature gradient to the chisel holder 8, the cutting roller 2 and/or the surroundings, for example by means of the image processing algorithm or another image processing process.
  • the highest temperature can be seen at the chisel tip 10 (e.g. based on the brightness), followed by the chisel head 11 and chisel holder 8.
  • the geometry determination can include determining the chisel contour 13 of the chisel head 11 as a geometry representation 13 based on the bright image area of the infrared image 9.
  • the chisel 5 and the chisel holder 8 differ in their thermal conductivity and/or in the material from which they are made, differences in the temperature between them are even larger and therefore easier to determine.
  • the radiation emitted by the bodies captured in the infrared image can also depend on the emissivity of the surfaces of the bodies, so that bodies with the same temperature can be displayed differently on the captured infrared image, e.g. a new chisel (or chisel holder), a worn chisel (or chisel holder) and a corroded chisel (or chisel holder). Chisels with scratches, dirt and corrosion emit Infrared radiation is better than new chisels with a comparatively smooth surface, so that their contours are easier to see on the infrared image the longer they have been in use.
  • FIG. 10 illustrates the method 100 according to various embodiments in a schematic flow diagram 1000 similar to the flow diagram 900, with the difference that the camera system 502 (e.g. per circular movement) captures several individual images of the chisel 5, which are in perspective (also as image perspective referred to) differ from each other.
  • the multiple individual images are captured from different viewing angles using the same infrared camera 6.
  • FIG. 11 illustrates the method 100 according to various embodiments in a schematic flow diagram 1100 similar to the flow diagrams 900, 1000, with the difference that the infrared camera 6 is arranged next to a plane 1002 (also referred to as a circulation plane) in which the chisel path is arranged (also called side perspective).
  • the image capture 803 is shown on the left with a viewing direction along the head axis 201 and on the right with a viewing direction transverse to the head axis 201.
  • This lateral perspective can arise, for example, if several chisel paths arranged next to one another run through the field of view of the same infrared camera 6.
  • a lateral perspective can also arise if the chisel axis of a chisel 5a (see Fig. 5B) is oblique to the plane of rotation 1002 of the chisel 5a, which occurs, for example, on the edge sections of a cutting head 2 (e.g. a cutting roller 2) when a laterally directed removal process 809 should be promoted.
  • the camera system can have two or more infrared cameras 6, which have the chisel 5 (e.g. at the same time) from different perspectives (also known as stereo view). This makes it easier to provide stereoscopic image data.
  • This stereo view makes it easier to determine a fluctuation in the chisel geometry and/or to determine a dependency of the chisel geometry on the perspective. This makes it easier to distinguish between symmetrical and asymmetrical bit wear as a wear type.
  • FIG. 13 illustrates a chisel 5 according to various embodiments 1300 in a schematic side view 1300a with a viewing angle transverse to the chisel axis 203 and a schematic top view 1300b with a viewing angle along the chisel axis 203, in which the chisel 5 has a marking 14 (also called a thermal marking 14, wear marker or briefly referred to as a marker) on the chisel head 11.
  • a marking 14 also called a thermal marking 14, wear marker or briefly referred to as a marker
  • the thermal marking 14 may have one or more than one segment (also referred to as a marking segment).
  • the thermal marking 14 of the chisel 5 (e.g. each marking segment thereof) can differ from the chisel head 11 (e.g. the thickening 11k and/or the chisel tip 10) in at least one thermal property, for example in a thermal emissivity and/or a thermal conductivity. This ensures that the thermal marking 14 becomes visible in the infrared image as an inhomogeneity, for example even with small temperature differences and/or if the heat flow through the chisel 5 is time-invariant.
  • the thermal marking 14 can, for example, have or consist of a ceramic (e.g. tungsten carbide), aluminum brass, aluminum, bronze, stainless steel, enamel, brass.
  • a ceramic e.g. tungsten carbide
  • aluminum brass aluminum, bronze, stainless steel, enamel, brass.
  • grooves can be made on the chisel head so that the cut rock clogs the grooves, thereby creating appropriate thermal marking(s) continuously during operation.
  • Exemplary implementations of the thermal marking 14 are formed using a coating and/or a material of different thermal conductivity and/or emissivity than the bit head 11.
  • Exemplary implementations of the thermal marking 14 e.g., one or more marking segments thereof
  • Exemplary implementations of the thermal marking 14 are embedded in, cut from, or applied as a coating to the bit head 11.
  • Exemplary implementations of the thermal marking 14 e.g. one or more marking segments thereof
  • the geometry information can, for example, be based on the thermal marking 14, which makes the geometry determination 101 more reliable.
  • an incomplete and/or deformed thermal marking 14 can indicate where and/or in what way the chisel 5 is worn (e.g. on its outer surface), while a profile image always only shows the wear along the contour line.
  • the geometry representation 13 (for example per marking segment) can be a data-based representation (also referred to as a marking representation).
  • examples of the geometric property derived from the marking representation include: a perimeter 13u of a marking representation; a (eg geometric) center of gravity 13m (preferably of the flat projection, which is enclosed by a contour of the thermal marking or at least a marking segment) of the marking representation, for example its position; an area of the area of the marking representation; an angle enclosed by two edges of the marker representation; an expansion of marker representation; a number of marker segments.
  • the thermal marking 14 can have a plurality of strip-shaped (then also referred to as stripes) and/or ring-shaped marking segments which run around the chisel axis 203. As wear increases, these stripes 14 disappear, resulting in a different infrared image 9.
  • the thermal marking 14 clearly provides a means which can be taken into account in the infrared image as an alternative or in addition to the areal geometry of the chisel 5 in order to determine the state of wear (e.g. degree of wear) of the chisel.
  • the strips 14 are embedded in the bit head 11.
  • the chisel head 11 is coated with the strips 14, which have a different thermal conductivity and/or emissivity than the underlying chisel head 11. The removal of such a coating 15 (see also Fig. 16) can be gradually recognized in the infrared image as a difference from the good image pattern.
  • the strips 14 are cut from the surface of the bit head and fill with cut material during operation.
  • the condition analysis 807 can, for example, be based on several strips 14 or a coating 15 of the chisel 5 in order to determine the wear on the chisel head 11 in the infrared image 9.
  • the state of wear can be determined, for example the degree of wear can be estimated quantitatively.
  • Fig. 14 illustrates a chisel 5 in a schematic side view 1400a with a viewing angle transverse to the chisel axis 203 and a schematic top view 1400b with a viewing angle along the chisel axis 203 according to various embodiments 1400 analogous to the embodiments 1300, in which the thermal marking 14 has several rectilinear and / or from has stripes extending away from the chisel tip 15 illustrates a chisel 5 in a schematic side view 1500a with a viewing angle transverse to the chisel axis 203 and a schematic top view 1500b with a viewing angle along the chisel axis 203 according to various embodiments 1500 analogous to embodiments 1300, 1400, in which the thermal marking 14 is several along a helical line has extended stripes.
  • 17A illustrates chisels 5 of different wear states in a schematic perspective view 17 and resulting geometry representations in a schematic view 19 according to various embodiments, which are based on image data from a first perspective 1700a (for example perspective A in FIG. 12).
  • 17B illustrates the same chisels 5 in a schematic perspective view 18 and resulting geometry representations in a schematic view 20 according to various embodiments, which are based on image data from a second perspective 1700b (e.g. perspective B in FIG. 12).
  • the chisel state 1701 represents an unused chisel 5 (for example as a target state), the degree of wear of which is, for example, 0.
  • Chisel condition 1703 represents a used chisel 5 whose degree of wear is, for example, greater than 0 and whose wear type (also referred to as wear type) is symmetrical wear.
  • Chisel condition 1705 represents a used chisel 5 whose degree of wear is, for example, greater than 0 and whose wear type is asymmetrical wear.
  • view 19 shows the surface area as the first geometry property and its relationship to the target chisel condition 1701 (in percent) as the second geometry property.
  • the asymmetrical wear can result in parts of the chisel tip 10 breaking out or one-sided grinding due to a chisel blockage. As can be seen, symmetrical wear can be difficult to distinguish from asymmetrical wear when image data is available from only one perspective. Asymmetrical wear, for example due to a chisel blockage, can then only be detected with difficulty if the infrared camera 6 is in an unfavorable position.
  • the chisel condition can be based on a result of the geometry comparison 811, which compares geometry information from different ones has perspectives. This can make it easier to distinguish symmetrical wear from asymmetrical wear.
  • asymmetrical wear can be determined as a chisel condition if a fluctuation in the geometric property (e.g. the area and/or the contour) between the first perspective and the second perspective exceeds a threshold value.
  • view 19 shows geometric representations of contours 13 of the bit 5 of different wear conditions, which are determined based on one or more than one infrared image 9 per bit 5.
  • different states of wear lead to similar information about the surface area or the ratio to the target chisel state 1701. Nevertheless, an estimated remaining service life can be determined as the chisel state based on the geometric representation, for example its surface area or .their relationship to the target chisel condition 1701.
  • the same chisel conditions are shown from a different perspective in views 18 and 20.
  • the chisel height of the chisel head 11, the wedge angle of the chisel 5, and/or the position of the center of gravity of the determined chisel contour 13 can be determined in order to determine the degree of wear, the remaining service life and/or the type of wear.
  • the actual state of one or more than one (e.g. each) chisel 5 of the cutting head is updated after each rotational movement of the cutting head.
  • the actual bit condition can be expressed as a value (also referred to as a condition value) that is continually updated.
  • the state value can, for example, indicate how big the difference is between the actual chisel state (e.g. the actual area content of the geometry representation) and the target state of the respective chisel 5.
  • the condition determination may include determining the asymmetrical wear type, and otherwise determining the symmetrical wear type, as a component of the bit condition.
  • the state determination can include converting the fluctuation in the geometry output into a degree of asymmetry of wear as a component of the chisel state.
  • FIG. 18 illustrates a graphical user interface 21 of the removal machine 202 in a schematic top view 1800, in which the method 100 has to graphically output the (eg updated) actual chisel state of the or each chisel (as a result of the state determination 103), at least in the form of a graphical representation and/or as a status value.
  • the updated actual chisel condition is thus made more visible to the operator of the removal machine 202.
  • the graphical user interface can be implemented using the data processing device 106 and/or a display device (eg, having a display and/or a touchscreen).
  • the graphical user interface may include both physical components and code-based components (e.g., software).
  • the graphical representation can, for example, indicate each chisel 5 in its position on the cutting head 2 as a symbol 22 (e.g. pictogram), supplemented by the condition value, the wear type and/or a chisel numbering.
  • the chisel numbering can, for example, have a code representing the position of the chisel, e.g. L1-1 for the first chisel 5 of the first spiral on the left cutting drum 2.
  • the graphical user interface is set up to display a symbol 22 (also referred to as a chisel symbol) including the condition value and wear type 23 for each chisel 5 in addition to the chisel numbering.
  • the information “S” corresponds to the symmetrical wear type and “A” to the asymmetrical wear type. If the surface area of the surface 13a falls below a threshold value, for example below 70% of the target surface area of the surface 13a, the color of the chisel symbol is changed, for example to red, in order to indicate a high degree of wear as a component of the actual chisel condition.
  • the graphical user interface can be set up, for example in response to a user input, to output the infrared images 9, which offers the user an alternative basis for controlling the removal machine 202.
  • FIG. 19 illustrates a configuration of the camera system during image capture 803 according to various embodiments in a schematic perspective view 1900, for example analogous to the image capture 803 of the flowcharts 1600, 1700 and/or 1800, similar to the perspective view 1200 with the difference that the chisel 5 is a Roller chisel is of the disk chisel type. What is described here for the disc chisel can apply analogously to a roller chisel of the wart chisel type.
  • a roller bit 5 is rotatably mounted around its bit axis during operation, for example by means of a rotary bearing.
  • the pivot bearing can, for example, be integrated into the roller bit 5 or the bit holder 8.
  • the camera system can have at least one infrared camera 6, for example two or more infrared image cameras 6.
  • Several infrared cameras 6 can be set up to capture the roller bit 5 (for example at the same time) from different perspectives (also referred to as stereo view) (for example perspective A and perspective B).
  • perspectives also referred to as stereo view
  • Fig. 20A illustrates roller bit 5 in a schematic side view 2017 and a resulting geometry representation in a schematic view 19 according to various embodiments, which are based on image data from a first perspective 2000a (for example perspective A in Fig. 19).
  • FIGS. 17A and 17B illustrates the same roller bits 5 in a schematic side view 2018 and resulting geometry representations in a schematic view 20 according to various embodiments, which are based on image data from a second perspective 2000b (for example perspective B in Fig. 19).
  • a second perspective 2000b for example perspective B in Fig. 19
  • FIGS. 17A and 17B what is described herein (see, for example, FIGS. 17A and 17B) applies analogously.
  • the camera system 502 includes one or more than one camera protection device and, per camera protection device, at least one (i.e., one or more than one) infrared imaging camera.
  • the camera protection device is set up to protect the at least one infrared camera, for example at least its camera lens, from liquid (e.g. water) and/or solid particles (e.g. dust, splinters and debris).
  • the or each camera protection device has a compressed gas source in order to periodically clean the at least one infrared camera, e.g. its lens, by means of a gas stream (also referred to as blowing off) and/or to continuously displace the solid particles.
  • the or each camera protection device includes a shutter in front of the lens that is opened (e.g. only) for the duration of image capture (e.g. for the aperture time or longer).
  • the or each camera protection device has a housing in which the at least one infrared camera is arranged and which has an opening (also referred to as a housing opening) towards which the infrared camera is directed.
  • the housing opening may be covered by the shutter moving relative to the housing.
  • the housing can be arranged in a recess and can be moved out of the recess (e.g. folded out) for the duration of the image capture (e.g. for the aperture time or longer) and then moved back in (e.g. folded in).
  • the or each camera protection device has an infrared radiation-transparent (eg, wall-shaped) support (also referred to as a shield), towards which the infrared camera is directed.
  • the carrier can, for example, be arranged in a stationary manner relative to the infrared camera or can be movably mounted (and, for example, driven) relative to the infrared camera.
  • the carrier can be in the form of a hollow cylinder be in which the infrared camera is arranged and/or which is rotated.
  • the carrier can be in the form of a plate and/or plate-shaped, which is rotated, for example.
  • the carrier can be formed, for example, from a ceramic, for example chalcogenide glass, or plastic.
  • the gas flow can be directed towards the carrier.
  • Example 1 is a removal system, comprising: a removal machine (preferably set up as a crusher or cutting machine), which has a machine chisel (also referred to herein in simple terms as a chisel) or at least a chisel holder for holding the machine chisel (which is movably mounted, for example), and is set up for removing a material using the machine chisel; at least one (i.e. one or more than one) infrared camera for capturing (e.g.
  • infrared-based or at least temperature-based) image data representing the machine bit and/or the bit holder a data processing device which is set up to: determine an indication that represents at least one geometric property of the machine bit based on the image data; Determining a condition of the machine bit based on the information; preferably issuing instructions that indicate and/or are based on the condition of the machine bit.
  • Example 2 is a camera system with at least one infrared camera or the removal system according to claim 1, which further comprises: a camera protection device which is set up to protect the at least one infrared camera from solid particles. This improves the lifespan of the infrared camera.
  • Example 3 is set up like example 2, with the camera protection device having a compressed gas source which is set up to direct a gas stream towards the camera or to flow around it using the gas stream. This is not very complex and inexpensive to implement.
  • Example 4 is set up like example 2 or 3, wherein the camera protection device has a shutter with a shutter flap, a camera lens of the at least one infrared camera being arranged between the shutter flap and an infrared image sensor of the at least one infrared camera, and wherein the shutter is set up to close the shutter flap Open Capture and then close it (e.g. otherwise). This protects the infrared camera better against splinters.
  • Example 5 is set up like one of Examples 2 to 4, wherein the camera protection device has a housing in which the at least one infrared camera is arranged, and which is set up to fold out the at least one infrared camera when it is detected and then or otherwise fold it in. This protects the infrared camera better against fine dust.
  • Example 6 is set up like one of Examples 2 to 5, wherein the camera protection device has a (for example at least for infrared radiation) transparent and / or wall-shaped carrier through which the detection takes place, preferably a camera lens of the at least one infrared camera between the carrier and an infrared image sensor which has at least one infrared camera arranged. This protects the infrared camera better against fine dust and splinters and is mechanically more reliable.
  • Example 7 is set up like Example 6, further comprising: a drive device which is set up to set the carrier in motion, for example in a rotational movement and/or relative to the infrared camera. This extends the service life of the carrier (e.g. until cleaning).
  • Example 8 is set up like Example 6 or 7, where the carrier is: plate-shaped and/or plate-shaped; (e.g. designed as a glass cylinder) surrounds a cavity in which the at least one infrared camera is arranged; is designed as a film; and/or has or consists of plastic or glass. This is cost effective.
  • the carrier is: plate-shaped and/or plate-shaped; (e.g. designed as a glass cylinder) surrounds a cavity in which the at least one infrared camera is arranged; is designed as a film; and/or has or consists of plastic or glass. This is cost effective.
  • Example 9 is a machine bit (e.g., the machine bit in any of Examples 1 to 8) comprising: a cutting component (e.g., a bit head) having a cutting edge, preferably formed as a bit tip (e.g., provided by an embedded bit); a mounting component (illustrated for mounting the machine bit), preferably designed as a shaft (also referred to as a bit shaft) or shaft, which extends, for example, away from the cutting edge (e.g. along or transversely to an axis, e.g.
  • a cutting component e.g., a bit head
  • a mounting component illustrated for mounting the machine bit
  • a shaft also referred to as a bit shaft
  • shaft extends, for example, away from the cutting edge (e.g. along or transversely to an axis, e.g.
  • the machine bit longitudinal axis or axis of rotation, of the machine bit); and a marking which is embedded in the cutting component, cut into or coated with the cutting component, the cutting component and the marking differing from one another in at least one thermal property, preferably in a thermal emissivity and/or a thermal conductivity; wherein preferably the assembly component and the cutting component are rigidly connected to one another and/or wherein the marking is strip-shaped and/or ring-shaped or has at least a plurality of strip-shaped and/or ring-shaped marking segments; wherein preferably the mounting component is shaft-shaped, has a shaft or has at least one through opening for receiving a shaft. This improves condition detection.
  • Example 10 is a method (e.g. for operating a removal system, camera system or machine bit from one of Examples 1 to 9), comprising: determining an indication that represents a geometric property of a machine bit based on image data that represents a machine bit and preferably one of these represent holding chisel holder; Determining a condition of the machine bit based on the information; preferably controlling one Removal process that is carried out by means of the machine bit, based on a result of determining the condition of the machine bit.
  • Example 12 is a computer-readable medium that stores (e.g., by means of code segments) instructions that, when executed by a processor, are designed to cause the processor to perform the method according to claim 10. This makes it easier to automate the process.
  • Example 13 is a data processing device (e.g. for a camera system or a material removal machine according to one of claims 1 to 12) which has one or more than one processor which is set up to carry out the method according to claim 11. This makes it easier to automate the process.
  • a data processing device e.g. for a camera system or a material removal machine according to one of claims 1 to 12
  • has one or more than one processor which is set up to carry out the method according to claim 11. This makes it easier to automate the process.
  • Example 14 is a removal system, comprising: a removal machine which has a machine bit or at least a bit holder for holding the machine bit, and is set up to remove a material using the machine bit; at least one infrared camera for capturing image data representing the machine bit and/or the bit holder; and the data processing device according to claim 13.
  • Example 15 is set up like one of Examples 1 to 14, with the at least one infrared camera being attached to the removal machine. This makes implementation easier.
  • Example 16 is set up like one of Examples 1 to 15, further comprising: a frame which supports the at least one infrared camera, the frame: having a handle for being carried by a user during operation; and/or has one or more than one stand in order to be arranged standing on a surface during operation. This increases flexibility.
  • Example 20 is set up like one of Examples 1 to 19, with the removal machine having a pivot bearing by means of which the machine bit, e.g. its cutting head, is movably mounted (e.g. in a rotating manner). This increases the removal rate.
  • Example 22 is set up like one of Examples 1 to 21, with an image capture frequency during operation of the at least one infrared camera being greater than a speed of rotation of the rotating movement. This improves the data base.
  • Example 23 is set up like one of Examples 1 to 22, wherein the at least one infrared camera has one or more than one camera lens (e.g. forming a lens) and an infrared image sensor. This improves the data base.
  • the camera lens can, for example, have or consist of infrared-permeable glass, for example one or more than one lens thereof.
  • Example 24 is set up like one of Examples 1 to 23, wherein the data processing device and/or the instructions are set up to control the removal machine based on a result of determining the state of the machine bit. This makes automation easier.
  • Example 25 is set up like one of Examples 1 to 24, wherein determining the information comprises: determining a data-based representation (e.g. contour) of a geometry of the machine bit, preferably from the perspective of the at least one infrared camera, based on the image data; wherein the specification has or is at least based on one or more than one property of the data-based representation of the geometry. This makes it easier to determine the status.
  • determining the information comprises: determining a data-based representation (e.g. contour) of a geometry of the machine bit, preferably from the perspective of the at least one infrared camera, based on the image data; wherein the specification has or is at least based on one or more than one property of the data-based representation of the geometry. This makes it easier to determine the status.
  • Example 26 is configured as Example 25, wherein the data-based representation of the geometry of the machine bit comprises one or more of the following: a data-based contour of the geometry of the machine bit; a data-based surface enclosed by the contour of the machine bit's geometry; and/or has a flat projection (from the perspective of the camera) of the machine bit. This makes determining the status even easier.
  • Example 27 is set up like example 25 or 26, where the indication has one or more than one of the following (e.g. geometric) properties of the data-based representation or at least based on: a scope; a (eg geometric) center of gravity (preferably the flat projection, which is enclosed by a contour of the machine bit); an area; a form; an angle enclosed by two edges of the data-based representation. This makes determining the status even easier.
  • Example 28 is set up like Examples 25 to 27, wherein determining the data-based representation comprises: determining several image components (e.g. pixels or voxels) of the image data that meet a criterion; wherein the data-based representation is based on the multiple image components; wherein the criterion preferably has a criterion of a filter (e.g. an edge detection) and/or has a homogeneity criterion and/or a gradient criterion. This makes determining the status even easier.
  • determining the data-based representation comprises: determining several image components (e.g. pixels or voxels) of the image data that meet a criterion; wherein the data-based representation is based on the multiple image components; wherein the criterion preferably has a criterion of a filter (e.g. an edge detection) and/or has a homogeneity criterion and/or a gradient criterion. This makes determining the status even easier.
  • Example 29 is set up like example 28, wherein determining the data-based representation comprises: converting the plurality of image components into a self-contained path (e.g. a polyhedron), the data-based representation having, consisting of or at least based on the path; wherein the transfer is preferably carried out by means of smoothing. This makes determining the status even easier.
  • a self-contained path e.g. a polyhedron
  • Example 31 is set up like one of Examples 1 to 30, wherein the specification has multiple components, each component of which is assigned to a geometric property, wherein determining the state includes weighting the multiple components. This makes it easier to adapt the status determination to variable circumstances.
  • Example 32 is set up like one of Examples 1 to 31, wherein the condition of the machine bit represents wear of the machine bit, preferably one or more than one characteristic (e.g. symmetry and/or progression) of the wear of the machine bit. This makes it easier to react preventively and thus reduces operating costs.
  • the condition of the machine bit represents wear of the machine bit, preferably one or more than one characteristic (e.g. symmetry and/or progression) of the wear of the machine bit. This makes it easier to react preventively and thus reduces operating costs.
  • Example 33 is set up like one of Examples 1 to 32, with the image data having several individual images, each individual image of which represents the machine bit, the determination of the information being based on the multiple individual images. This improves the data base.
  • Example 34 is set up like Example 33, wherein the specification has several components, of which a first component is based on a first individual image of the multiple individual images, and a second component is based on a second individual image of the multiple individual images, the determination of the state preferably being based on one Comparison of the first component and the second component with each other is based. This reduces data processing resources.
  • Example 35 is set up like example 33 or 34, with the image data being combined into a panoramic image, on the basis of which the information is determined. This reduces data processing resources.
  • Example 36 is set up like one of Examples 1 to 35, wherein determining the state involves selecting one from several predefined (e.g. stored) states. This reduces data processing resources.
  • Example 37 is set up as Example 36, wherein the plurality of predefined states include one or more of the following states: machine bit missing; Machine chisel requires maintenance (e.g. if the remaining service life of the machine chisel is greater than zero); Machine chisel needs to be replaced (i.e. remaining service life of the machine chisel is zero); and/or the remaining service life of the machine bit is greater than zero. This reduces data processing resources.
  • Example 38 is set up like one of Examples 1 to 37, further comprising: issuing instructions that indicate or are based on the condition of the machine bit. This makes it easier to react preventively and thus reduces operating costs.
  • Example 39 is set up like Example 38, wherein the instructions have at least instructions for operating the chisel and/or are set up to control a removal process that is carried out using the machine chisel. This makes it easier to react preventively and thus further reduces operating costs.
  • Example 40 is set up like one of Examples 1 to 39, wherein the machine chisel has a marking (e.g. providing a pattern) which is preferably embedded, cut into or coated with the chisel head (for example the chisel head and the marking are in at least a thermal property differ from each other, preferably in a thermal emissivity and / or a thermal conductivity), which preferably forms a scale, the determination of the information being based on the marking (wherein the information has, for example, information about a geometric property of the marking) . This makes it easier to determine the status.
  • Example 41 is set up like Example 40, with the machine bit having a coating and/or materials of different thermal conductivity or grooves by means of which the marking is formed. This makes determining the status even easier.
  • Example 42 is set up like one of Examples 1 to 41, further comprising: Controlling the at least one infrared camera is based on data from a sensor (e.g. rotation angle sensor), which is set up to detect a movement of the machine bit. This makes it easier to react preventively and thus further reduces operating costs.
  • a sensor e.g. rotation angle sensor
  • Example 43 is set up like one of Examples 1 to 42, with the at least one infrared camera having several infrared cameras. This improves the data basis.
  • Example 44 is set up like one of Examples 1 to 43, wherein the image data has a stereoscopic image pair (e.g. representing the machine chisel) and/or stereoscopic image data formed therefrom, the state (e.g. a state value thereof) of the chisel preferably being based on a difference between individual images of the image pair. This improves the data basis.
  • a stereoscopic image pair e.g. representing the machine chisel
  • the state e.g. a state value thereof
  • Example 45 is set up like one of Examples 1 to 44, with the image data comprising or consisting of stereoscopic image data. This improves the data basis.
  • Example 46 is set up like one of Examples 1 to 45, wherein the image data representing a machine bit includes thermographic information of the machine bit. This improves the data basis for dust and water mist.
  • Example 47 is set up like one of Examples 1 to 46, wherein the condition of the machine bit is a state of wear of the machine bit, e.g. representing a degree of wear and/or a wear symmetry of the machine bit. This makes it easier to react preventively and thus further reduces operating costs.
  • Example 48 is set up like one of Examples 1 to 47, where the image data is infrared-based image data. This improves the data basis for dust and water mist.
  • Example 49 is set up like one of Examples 1 to 48, with the infrared camera being set up to capture the image data based on infrared radiation (e.g. at least emanating from the machine bit). This improves the data basis for dust and water mist.
  • infrared radiation e.g. at least emanating from the machine bit.
  • Example 50 is set up like one of Examples 1 to 49, with the image data being a (e.g. data-based and/or pixel-based) representation of a spatial temperature distribution (e.g. at least of the machine chisel). This improves the data basis for dust and water mist.
  • image data being a (e.g. data-based and/or pixel-based) representation of a spatial temperature distribution (e.g. at least of the machine chisel). This improves the data basis for dust and water mist.
  • Example 51 is set up like one of Examples 1 to 50, with the state of the machine bit being determined as the actual state of the machine bit.
  • Example 52 is set up like one of Examples 1 to 51, with the machine bit being movably mounted along a movement path, with the infrared camera directed at the movement path.
  • Example 53 is set up like one of Examples 1 to 52, wherein the at least one infrared camera has a plurality of infrared cameras whose fields of view (e.g. on the movement path of the bit holder and/or the machine bit) overlap one another or are at a distance from one another.
  • Example 54 is set up like one of Examples 1 to 53, with the at least one infrared camera directed at a movement path of the bit holder and/or the machine bit.
  • Example 55 is set up like one of Examples 1 to 54, with the geometric property being invariant to or at least independent of a (e.g. average) emissivity of the machine bit. This allows the temperature not to have to be determined in order to determine the geometric property.
  • a (e.g. average) emissivity of the machine bit This allows the temperature not to have to be determined in order to determine the geometric property.
  • Example 56 is set up like one of Examples 1 to 55, with the geometric property being invariant to or at least independent of a calibration of the infrared camera. This allows the temperature not to have to be determined in order to determine the geometric property.
  • Example 57 is set up like one of Examples 1 to 56, wherein the image data is based on infrared radiation (also referred to as infrared radiation-based), which emanates, for example, at least from the machine bit (optionally from the bit holder and/or the surroundings of the machine bit) and/or by means of the at least one infrared camera can be detected.
  • infrared radiation also referred to as infrared radiation-based
  • Example 58 is set up like one of Examples 1 to 57, where the thermal property is a property that influences the emission of infrared radiation.
  • Example 59 is set up as one of Examples 1 to 58, where the emissivity is an emissivity for infrared radiation (also referred to as thermal emissivity).
  • the emissivity is an emissivity for infrared radiation (also referred to as thermal emissivity).
  • Example 60 is set up like one of Examples 1 to 59, with the image data having or consisting of at least infrared image data (also referred to as thermographic image data).
  • Example 61 is set up like one of Examples 1 to 60, with the image data being captured using a thermography process.
  • An exemplary implementation of determining the geometry information, which represents at least one geometric property of the chisel, is carried out using one or more than one first algorithm, examples of which include: an image processing algorithm, a contrast enhancement algorithm, a feature recognition algorithm, a segmentation algorithm, e.g. threshold value algorithm.
  • an image processing algorithm examples of which include: an image processing algorithm, a contrast enhancement algorithm, a feature recognition algorithm, a segmentation algorithm, e.g. threshold value algorithm.
  • one or more of these exemplary algorithms may be provided using a library, examples of which include: OpenCV, ScikitImage, SciPy, NumPy, and other libraries.
  • the temperature-based image data can be converted into a black and white image using a threshold transformation as an exemplary image processing algorithm.
  • the temperature-based image data can be transformed using a Gaussian blur filter to remove (e.g. small-scale) image noise and/or using an erosion algorithm to sharpen it, e.g. to sharpen a blurry image.
  • An exemplary implementation of determining the geometry representation is carried out using an image processing algorithm, examples of which include: an edge detection, a Fourier high-pass filter, a threshold filter, a Fourier low-pass filter, a color value difference analysis, an object detection, a geometry detection, a trained algorithm.
  • Examples of an edge detection algorithm include: Sobel edge detection, Canny edge detection.
  • An exemplary library that provides color value difference analysis is the so-called colormath library.
  • Examples of an object detection algorithm include: YOLO (“You Only Look Once”, a class of end-to-end deep learning models for fast object detection), RCNN (a region-based convolutional neural network, “Region Based Convolutional Neural Network”), Faster-RCNN, for example provided using libraries such as OpenCV or TensorFlow.
  • Examples of a geometry recognition algorithm include: the Hough transform (in OpenCV).
  • An exemplary implementation of object recognition using the YOLO algorithm has, in a first step, that a section of a temperature-based image is identified that shows a chisel head with a certain, high degree of determination.
  • a second step identifies edges or prominent points in this area.
  • An exemplary implementation of determining the geometry information that represents at least one geometric property of the bit can be implemented as follows:
  • edge detection Converting the black and white image into a contour image using an edge detection algorithm (also referred to as edge detection);
  • a contour model e.g. a vector image as an exemplary contour model, which is also referred to as a vector model
  • characteristic geometric parameters include: the chisel head height, the opening angle of the chisel head tip, etc.) of closed contours in the contour image (e.g. from the vector model), e.g. based on the coordinates of the outermost points of the contours;
  • contour features as geometry information (e.g. contour moment, center of gravity and circumference of one or more than one of the contours), e.g. using an algorithm set up for this purpose, e.g. using known mathematical operations.
  • An exemplary implementation of determining the chisel condition based on the geometry information is carried out using one or more than one second algorithm, examples of which include: a reference comparison algorithm, a statistical algorithm, for example provided from a library, examples of which include: numPy, Pandas.
  • the geometry information can be converted into a chisel wear state using a shape comparison algorithm (e.g. matchShapes from the OpenCV library) as a comparison algorithm.
  • the geometry information can be transformed using a projection correction to compensate for the influence of the viewing angle, which can alternatively or additionally be used to select a suitable reference model.
  • An exemplary implementation of the shape comparison algorithm has that the area of the recognized bit head is compared with the area of a recognized bit head of the same bit in new condition (as a reference).
  • An exemplary implementation of determining the chisel condition based on the geometry information can be implemented as follows: - Comparing the geometry information with a reference, for example using matchShape as an exemplary shape comparison algorithm;
  • a criterion which may be, for example, a threshold value for a deviation in the bit head height (or other geometric property of the bit);
  • Examples of the reference include: a geometry specification of a reference bit determined in a similar manner to that explained above; a model of a reference chisel; a statistical model of a reference chisel.
  • An exemplary implementation of issuing instructions indicating and/or based on the state of the machine bit is by generating a message according to a communication protocol.
  • the message can, for example, contain information about the condition of the machine bit, for example a result of the classification.
  • the message may include a warning and/or instruction to change the machine bit.
  • the message can, for example, have a symbol which is output on the display device (e.g. a display) which visually shows the bit wear condition using colors.
  • the message can, for example, be addressed to a graphics driver that controls the display device, and/or to the machine operator, and/or to the machine control (for example, having instructions, e.g. “STOP propulsion”).
  • Examples of the communication protocol include: TCP/IP, UDP, eBus, USB, ProfiBus, CANopen (communication protocol based on a Controller Area Network (CAN) bus).
  • removal machines of various types, such as cutting machines (e.g. rock cutting machines), particularly those in which rotating cutting rollers with round-shank bits are mounted.
  • a removal machine include so-called partial cutting machines, continuous cutting machines (so-called continuous miners), roller loaders, horizontal milling machines, surface milling machines (so-called surface miners), tunneling machines and attachment milling machines, which are generally used to cut material connected to the earth's mantle (e.g. a grown or otherwise massive and extended rock body) from it (e.g. to detach from layers of the earth's mantle, e.g.
  • rock layers in order to work one's way into the earth's mantle (also referred to as propulsion), for example.
  • crushers e.g. drum or roller crushers, cone crushers, or set up in the form of another shredding machine
  • lumpy material e.g. chunks or other material detached from the earth's mantle.
  • the term “removal” can generally be understood to mean a fragmentation (e.g. crushing) of solid material (e.g. chunks or layers of the Earth's mantle, e.g. rock layers), e.g. a crushing (e.g.
  • Such a crusher e.g. rock crusher
  • a drum with one or more than one chisel mounted thereon e.g. in a respective holder
  • one or more than one round-shank chisel mounted in a respective chisel holder which, for example, in conjunction with the exemplary Infrared camera and the data processing system is used.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Geology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Geochemistry & Mineralogy (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Earth Drilling (AREA)
  • Radiation Pyrometers (AREA)
  • Operation Control Of Excavators (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials Using Thermal Means (AREA)
  • Laser Beam Processing (AREA)

Abstract

Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann ein Abtragsystem (200) aufweisen: eine Abtragmaschine (202), welche einen Maschinenmeißel (5) aufweist, und eingerichtet ist zum Abtragen eines Materials mittels des Maschinenmeißels (5); eine Infrarotkamera (6) zum Erfassen von temperaturbasierten Bilddaten, welche einen Maschinenmeißel (5) repräsentieren; eine Datenverarbeitungsvorrichtung (106), welche eingerichtet ist zum: Ermitteln (101) einer Angabe, die zumindest eine geometrische Eigenschaft des Maschinenmeißels (5) repräsentiert, basierend auf den temperaturbasierten Bilddaten; Ermitteln (103) eines Zustandes des Maschinenmeißels (5) basierend auf der Angabe.

Description

Beschreibung
Verfahren und Abtragsystem
Verschiedene Ausführungsbeispiele betreffen ein Verfahren und ein Abtragsystem.
Im Bergbau, Tunnelbau oder Tiefbau wird zum Teil mit mechanischen Gesteinsschneidemaschinen, wie Teilschnittmaschinen, Continuous Minern, Surface Minern und Tunnelbohrmaschinen, das Gebirge bzw. ein Wertmineral samt Umgebungsgestein abgetragen. Etabliert ist diese sogenannte schneidende Gewinnung im Kohlebergbau, im Salzbergbau, im Abbau von Weichmineralen wie Ton, Gips oder Kalkstein, sie wird aber zunehmend auch bei Gangmineralen angewandt. Im Tunnel- und Tiefbau werden Profile, Schächte und Gräben mittels spezieller Gesteinsschneidemaschinen erstellt.
Hierbei ist der Werkzeugverschleiß eine große Herausforderung und verursacht daher besonderen Aufwand. Die Überwachung von Verschleiß und das Bestreben, verschlissene Schneidwerkzeuge zu einem optimalen Zeitpunkt bezüglich hoher Löseleistung und Einsatz bzw. Anzahl dafür benötigter Arbeitswerkzeuge zu wechseln, erfordern einen erheblichen Arbeits- und Zeitaufwand, der in der Praxis häufig von Hand, d.h. ohne irgendeine Art der Automatisierung, realisiert wird.
Der mechanische Aushub oder Abbau mittels Gesteinsschneidemaschinen erfolgt vor allem mit auf rotierenden Schneidköpfen angebrachten, drehbar gelagerten Maschinenmeißeln (im Weiteren auch vereinfacht als Meißel bezeichnet), wobei zwei Grundtypen unterschieden werden.
Vor allem im Bereich der Kohle erfolgt auch ein Abbau mit feststehenden Meißeln (sogenannten Flachmeißeln) in sogenannten Schrämmaschinen oder Walzenladern. Der Verschleiß entsteht durch den kontinuierlichen Abrieb des Maschinenmeißels an dem Gestein oder durch ein Ausbrechen von Teilen oder gar Abbrechen des Meißelkopfs oder der Meißelkante aufgrund von Überlastung während des Schneidens. Durch die Reibung heißen sich die Meißel auf eine normale Betriebstemperatur auf, die mehr als 100°C, an der Spitze bzw. Kante auch bis zu 400°C betragen kann. Durch Überlastung kann diese thermische Aufheizung jedoch relativ schnell bis hin zum Schmelzpunkt des Materials führen. Dies zu vermeiden ist daher ein wesentliches Ziel bei der Betriebsführung und erfordert bisher vor allem erfahrenes Bedienpersonal.
Dem Werkzeugverschleiß wird üblicherweise durch einen an die lokalen Bedingungen und die Erfahrung des Maschinenführers gebundenen Inspektionszyklus mit zum Teil ausführlicher Inaugenscheinnahme jedes einzelnen Meißels begegnet. Dabei wird die Maschine angehalten, zum Teil grob gereinigt, Beleuchtung muss ggf. herbeigeführt werden, um jeden einzelnen Meißel von allen Seiten zu betrachten. Hierzu werden die Meißel von Hand in den Haltern gedreht, ggf. mit dem Hammer gelöst, wenn sich in den Haltern Material verklemmt hat und die verschleißverteilende Meißeldrehung verhindert (auch als Meißelblockade bezeichnet). Beim Schneiden in sehr hartem Gestein kann es nötig sein, den Inspektionszyklus stündlich durchzuführen. Selbst in anhydritreichem Steinsalz wird diese Inspektion bis zu viermal pro Schicht durchgeführt, also alle zwei Stunden. Bei einem häufigen Inspektionszyklus entstehen erhebliche Zeitverluste, welche die Auslastung der teuren Maschinen vermindern und so die Produktionskosten erhöhen. Herkömmliche Konzepte zur Automatisierung der Inspektion basieren auf Messungen am Antriebsstrang, auf Schallemissionsmessungen oder Messungen am Meißel selbst, beispielsweise durch Vermessung des Meißelprofils mit optischer Kamera oder Laser, oder durch berührungslose Temperaturmessungen auf den Meißelspitzen. Diese Konzepte können unter günstigen Einsatzbedingungen ausreichende Resultate liefern, beispielsweise im Straßenbau und Tagebau, werden jedoch bei schwierigen Einsatzbedingungen, wie sie im Tunnelbau oder Untertage typisch sind, erheblich beeinträchtigt.
Messungen am Antriebsstrang lassen keine Rückschlüsse darauf zu, welcher konkrete Meißel wie stark oder auf welche Art verschlissen ist. Eine erhöhte Leistungsaufnahme des Antriebsstrangs kann lediglich auf erheblich viele stark verschlissene Meißel hinweisen, da die Leistungsaufnahme des Antriebsstrangs über alle Maschinenmeißel gemittelt wird.
Messungen am Meißel selbst, beispielsweise dessen Temperatur, sind oft einer Vielzahl von Einflussgrößen unterworfen, wie etwa der Gesteinshärte und Andruckkräfte, von denen der Verschleißzustand des Meißels (auch als Meißelverschleißzustand bezeichnet) nur eine Einflussgröße bildet und somit nur schwer von den anderen Einflussgrößen als Ursache zu unterscheiden ist. Sogar der Totalverlust eines einzelnen Meißels wird selbst von erfahrenem Personal im Betrieb nicht bemerkt, verursacht aber unmittelbar gravierende Schäden am Meißelhalter, die zum Ausfall der Maschine führen können. Eine Inspektion nach festem Zyklus ist daher häufig nicht ausreichend, um die bei ungünstigem Verschleiß bereits auftretenden Beschädigungen an der Maschine abzuwenden. Messungen akustischer Emissionen sind insofern problematisch, als es bei Betrieb einer Gesteinsschneidemaschine zum einen viele Lärmquellen gibt, aber auch aufgrund der räumlichen Enge und der teils zerklüfteten Wände unter Tage vielfältige Überlagerungen entstehen können, die eine Analyse und eindeutige Zuordnung stark behindern. Auch sich ändernde Schnittparameter des Bedieners oder veränderte Gesteinsbedingungen verändern diese Geräusche erheblich. Welcher Meißel diese verursacht ist daher schwer herauszufinden.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen wurde anschaulich erkannt, dass die konventionelle bildgebende Messung auf gute Sichtbedingungen und Lichtverhältnisse, z.B. mittels einer externen Beleuchtung, angewiesen ist, weshalb diese sehr sensibel gegenüber der Staubentwicklung, Staubablagerung, Wassernebel und Wasseranlagerung ist, was die Einsatzmöglichkeiten, beispielsweise bei Lichtmangel, und insbesondere Untertage, erheblich einschränkt. Beispielsweise ist eine externe Beleuchtung bei hoher Staubentwicklung und Wassernebel wirkungslos. Ferner ist die Meißelspitze oder -kante aufgrund der Staubentwicklung, Staubablagerung und/oder der ähnlichen Farbgebung von Gestein, Staub und Maschinenmeißel (hierin vereinfacht auch als Meißel bezeichnet) häufig kaum vom Bildhintergrund optisch zu unterscheiden.
In diesem Zusammenhang wurde erkannt, dass Infrarotstrahlung diesen Einschränkungen weniger stark unterworfen ist als sichtbares Licht. Anschaulich wurde erkannt, dass Maschinenmeißel im regulären Betrieb sehr warm und dadurch selbst zu einer Quelle für Infrarotstrahlung werden, ohne eine externe Beleuchtung zu benötigen, und dass diese vom Meißel abgegebene Infrarotstrahlung Staub besser durchdringt und weniger verfälschenden Einflüssen unterliegt als sichtbares Licht. Diese von einem erhitzten Meißel abgegebene Infrarotstrahlung ist daher im Infrarotbild (umgangssprachlich auch als Wärmebild bezeichnet) besser vom (vergleichsweise kalten) Bildhintergrund zu unterscheiden als die Reflexionen sichtbaren Lichts in herkömmlichen bildgebenden Verfahren. Es wurde zudem erkannt, dass herkömmliche Infrarotmessverfahren vor allem auf die Überschreitung von Schwellwerten der Absoluttemperatur abheben. Die Messwerte der Absoluttemperatur sind jedoch vergleichsweise empfindlich gegenüber den bautypischen (z.B. bergbautypischen) Störungen durch Staub und Wasser, weshalb derartige Verfahren bisher nicht zur praktischen Einsatzreife gebracht wurden.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen wird mittels der vorliegenden Erfindung die räumliche Geometrie (z.B. das Profil) eines Maschinenmeißels (hierin auch kurz als Meißelgeometrie bezeichnet), z.B. die Geometrie der dessen Schneidleistung beeinflussenden Teile auf Grundlage der von ihm abgegebenen (d.h. emittierten) Infrarotstrahlung (umgangssprachlich auch als Wärmestrahlung bezeichnet) ermittelt. Auf Grundlage der ermittelten Meißelgeometrie wird wiederum der Zustand des Maschinenmeißels, z.B. dessen Verschleißzustand und/oder im Vergleich zu einem definierten Gutzustand (auch als Referenzzustand bezeichnet), ermittelt. Dieses Ermitteln der Meißelgeometrie auf Grundlage der Infrarotstrahlung ist zu unterscheiden von einer reinen Messung der Temperatur des Maschinenmeißels (auch als Meißeltemperatur bezeichnet), auch wenn diese Meißeltemperatur mittels einer Infrarotkamera (umgangssprachlich auch als Wärmebildkamera bezeichnet) ermittelt wird. Denn die Meißelgeometrie ist im Gegensatz zu der Meißeltemperatur ausschließlich von dem Verschleißzustand des Maschinenmeißels abhängig und somit weniger Einflussgrößen unterworfen als die Meißeltemperatur. Dies gilt auch für den Fall des temporären Anhaftens von Material, da dieses sich in kurzer Zeit aufgrund des Gesteinskontakts wieder löst und somit ein eindeutiger Messbefund, z.B. durch einfache statistische Mittelung über mehrere Umdrehungen des Schneidkopfs, erzeugt werden kann.
Somit ermöglicht das Ermitteln der Meißelgeometrie ein zuverlässigeres Ermitteln des Zustands des Maschinenmeißels, als wenn beispielsweise nur die Temperatur des Maschinenmeißels allein zugrunde gelegt wird.
Die beim Abtragprozess an den Kontaktstellen des Maschinenmeißels mit dem Gestein auftretende mechanische Wechselwirkung trägt einerseits das Gestein ab und setzt andererseits Wärmeenergie frei, so dass die Meißeltemperatur beim Abtragprozess bis zu einem Gleichgewicht zwischen Reibungswärmeeintrag beim eigentlichen Schneiden und Wärmeabstrahlung während des leeren Meißelumlaufs steigt, und der Maschinenmeißel selbst verschlissen wird (auch als Meißelverschleiß bezeichnet). Der Meißelverschleiß ist eine Folge dessen, dass auch der Meißel beim Abtragprozess an seinen Kontaktstellen mit dem Gestein mechanisch belastet und dadurch aufgebraucht, abgetragen, verformt und/oder zerbrochen (auch als Meißelbruch bezeichnet) wird. Dieser Meißelverschleiß verändert die Meißelgeometrie (z.B. die Meißelkontur) und kann die Kontaktfläche zwischen Maschinenmeißel und Gestein vergrößern, so dass die Meißeltemperatur mit fortschreitendem Meißelverschleiß immer weiter ansteigen kann. Die Temperatur der Meißelspitze oder Meißelkante kann über 1000°C erreichen und sogar zum Erweichen oder zum Schmelzen von Teilen der Meißelspitze oder Meißelkante führen. Dies beschleunigt wiederum den Meißelverschleiß, so dass der Meißelverschleiß nicht notwendigerweise zeitlich linear erfolgt, sondern, beispielsweise exponentiell, im Zeitverlauf beschleunigt wird.
Dem entgegen wirkt zwar, dass ein stark verschlissener Maschinenmeißel weniger tief in das Gestein eingreift als ein dazu benachbarter und weniger verschlissener Maschinenmeißel. Dies verlagert allerdings nur die Schneidkräfte auf die weniger stark verschlissenen Maschinenmeißel, so dass diese wiederum schneller verschleißen, beispielsweise im Vergleich dazu, dass alle Maschinenmeißel gleichmäßig verschlissen wären. Zudem kann es bei unterschiedlich verschlissenen Maschinenmeißeln aufgrund der schwankenden Schneidkräfte zu einem Aufschwingen des Schneidkopfs kommen, wodurch die Schneidleistung erheblich sinkt. Aus demselben Grund kann eine Unwucht bei der Lastverteilung auftreten, was zu einem schnelleren Verschleiß neuer Maschinenmeißel in Verbindung mit übermäßigen Vibrationen am Schneidkopf führt. Bei einem unerkannten Meißelbruch besteht zudem die Gefahr, dass der wertvolle Meißelhalter mit dem Gestein in Kontakt tritt und beschädigt wird.
Im regulären Prozess sind daher Rundschaftmeißel drehbar gelagert, so dass sich eine entstehende Reibfläche nicht vergrößert, sondern durch die entstehenden Seitenkräfte der Meißel verdreht wird. Auf diese Weise wird die Meißelspitze von Rundschaftmeißeln gleichmäßig abgetragen, bis der Meißelkopf mit der Hartmetall-Spitze weitgehend rundgeschliffen ist. Dieser sogenannte symmetrische Verschleißzustand kann bei den regelmäßigen Inspektionen durch Augenschein erkannt werden, so dass der betreffende Meißel regulär ausgetauscht wird. Jedoch kommt es durch das unvermeidliche Eindringen von Staub in die Meißelhalter regelmäßig zur Meißelblockade. Ein Rundschaftmeißel kann sich dann nicht mehr drehen, so dass sich eine sehr schnell anwachsende, größere Verschleißfläche herausbildet. Proportional zu ihrer Größe wächst auch die nötige Kraft, um den Meißel genauso tief in das Gestein zu drücken wie im wenig bzw. regulär verschlissenen Zustand. Dieser sogenannte asymmetrische Verschleiß führt dann in sehr kurzer Zeit, erheblich kürzer als jeder Kontrollzyklus, zum Überhitzen, Aufschmelzen, teilweisen oder vollständigen Abbrechen des Meißelkopfs und den oben beschriebenen gravierenden Folgeschäden.
Daher ist ein Zugang zum Meißelverschleiß und dessen Überwachung von großer Bedeutung für ein effizientes, insbesondere kosteneffizientes, Gesteinsschneiden. Dies erleichtert die rechtzeitige Erkennung erheblich verschlissener Maschinenmeißel, die beispielsweise gewechselt werden müssten oder ansonsten keine Funktionalität mehr haben, und somit, Kosten zu sparen, die ansonsten aufgrund der Beschädigung anderer Meißel, der Meißelhalter, Reparaturzeiten und der verminderten Schneidleistung auftreten können. Damit kann beispielsweise abgewendet werden, dass nicht nur der Meißel verschlissen, sondern der Meißelhalter ebenfalls bis hin zum Totalabtrag beschädigt wird, was erhebliche Reparatur- und damit Stillstandszeiten nach sich ziehen würde.
Diesem und den davor beschriebenen Umständen wird gemäß verschiedenen Ausführungsformen Rechnung getragen. Das gemäß verschiedenen Ausführungsformen bereitgestellte Verfahren, Computerimplementierungen dessen, und Abtragsystem erleichtern die Zustandsüberwachung (z.B. Verschleißüberwachung) von Maschinenmeißeln. Dazu gehört, frühzeitig den fortschreitenden Verschleiß an den Meißeln zu erkennen, aber auch, einzelne gebrochene oder anderweitig stark verschlissene Meißel auch außerhalb feststehender Inspektionsintervalle so rechtzeitig zu erkennen, dass die Einsatzzeit der Maschine sowie deren Leistungsaufnahme zu einer optimalen Löseleistung führt. Insbesondere kann schwerer Verschleiß, der beispielsweise aufgrund des Ausbruchs einer Meißelspitze innerhalb weniger Minuten zu einer extremen Abnutzung und Überlastung des Meißels bis hin zum Bruch und zum Abtragen des wertvollen, auf der Schneidtrommel aufgeschweißten Meißelhalters sowie zur Überlastung und schweren Verschleiß weiterer Meißel führen kann, abgewendet werden. Da solche und ähnliche Havarien sehr lange Reparaturen und aufgrund der ausgefallenen Lösemengen sehr kostspielige Ausfallzeiten der teuren Maschinen verursachen können, die in der Regel in einem Bergwerk nur in geringer Stückzahl verfügbar sind, können ferner Kosten vermieden werden. Ausfallkosten von zehntausend Euro pro Stunde oder mehr sind in bestimmten Betrieben realistisch.
Ähnlich gravierend ist der Ausfall von Meißeln bei sogenannten Tunnelbohrmaschinen (TBM). Hier ist eine Inspektion nicht nur mit einem kurzen Halt, sondern mit einem Rücksetzen der gesamten, im Tunnel verspreizten, hunderte Tonnen schweren Maschine verbunden, um den Abbauort vom Innern der Maschine her betreten und die Meißel untersuchen zu können.
Das gemäß verschiedenen Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung bereitgestellte Verfahren und ein entsprechend ausgerüstetes Abtragsystem erleichtern die Zustandsüberwachung (z.B. Verschleißüberwachung) von Maschinenmeißeln, insbesondere unter den Bedingungen stark eingeschränkter Sicht, Freisetzung von Staub und Wassernebel und ggf. auch bei einem zeitweisen Versinken im abgebauten Lockermaterial oder bei erheblicher Verschmutzung der Arbeitswerkzeuge.
Die hierin erläuterten Ausführungsformen sind anwendbar für Abtragmaschinen (z.B. Gesteinsschneidemaschinen) jeglichen Typs, insbesondere solche, in denen rotierende Schneidwalzen mit Rundschaftmeißeln montiert sind. Beispiele für solche Abtragmaschine weisen sogenannte Teilschnittmaschinen, Stetigschnittmaschinen (sog. Continuous Miner), Walzenlader, Horizontalfräsen, Oberflächenfräsen (sog. Surface Miner) und Anbaufräsen auf. Abtragmaschinen dieser Typen werden im Bergbau auf Kohle, Salz, Silikate oder Erze, im Untertage- und Tagebau, im Tunnelbau, Straßen- und Wasserbau, in Steinbrüchen und beim Abriss von Gebäuden verwendet.
Die hierin erläuterten Ausführungsformen erzeugen bei einem einzelnen Bergwerk, in dem schneidend gewonnen wird, erhebliche ökonomische Vorteile gegenüber den herkömmlichen Konzepten. Diese entstehen durch die erheblich höhere potentielle Auslastung der hochkomplexen Abbaumaschinen, weil durch die Erfindung die Zahl der regulären, periodischen Schneidkopfinspektionen deutlich reduziert wird und Havarien nach einem Meißelbruch nahezu gänzlich vermeidbar werden, sowie durch die Erhöhung der Betriebssicherheit, da persönliche Inspektionen am Schneidkopf, unmittelbar an der Abbaufläche, seltener erforderlich werden. Die hierin erläuterten Ausführungsformen erzeugt bei breiter Anwendung einen erheblichen volkswirtschaftlichen Nutzen in Form der Erhöhung der Effizienz von Gesteinsabtragprozessen im Bergbau und Tiefbau, verbunden mit sinkenden Erzeugerpreisen für die gewonnenen Grundstoffe für die Industrie bzw. sinkenden Erstellungskosten für Tiefbauwerke. Die hierin erläuterten Ausführungsformen fördern somit auch die Ausweitung des Einsatzes der gebirgs- und ressourcenschonenden Technologie der schneidenden Gewinnung zu Lasten des Bohr- und Sprengbetriebs mit nachlaufender Zerkleinerung und Aufbereitung. Das hat wiederum Potential, sich erheblich auf die ökonomische Durchführbarkeit, den ökologischen Fußabdruck und letztlich auch die Akzeptanz des unverzichtbaren Bergbaus auf die verschiedensten Grundstoffe der Industriegesellschaft in der Bevölkerung positiv auszuwirken. Die vorliegende Erfindung stellt damit auch einen Beitrag zur langfristigen Ressourcensicherung dar.
Der eine Grundtyp, bekannt aus den aber nicht beschränkt auf die sogenannten Vollschnittmaschinen oder Tunnelbohrmaschinen (TBM), verwendet sogenannte Rollenmeißel (z.B. Diskenmeißel), die auf einem in Vortriebsrichtung rotierenden Schneidkopf in verschiedenen Abständen zum Mittelpunkt angeordnet sind und auf der umlaufenden, gehärteten Schneidkante rollend gegen das Gestein gedrückt werden. Der andere Grundtyp verwendet sogenannte Rundschaftmeißel auf vorzugsweise senkrecht, teils aber auch in Vortriebsrichtung rotierenden Schneidköpfen, die mit der gehärteten Spitze reibend gegen das Gestein gedrückt werden. Dabei können und sollen jedoch die Rundschaftmeißel selbst um ihre Angriffsachse rotieren, um den Verschleiß gleichmäßig zu gestalten und so die Standzeit zu erhöhen. Es zeigen
Figur 1 ein Verfahren gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Ablaufdiagramm;
Figuren 2, 3 und 4 jeweils ein Abtragsystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen in verschiedenen Darstellungen;
Figur 5A und 5B jeweils ein Abtragsystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht;
Figur 6A und 6B jeweils ein Abtragsystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht;
Figur 7 ein Abtragsystem gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht;
Figuren 8, 9, 10 und 11 jeweils verschiedene Komponenten des Verfahrens gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem Diagramm;
Figur 12 und 19 jeweils eine Konfiguration des Kamerasystems beim Bilderfassen gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht;
Figur 13, 14, 15 und 16 jeweils einen Maschinenmeißel gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Seitenansicht;
Figur 17A und 17B sowie 20A und 20B jeweils Maschinenmeißel verschiedener Zustände in einer schematischen Perspektivansicht und sich daraus ergebende Geometrierepräsentanzen in einer schematischen Ansicht gemäß verschiedenen Ausführungsformen; und
Figur 18 eine grafische Benutzerschnittstelle der Abtragmaschine in einer schematischen Draufsicht. In der folgenden ausführlichen Beschreibung wird auf die beigefügten Zeichnungen Bezug genommen, die Teil dieser bilden und in denen zur Veranschaulichung spezifische Ausführungsformen gezeigt sind, in denen die Erfindung ausgeübt werden kann. In dieser Hinsicht wird Richtungsterminologie wie etwa „oben“, „unten“, „vorne“, „hinten“, „vorderes“, „hinteres“, usw. mit Bezug auf die Orientierung der beschriebenen Figur(en) verwendet. Da Komponenten von Ausführungsformen in einer Anzahl verschiedener Orientierungen positioniert werden können, dient die Richtungsterminologie zur Veranschaulichung und ist auf keinerlei Weise einschränkend. Es versteht sich, dass andere Ausführungsformen benutzt und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne von dem Schutzumfang der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Es versteht sich, dass die Merkmale der hierin beschriebenen verschiedenen beispielhaften Ausführungsformen miteinander kombiniert werden können, sofern nicht spezifisch anders angegeben. Die folgende ausführliche Beschreibung ist deshalb nicht in einschränkendem Sinne aufzufassen. Der Schutzumfang der vorliegenden Erfindung wird durch die angefügten Ansprüche definiert.
Im Rahmen dieser Beschreibung werden die Begriffe "verbunden", "angeschlossen" sowie "gekoppelt" verwendet zum Beschreiben sowohl einer direkten (z.B. formschlüssigen oder stoffschlüssigen) als auch einer indirekten Verbindung (z.B. durch einen Signalpfad), eines direkten oder indirekten Anschlusses sowie einer direkten oder indirekten Kopplung. In den Figuren werden identische oder ähnliche Elemente mit identischen Bezugszeichen versehen, soweit dies zweckmäßig ist.
Als Ist-Zustand einer Entität (z.B. einer Vorrichtung, eines Gegenstands, eines Systems oder eines Vorgangs bzw. Prozesses) kann der tatsächlich vorliegende bzw. sensorisch erfassbare Zustand der Entität verstanden werden. Als Soll-Zustand der Entität kann der angestrebte Zustand, d.h. eine Vorgabe, verstanden werden, die optional abgespeichert sein kann, beispielsweise auf einem Datenspeicher. Als Steuern kann eine beabsichtigte Beeinflussung des momentanen Zustands (auch als Ist-Zustand bezeichnet) der Entität verstanden werden. Dabei kann der momentane Zustand gemäß der Vorgabe (auch als Soll-Zustand bezeichnet) verändert werden, z.B. indem ein oder mehr als ein Betriebsparameter (dann auch als Stellgröße bezeichnet) der Entität verändert wird, z.B. mittels eines Stellglieds. Regeln kann als Steuern verstanden werden, wobei zusätzlich einer Zustandsänderung durch Störungen entgegengewirkt wird. Dazu wird der Ist-Zustand mit dem Soll-Zustand verglichen und die Entität derart beeinflusst, z.B. mittels eines Stellglieds, dass die Abweichung des Ist-Zustands von dem Soll-Zustand minimiert wird. Die Regelung implementiert somit im Gegensatz zu der reinen vorwärts gerichteten Ablaufsteuerung eine fortlaufende Einflussnahme der Ausgangsgröße auf die Eingangsgröße, welche durch den sogenannten Regelkreis bewirkt wird (auch als Rückführung bezeichnet). Mit anderen Worten kann hierin verstanden werden, dass alternativ oder zusätzlich zu der Steuerung (bzw. dem Ansteuern) eine Regelung verwendet werden kann bzw. alternativ oder zusätzlich zu dem Steuern ein Regeln erfolgen kann.
Der Begriff "Datenverarbeitungsvorrichtung" kann als jede Art einer Logik implementierenden Entität verstanden werden, die beispielsweise eine Verschaltung und/oder einen Prozessor aufweisen kann, welche Software ausführen kann, die in einem Speichermedium, in einer Firmware oder in einer Kombination davon gespeichert ist, und darauf basierend Anweisungen ausgeben kann. Die Datenverarbeitungsvorrichtung kann beispielsweise mittels Codesegmenten (z.B. Software) konfiguriert sein, um den Betrieb eines Systems (z.B. seines Arbeitspunkts), z.B. einer Maschine oder einer Anlage, z.B. deren Komponenten, zu steuern. Der Begriff "Prozessor" kann als jede Art von Entität verstanden werden, die die Verarbeitung von Daten oder Signalen erlaubt. Die Daten oder Signale können beispielsweise gemäß zumindest einer (d.h. einer oder mehr als einer) spezifischen Funktion behandelt werden, die vom Prozessor ausgeführt wird. Ein Prozessor kann eine analoge Schaltung, eine digitale Schaltung, eine Mischsignalschaltung, eine Logikschaltung, einen Mikroprozessor, eine zentrale Verarbeitungseinheit (CPU), eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU), einen digitalen Signalprozessor (DSP), eine programmierbare Gatter- Anordnung (FPGA), eine integrierte Schaltung (IC) oder eine beliebige Kombination davon aufweisen oder daraus gebildet sein. Jede andere Art der Implementierung der jeweiligen Funktionen, die nachstehend ausführlicher beschrieben werden, kann auch als Prozessor oder Logikschaltung verstanden werden. Es versteht sich, dass einer oder mehrere der hierin detailliert beschriebenen Verfahrensschritte von einem Prozessor ausgeführt (z.B. realisiert) werden können, durch eine oder mehrere spezifische Funktionen, die von dem Prozessor ausgeführt werden. Der Prozessor kann daher eingerichtet sein, eines der hierin beschriebenen Verfahren oder dessen Komponenten zur Informationsverarbeitung durchzuführen.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann ein Datenspeicher (allgemeiner auch als Speichermedium bezeichnet) ein nichtflüchtiger Datenspeicher sein. Der Datenspeicher kann beispielsweise eine Festplatte und/oder zumindest einen Halbleiterspeicher (wie z.B. Nur-Lese-Speicher, Direktzugriffsspeicher und/oder Flash-Speicher) aufweisen oder daraus gebildet sein. Der Nur-Lese- Speicher kann beispielsweise ein löschbarer programmierbarer Nur-Lese-Speicher (kann auch als EPROM bezeichnet werden) sein. Der Direktzugriffsspeicher kann ein nichtflüchtiger Direktzugriffsspeicher (kann auch als NVRAM -"non-volatile random access memory" bezeichnet werden) sein. Beispielsweise kann in dem Datenspeicher eines oder mehr als eines von Folgendem gespeichert werden: eine Datenbank (kann auch als Referenzdatenbank bezeichnet werden), ein Verarbeitungsalgorithmus; ein Kriterium; Codesegmente, die beispielsweise einen oder mehr als einen Verarbeitungsalgorithmus (vereinfacht auch als Algorithmus bezeichnet) implementieren. Die Datenbank kann einen oder mehrere Datensätze aufweisen, von denen jeder Datensatz eine Produktkennung einer Zahlungsinformation und/oder einer Verkaufsbeschränkung zuordnet. Dies kann von der Datenverarbeitungsvorrichtung ausgelesen werden.
Verschiedene Ausführungsbeispiele betreffen einen Maschinenmeißel (hierin vereinfacht auch als Meißel bezeichnet) und dessen Zustand. Der Begriff „Maschinenmeißel“, wie hierin verwendet, kann als Maschinenwerkzeug verstanden werden, welches aus (z.B. starr) miteinander (z.B. stoffschlüssig, kraftschlüssig und/oder formschlüssig) verbundenen Komponenten bestehen kann. Beispiele eines Maschinenmeißels weisen auf: ein Rollenmeißel (beispielsweise ein Diskenmeißel oder ein Warzenmeißel), ein Rundschaftmeißel (beispielsweise einer Straßenbaumaschine, einer Teilschnittmaschine oder eines Surface Miners) ein Flachmeißel (beispielsweise einer Schrämmaschine, ein Aushubzahn (beispielsweise einer Aushubmaschine, beispielsweise eines Baggers, beispielsweise eines Schaufelradbaggers), ein Rollenmeißel, beispielsweise vom Typ des Diskenmeißels (beispielsweise aber nicht beschränkt auf einer Tunnelbohrmaschine, einem Mobile Miner). Zwei oder mehr der Komponenten des Maschinenmeißels können optional Teil eines monolithischen Körpers sein, z.B. aus einem Stück gefertigt sein. Beispiele für die Komponenten des Maschinenmeißels weisen auf: eine Montagekomponente und eine Schneidkomponente.
Im Fall eines Rundschaftmeißels oder Flachmeißels kann die Montagekomponente schaftförmig sein (dann auch als Meißelschaft kurz als Schaft bezeichnet) und kann die Schneidkomponente kopfförmig sein (dann auch als Meißelkopf bezeichnet). Der Meißelkopf und/oder der Meißelschaft können beispielsweise Rotationskörper sein. Der Rundschaftmeißel oder Flachmeißel kann entlang einer Längsachse (auch als Meißelachse bezeichnet) längserstreckt (z.B. von seiner Rückseite zu seiner Vorderseite) sein. Der Rundschaftmeißel oder Flachmeißel kann die Meißelspitze aufweisen (anschaulich auf der Vorderseite), durch welche hindurch beispielsweise die Meißelachse verlaufen kann. Im Fall eines Rollenmeißels (z.B. Diskenmeißels) kann die Montagekomponente eine Welle aufweisen (oder zumindest zum Aufnehmen einer Welle eingerichtet sein) und die Schneidkomponente kann ringförmig sein (dann auch als Rollengrundkörper bezeichnet).
Die Schneidkomponente (z.B. der Meißelkopf) weist einen Schneidrand, z.B. eine Schneidkante oder Schneidspitze (auch als Meißelspitze bezeichnet), auf (beispielsweise auf der Vorderseite des Maschinenmeißels). Im Fall eines Rollenmeißels (z.B. Diskenmeißels) kann die Schneidkante ringförmig sein (dann auch als Schneidring bezeichnet). Die Schneidkomponente des Rollenmeißels (z.B. Diskenmeißels) kann einen oder mehr als einen Schneidring aufweisen.
Die Meißelspitze (z.B. eines Rundschaftmeißels) bildet beispielsweise den vorderseitigen Rand des Meißels und kann eine sich zur Vorderseite hin verjüngende (z.B. konische) Form aufweisen. Der Meißelkopf kann auf seiner der Meißelspitze gegenüberliegenden Seite bzw. der Rückseite des Maschinenmeißels zugewandten Seite mit dem Schaft (der sich Richtung der Rückseite erstreckt) verbunden sein, z.B. stoffschlüssig. Der Meißelkopf kann optional eine Verdickung aufweisen, der von der Meißelspitze und/oder dem Meißelschaft hervorsteht.
Optional kann die Schneidkomponente (z.B. der Meißelkopf) aus mehreren Materialien bestehen, von denen ein Material (auch als Schneidrandmaterial bezeichnet) den Schneidrand bereitstellt. Im Fall eines Rundschaftmeißels kann das Schneidrandmaterial stiftförmig (dann auch als Meißelstift bezeichnet) sein. Das Schneidrandmaterial weist vorzugsweise eine größere Härte auf als der Rest der Schneidkomponente (z.B. des Meißelkopfs) und/oder als die Montagekomponente (z.B. der Meißelschaft). Der Meißelstift kann beispielsweise in dem Rest des Meißelkopfs eingebettet, z.B. eingepresst sein. Der Meißelstift kann kegelförmig, parabelförmig oder abgestuft sein. Der Meißelstift kann beispielsweise keramisch sein oder zumindest eine Keramik (z.B. ein Karbid, wie beispielsweise Wolframkarbid, und/oder Nitrid) aufweisen oder daraus hergestellt sein. Der Meißelkopf und/oder der Meißelschaft können metallisch sein oder zumindest ein Metall, z.B. Stahl, aufweisen oder daraus hergestellt sein.
In einer anderen Ausführungsform, beispielsweise einem sogenannten Rollenmeißel (z.B. Diskenmeißel), erstreckt sich der Meißel konzentrisch von seiner Meißelachse (in dem Fall auch als Mittelachse bezeichnet) her, um welche der Meißel beispielsweise drehbar gelagert sein kann, und weist eine Meißelkante auf, die aus gehärtetem Material besteht.
Hierin wird Bezug genommen auf Bilddaten und deren Verarbeitung. Die Bilddaten können ein digitales (z.B. datenbasiertes) Abbild der Realität (z.B. innerhalb eines Sichtfelds) zu einem oder mehr als einem Zeitpunkt des Erfassens der Bilddaten (auch als Bilderfassen bezeichnet) sein. Die Abbildung der Realität kann beispielsweise mittels eines Objektivs (auch als Kameraobjektiv bezeichnet) erfolgen, welches elektromagnetische Strahlung (z.B. sichtbares oder infrarotes Licht) auf die Oberfläche eines Bilderfassungssensors (z.B. eines Infrarotsensors einer Infrarotkamera) projiziert. Das Erfassen der Bilddaten kann aufweisen, den Bilderfassungssensor auszulesen während die Strahlung (z.B. Infrarotstrahlung) auf dessen Oberfläche projiziert wird. Die so erhaltenen Bilddaten können zunächst im sogenannten Rohdatenformat (auch als RAW bezeichnet) sein, welches pixelweise die ausgelesenen Messwerte (z.B. eine Intensität des Lichts repräsentierend) des Bilderfassungssensors aufweist und/oder als solche verarbeitet werden. Die Bilddaten können optional beim Verarbeiten in ein anderes Bildformat überführt sein oder werden, z.B. in eine Rastergrafik (verschieden von RAW als Rastergrafik) oder eine Vektorgrafik, so dass deren weitere Verarbeitung in diesem Bildformat erfolgt, oder können beliebig zwischen diesen umgewandelt werden. Das Überführen kann optional aufweisen, die Messwerte des Bilderfassungssensors zu interpolieren (z.B. mittels Demosaicing), z.B. um vollständige mehrfarbige Farbinformationen für jedes Pixel zu erhalten oder um weniger Speicherplatz bzw. Rechenleistung zu benötigen. Die Bilddaten können optional komprimiert (z.B. um weniger Speicherplatz bzw. Rechenleistung zu benötigen) oder unkomprimiert (z.B. um Verfälschungen zu vermeiden) sein. Das jeweilige Bildformat kann auch den Farbraum definieren, gemäß dem die Farbinformationen angegeben sind.
Der einfachste Fall ist der monochrome Farbraum, der beispielsweise ein Binär-Farbraum sein kann, bei dem pro Pixel ein Schwarzweiß-Wert abgespeichert wird. Bei einem etwas komplexeren monochromen Farbraum (auch als Graustufen-Farbraum bezeichnet) werden zusätzlich Zwischenstufen zwischen Schwarz und Weiß abgespeichert (auch als Grauwerte bezeichnet). Bei einem monochromen Farbraum wird die aufgenommene Strahlungsenergie (beispielsweise von Infrarotstrahlung) pixelweise aufsummiert und auf einen Grauwert des monochromen Farbraums abgebildet, welcher die Intensität der erfassten Strahlung bei der Wellenlänge bzw. dem Wellenlängenbereich (z.B. Infrarotbereich) repräsentieren, bei welcher der monochrome Bilderfassungssensor sensitiv ist. Der Farbraum kann aber auch von mehreren (d.h. zwei oder mehr) Bezugsfarben aufgespannt werden, wie beispielsweise rot, grün und blau. Wird ein wellenlängensensitiver Bilderfassungssensor (auch als polychromer Bilderfassungssensor bezeichnet) verwendet, können die Messwerte pro Pixel die Strahlungsenergie und zusätzlich eine der Strahlungsenergie zugeordnete Wellenlänge aufweisen. Dies verbessert die Genauigkeit einer optionalen Temperaturmessung auf Basis der Bilddaten. Solche Messwerte können mittels eines mehrfarbigen Farbraums dargestellt werden oder auch in einen einfarbigen Farbraum überführt werden. In analoger Weise kann auch ein Wert aus einem monochromen Farbraum in einem polychromen Farbraum überführt werden, beispielsweise im Fall der sogenannten Falschfarbendarstellung.
Für eine visuelle Wiedergabe der Bilddaten auf einer Anzeigevorrichtung werden diese in dasjenige Bildformat überführt, das vom Bildspeicher der Grafikkarte vorgegeben ist. Die hierin beschriebenen Bilddaten werden zum einfacheren Verständnis als eine solche visuelle Wiedergabe dargestellt. Im Allgemeinen können die Bilddaten, z.B. abgelegt in einem Speichermedium, als Datei (auch als digitales Bild oder Bilddatei bezeichnet) in dem jeweiligen Bildformat vorliegen.
Die Bilddaten können ein oder mehr als ein Einzelbild (z.B. aus unterschiedlichen Perspektiven) als digitales (z.B. daten basiertes) Abbild der Realität (z.B. innerhalb eines Sichtfelds) aufweisen, wovon jedes Einzelbild zu einem Zeitpunkt des Erfassens korrespondiert. Beispielsweise können die Bilddaten, für jeden Zeitpunkt des Erfassens, ein oder mehr als ein Einzelbild aufweisen, welches das Abbild der Realität zu dem Zeitpunkt (auch als Bilderfassungszeit bezeichnet) ist. Beispielsweise können die Bilddaten für pro Zeitpunkt einer Sequenz aus mehreren Zeitpunkten ein Einzelbild oder mehrere Einzelbilder (z.B. aus unterschiedlichen Perspektiven) aufweisen, beispielsweise in Form eines Videos. Mehrere Einzelbilder (z.B. aus unterschiedlichen Perspektiven oder von unterschiedlichen Zeitpunkten) können alternativ oder zusätzlich zu einem neuen Einzelbild zusammengefügt werden, beispielsweise entlang einer Zeitachse und/oder einer Raumachse. So lassen sich beispielsweise mehrere Einzelbilder, die während des Umlaufs eines Schneidkopfs erfasst werden und von denen jedes Einzelbild nur einen Teil des Schneidkopfs repräsentiert, zu einem neuen Einzelbild zusammenfügen, dem als Zeitpunkt ein beliebiger Zeitpunkt aus der Dauer des Umlaufs zugeordnet ist.
Als Kamera kann eine optische Vorrichtung verstanden werden, welche das Kameraobjektiv und den Bilderfassungssensor aufweist, welche derart Zusammenwirken, dass Licht aus dem Sichtfeld der Kamera (auch als Bilderfassungsbereich bezeichnet) mittels des Kameraobjektivs auf die Oberfläche des Bilderfassungssensors projiziert wird. Ferner kann die Kamera einen Prozessor aufweisen, der eingerichtet ist, die vom Bilderfassungssensor ausgelesenen Messwerte als Bilddaten bereitzustellen, z.B. diese auszugeben.
Ein Bilderfassungssensor (auch als Bildsensor bezeichnet) ist vom Typ des optoelektronischen Sensors und kann einen oder mehrere photoelektrisch aktive Bereiche (kann auch als Pixel bezeichnet werden) aufweisen, welche z.B. in Antwort auf eine elektromagnetische Strahlung (z.B. Infrarotlicht) ein elektrisches Signal erzeugen und/oder modifizieren. Der Bilderfassungssensor kann beispielsweise eine Anzahl B von 102 Pixel (auch als Bildauflösung bezeichnet) aufweisen oder mehr, z.B. 103 Pixel oder mehr, z.B. 104 Pixel oder mehr, z.B. 105 Pixel oder mehr. Der Bilderfassungssensor kann alternativ oder zusätzlich ein Raster R von [k x I] Pixeln aufweisen (z.B. mit B=k l), wobei k und/oder I größer sind als ungefähr 50, als ungefähr 100 oder als ungefähr 1000. Generell kann die Bildauflösung aber auch größer sein als B.
In einigen Ausführungsformen sind die Infrarotkamera (auch als Thermalkamera bezeichnet) und/oder der Bilderfassungssensor derart eingerichtet (z.B. angeordnet und/oder ausgerichtet), dass der den Maschinenmeißel erfassende Abschnitt des Bilderfassungssensors die Anzahl B und/oder das Raster R an Pixeln aufweisen. Ist der Abschnitt kleiner, können Einzelbilder mehrerer Infrarotkameras und/oder Bilderfassungssensoren einander überlagert werden, um die Auflösung und/oder das Rester pro Maschinenmeißel zu vergrößern. Alternativ oder zusätzlich kann ein Kameraobjektiv größerer Brennweite verwendet werden.
Der Bilderfassungssensor kann beispielsweise ein CCD-Sensor (charge-coupled device Sensor) und/oder einen aktiven Pixelsensor (kann auch als CMOS-Sensor bezeichnet werden) aufweisen oder daraus gebildet sein. Optional kann ein Bilderfassungssensor wellenlängensensitiv eingerichtet sein (z.B. zum Erfassen von Farbinformationen), z.B. mittels mehrerer Farbfilter (z.B. in Gitterform), und so zwischen verschiedenen Wellenlängen unterscheiden.
Eine Infrarotkamera kann als Kamera verstanden werden, welche (z.B. deren Bilderfassungssensor) sensitiv (z.B. nur) für Infrarotstrahlung (umgangssprachlich auch als Wärmestrahlung bezeichnet) eingerichtet ist und nicht notwendigerweise wellenlängensensitiv sein muss (d.h. eine monochrome Kamera sein kann). Die Infrarotkamera kann beispielsweise eine größere Sensitivität (d.h.
Empfindlichkeit) für Infrarotstrahlung (z.B. im Bereich von ungefähr 3,5 pm bis ungefähr 15 pm) aufweisen als für sichtbares Licht (oder zumindest für Strahlung mit einer Wellenlänge von weniger als 0,78 pm).
Die Infrarotstrahlung, für welche die Infrarotkamera sensitiv ist, kann Licht mit einer Wellenlänge in einem Bereich von ungefähr 0,78 pm (Mikrometer) bis ungefähr 1000 pm aufweisen, z.B. mittleres Infrarot (z.B. 3 pm bis 50 pm) und optional nahes Infrarot (z.B. 0,78 pm bis 3 pm) und/oder fernes Infrarot (z.B. 50 pm bis 1000 pm). Die Infrarotstrahlung, für welche die Infrarotkamera sensitiv ist, kann beispielsweise Licht mit einer Wellenlänge in einem Bereich von ungefähr 3,5 pm bis ungefähr 15 pm aufweisen, was am besten zu den zu erwartenden Temperaturen des Maschinenmeißels korrespondiert.
Generell kann ein Körper, z.B. alternativ oder zusätzlich zu sichtbarem Licht, Infrarotstrahlung abgeben, beispielsweise von seiner Oberfläche aus. Gemäß dem Planckschen Strahlungsgesetz ist die abgegebene Infrarotstrahlung (z.B. die Verteilung der elektromagnetischen Strahlungsleistung als Funktion der Wellenlänge) abhängig von der Temperatur des Körpers. Die ausgelesenen Messwerte des Bilderfassungssensors der Infrarotkamera (z.B. die pixelweise aufgenommene Intensität der Infrarotstrahlung repräsentierend) sind somit eine Funktion einer räumlichen Temperaturverteilung, insbesondere einer räumlichen Verteilung von Infrarotstrahlung, die wiederum eine Funktion, jedoch nicht ausschließlich, von der Temperatur der Infrarotstrahlung abgebenden Oberfläche ist, in dem Sichtfeld der Infrarotkamera. Weitere Beispiele für Parameter, welche die räumliche Verteilung der Infrarotstrahlung beeinflussen, weisen auf: der (z.B. materialabhängige und/oder rauheitsabhängige) Reflexionsgrad und/oder Emissionsgrad der Infrarotstrahlung abgebenden Oberfläche. So gibt es beispielsweise Materialien, die Infrarotstrahlung nahezu total reflektieren, z.B. Glas oder ruhige Wasserflächen, aber auch blanke Metallflächen, und daher auch bei derselben Temperatur unterschiedliche „Farbwerte“ ergeben können. Die Oberflächenrauheit beeinflusst beispielsweise den sogenannten Emissionsgrad, beispielsweise für Infrarotstrahlung. So emittiert z.B. rostiger oder zerkratzter Stahl erheblich mehr Infrarotstrahlung als blanker Stahl gleicher Temperatur. Diese Parameter beeinflussen die Absoluttemperaturmessung erheblich. Mit anderen Worten basieren die von der Infrarotkamera erfassten Bilddaten auf sensorisch erfasster Infrarotstrahlung, die eine Funktion einer Temperatur der Quelle der Infrarotstrahlung ist, d.h. diese Bilddaten basieren auf Infrarotstrahlung (auch als infrarotstrahlungsbasiert bezeichnet). Die Bilddaten können optional einer Temperaturangabe zugeordnet oder (nach einer optionalen Fehlerkorrektur von Reflexionen oder Materialparametern und/oder Oberflächenparametern) in die Temperaturangabe überführt werden.
Die Farbinformationen der Bilddaten können beispielsweise die pixelweise aufgenommene Intensität der Infrarotstrahlung repräsentieren oder bereits die Temperaturangabe kodieren. Beispielsweise können die Farbinformationen der Bilddaten monochrom oder polychrom (beispielsweise im Fall einer Falschfarbendarstellung) sein.
Optional kann die Infrarotkamera Teil eines Kamerasystems sein, das mehrere Infrarotkameras aufweist, deren Sichtfelder beispielsweise überlappen. Die mehreren Infrarotkameras können optional eingerichtet sein, Bilddaten des Sichtfelds des Kamerasystems aus mehreren optischen Perspektiven (z.B. mittels mehrerer Objektive bereitgestellt) bereitzustellen, z.B. stereoskopische Bilddaten. Stereoskopische Bilddaten erleichtern es, zwischen einem symmetrischem und einem asymmetrischen Meißelverschleiß zu unterscheiden. Stereoskopische Bilddaten können aber auch mittels einer einzelnen Infrarotkamera bereitgestellt werden, wie später noch genauer beschrieben wird.
Als Sensor (auch als Detektor bezeichnet) kann ein Wandler verstanden werden, der eingerichtet ist, eine zu dem Sensortyp korrespondierende Eigenschaft seiner Umgebung (z.B. qualitativ oder quantitativ) als Messgröße zu erfassen, z.B. eine physikalische Eigenschaft, eine Strahlungsintensität, eine chemische Eigenschaft und/oder eine stoffliche Beschaffenheit. Die Messgröße ist diejenige physikalische Größe (auch als Regelgröße bezeichnet), der die Messung mittels des Sensors gilt. Ein Beispiel für eine quantitativ erfasste Messgröße ist beispielsweise eine Strahlungsintensität, deren Ist-Zustand mittels des Sensors in einen Messwert überführt werden kann. Jeder Sensor kann Teil einer Messkette sein, welche eine entsprechende Infrastruktur (z.B. Prozessor, Speichermedium und/oder Bussystem und dergleichen aufweisend) aufweist. Die Messkette kann eingerichtet sein, den entsprechenden Sensor (z.B. Bilderfassungssensor) anzusteuern, dessen erfasste Messgröße als Eingangsgröße zu verarbeiten und darauf basierend ein elektrisches Signal als Ausgangsgröße bereitzustellen, welches die erfasste Eingangsgröße repräsentiert. Beispielsweise kann die Ausgangsgröße den Messwert angeben. Die Messkette kann beispielsweise mittels einer Datenverarbeitungsvorrichtung implementiert sein oder werden.
Hierin wird auf einen Zustand eines Maschinenmeißels (auch als Meißelzustand bezeichnet) Bezug genommen. Der Zustand des Maschinenmeißels kann von einem oder mehr als einem Verschleißparameter abhängen, beispielsweise von dem Verschleißgrad (auch als Fortschritt des gleichmäßigen, symmetrischen Verschleißes bezeichnet) des Maschinenmeißels als Verschleißparameter und/oder von einer Verschleißsymmetrie des Maschinenmeißels als Verschleißparameter (dann auch als Verschleißtyp bezeichnet). Der Soll-Zustand eines Meißels kann beispielsweise der Zustand eines unbenutzten Maschinenmeißels sein. Der Ist-Zustand des Meißels kann in Abhängigkeit von dessen Nutzungszeit und Nutzungsintensität von dem Soll-Zustand abweichen.
In verschiedenen Ausführungsformen kann der Meißelzustand nummerisch angegeben werden (z.B. als Prozent oder Absolutwert). Alternativ oder zusätzlich kann der Meißelzustand als Klasse aus einer Gruppe von Klassen (z.B. Klasse „unverschlissen“ und Klasse „verschlissen“ aufweisend) angegeben werden. Dann kann das Ermitteln des Meißelzustands aufweisen, eine oder mehr als eine Klasse aus der Gruppe von Klassen auszuwählen (auch als Klassifizieren bezeichnet). Es kann verstanden werden, dass die Gruppe von Klassen, z.B. pro Verschleißparameter, zwei oder mehr Klassen aufweisen kann, beispielsweise „hoher Verschleißgrad“, „mittlerer Verschleißgrad“ und/oder „niedriger Verschleißgrad“. Weitere Beispiele für Klassen weisen solche auf, welche eines oder mehr als eines von Folgendem repräsentieren: die Anwesenheit des Meißels („z.B. Meißel fehlt“), eine Wartungsbedürftigkeit des Meißels (z.B. bei einer Meißelblockade, und/oder einem beginnenden asymmetrischen Meißelverschleiß), eine Auswechslungsbedürftigkeit des Meißels (z.B. wenn der Verschleiß des Meißels kritisch ist und/oder bei einer Reststandzeit von null), oder die Reststandzeit des Meißels (z.B. „Maschinenmeißel ist in Ordnung“ oder „Maschinenmeißel bei 75% der erwarteten Standzeit“).
In Analogie zum Verschleißgrad kann die Verschleißsymmetrie nummerisch und/oder als Klasse aus der Gruppe von Klassen (z.B. Klasse „asymmetrisch“ und Klasse „symmetrisch“ und optional Zwischenstufen davon aufweisend) angegeben werden. Dann kann das Ermitteln des Meißelzustands aufweisen, die Ist- Verschleißsymmetrie zu klassifizieren, z.B. als „asymmetrisch“ oder „symmetrisch“. Ein symmetrischer Verschleiß (z.B. Abrasivverschleiß) kann beispielsweise auftreten, wenn der Maschinenmeißel kontinuierlich verschlissen wird und/oder wenn sich der Maschinenmeißel beim Abtragprozess um seine Meißelachse dreht. Ein nicht symmetrischer (auch als asymmetrischer bezeichnet) Verschleiß kann beispielsweise auftreten, wenn ein Sprödbruch (z.B. des Hartmetallstiftes) auftritt, der Hartmetallstift aufgrund fehlerhafter Bettung herausfällt, oder wenn die eine Drehung des Maschinenmeißels beim Abtragprozess um seine Meißelachse blockiert ist (auch als Meißelblockade bezeichnet).
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen wird eine Zustandsüberwachung (z.B. Meißel- Verschleißzustandsüberwachung) mit Hilfe eines infrarotbildgebenden Prozesses automatisiert umgesetzt, insbesondere für Arbeitsbedingungen Untertage, bei denen keine visuelle Sicht auf die Meißel während des Schneidens besteht. Durch die extreme Reibung beim Schneiden erhitzen sich die Kontaktpunkte des Meißels mit dem Gestein stark. Die entstehende Wärme verteilt sich im Regelfall von der Meißelspitze durch den Meißelkopf und den Meißelschaft durch Wärmeleitung auf den Meißelhalter, was zu einer jeweils unterschiedlichen, von den weiter entfernten Bauteilen deutlich unterscheidbaren Temperaturverteilung führt, die von einer oder mehreren hochauflösenden Infrarotkameras erfasst werden. Durch fortwährende Abnutzung verändert sich die Form des Meißelkopfs, aber auch seine Oberflächenrauheit, im Vergleich zum Neuzustand (z.B. der Soll-Zustand) beim Einbau deutlich, nicht nur bei plötzlicher Abnutzung (z.B. bei Ausbruch oder Totalabbruch). Beim Schneiden werden die Formen der Meißelköpfe im Infrarotbild (umgangssprachlich auch als Wärmebild bezeichnet) deutlich erkennbar, die entsprechenden Konturen können daher mittels eines Bildverarbeitungsalgorithmus extrahiert und mit dem Gutbild (zu dem Soll-Zustand korrespondierend) verglichen werden. Geht ein Meißel während des Schneidvorgangs verloren, wird dies vom Infrarotbild repräsentiert. Beispielsweise wird an der Position, an welcher der Meißel im Infrarotbild sein sollte, ein dunkler Bereich vorhanden sein. Beispielsweise zeigt das Infrarotbild anstatt des Meißels dessen Hintergrund, z.B. andere Teile des Schneidkopfs oder die Abbauumgebung aufweisend, bis der Meißelhalter selbst in Gesteinskontakt kommt und sich aufheizt. Auch diese Situation wird durch Vergleich mit dem Gutbild frühzeitig erkennbar, so dass ein Verschleiß der Meißelhalter gänzlich vermeidbar wird.
Verschiedenen Ausführungsformen basieren auf hochauflösenden, schnellen Infrarotkameras und einem Analysesystem (beispielsweise mittels eines Prozessors implementiert), das eingerichtet ist, die von den Infrarotkameras (z.B. während oder nach der Schneidphase) bereitgestellten Bilddaten (auch als Aufnahmen bezeichnet) von den Meißeln, die aufgrund der massiven Wechselwirkung mit dem Gestein teils erheblich erwärmt wurden, unmittelbar zu verarbeiten (z.B. analysieren) und das Resultat der Zustandsanalyse in Form einer Bewertungskarte der Schneidtrommel mit den Meißelpositionen zu visualisieren (z.B. mittels einer grafischen Benutzeroberfläche). Die Aufnahme nach der Schneidphase kann erfolgen, solange der Schneidkopf warm ist bzw. abkühlt (beispielsweise 2 bis 5 Minuten oder sogar mehr nach dem Schneiden). In dem Fall kann der Zeitraum, in dem die Maschine nicht schneidet, genutzt werden, um die Aufnahme durchzuführen (bei welcher der Schneidkopf sensorisch abgetastet werden kann).
In verschiedenen Ausführungsformen werden sämtliche Meißel bei jeder Umdrehung des Schneidkopfs, quasi zyklisch, zum Beispiel in Verbindung mit einem Winkelsensor, der die Stellung des Schneidkopfs erfasst, oder auch basierend auf ihrer (z.B. abgespeicherten) Position und/oder relativen Anordnung auf demselben, identifiziert, ihr aufgrund der Temperaturdifferenz deutlich unterscheidbares geometrisches Profil ggf. aus mehreren Blickwinkeln (auch als Perspektiven bezeichnet) ermittelt und mit dem Soll- Zustand verglichen.
Eine Visualisierung der Bewertungskarte (auch als Zustandskarte bezeichnet) kann in der Fahrerkabine erfolgen, was dem Nutzer erleichtert, den Zustand jedes Meißels (z.B. nahezu) in Echtzeit zu verfolgen und problematische Verschleißanzeichen frühzeitig zu erkennen. Hierfür ist es nicht notwendig, die absolute Temperatur der Meißel als solche zu ermitteln. Optionale Marker an der Meißelkopfoberfläche erleichtern die Bildverarbeitung erheblich.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen werden eine oder vorzugsweise mehrere Infrarotkameras in der Nähe des mit Meißeln, vorzugsweise aber nicht beschränkt auf Rundschaftmeißel, bestückten Schneidkopfs (beispielsweise geschützt vor Steinschlag), angeordnet und fortwährend oder periodisch (beispielsweise nach Fertigstellung eines Schnittvorgangs auf der gesamten Ortsbrusthöhe und/oder - breite) Infrarotbilder (umgangssprachlich auch als Wärmebilder bezeichnet) der Meißel aufzeichnen, die mit der thermischen Signatur des eben ausgeführten Schnitts bzw. des vollendeten Schnittzyklus aus dem Schnittbereich in den Aufnahmebereich der Infrarotkamera eintreten. Die Form bzw. das z.B. dreidimensionale Profil jedes Meißels wird aus den gewonnenen Infrarotbildern abgeleitet und mit dem Gutbild bei Einbau des Meißels verglichen. In Abhängigkeit von dem Ergebnis dieses Vergleichs wird ein Verschleißzustand zugeordnet und auf einer Schneidtrommelkarte als Zustandskarte visualisiert, z.B. mittels farbiger Punkte, Nummern, Code oder Ähnlichem. Bei Überschreiten vordefinierter Werte kann ein akustischer und/oder optischer Alarm ausgelöst werden, der den Nutzer auf das Überschreiten durch den ermittelten Zustand hinweist. Alternativ oder zusätzlich kann der Alarm einen Nothalt auslösen, beispielsweise wenn als Meißelzustand eine Meißel blockade oder ein Meißelbruch ermittelt wird.
Verschiedene Ausführungsformen sind eingerichtet, beim Ermitteln des Meißelzustandes zwischen unterschiedlichen Verschleißtypen zu unterscheiden, die unterschiedliche Auswirkungen auf die Dringlichkeit eines Meißelwechsels haben können, und so zu einer wesentlichen Optimierung des Betriebes der Abtragmaschine beizutragen.
Im Unterschied zu herkömmlichen Konzepten, erfolgt gemäß verschiedenen Ausführungsformen eine Auswertung geometrischer Profile mittels bildgebender Prozesse. Damit kann sowohl die Art der Abnutzung als auch die Größe des betroffenen Bereichs frühzeitig erkannt und die Abtragmaschine vorausschauend und/oder ohne feste Inspektionshalte betrieben werden. Meißel werden im Idealfall zu einem optimalen Zeitpunkt gewechselt, an dem die verschleißbedingten größeren Andruckkräfte und die abnehmende Löseleistung in einem günstigen Verhältnis stehen. Herkömmliche Konzepte, die Infrarotkameras verwenden, ignorieren die geometrische Form (auch als Geometrie bezeichnet) und die Verschleißfläche abgenutzter Meißel, und ermitteln nur absolute Temperaturwerte des Meißels. Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann der Meißelzustand auch dann zuverlässig auf Grundlage von Bilddaten ermittelt werden, wenn diese Bilddaten von einem Meißel stammen, der aktuell nicht voll im Schneideinsatz ist und sich bereits wieder abkühlt, oder an dem geschnittenes Material haftet. Dies verbessert die Erkennbarkeit der Formänderungen des Meißels erheblich.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen erfolgt eine infrarotbasierte Formerfassung der Meißelköpfe im laufenden Betrieb. Im Gegensatz zu herkömmlichen Konzepten, die mittels Infrarotkameras nur die sowohl gesteins- als auch betriebsführungsabhängige Absoluttemperatur der Meißelspitze erfassen, können gemäß verschiedenen Ausführungsformen bereits geringe Temperaturunterschiede ausreichen, um den Meißelzustand zuverlässig zu ermitteln, was daher erheblich robuster ist gegenüber Störeinflüssen (wie beispielsweise Staub und Wasser). Ein weiterer Aspekt gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist eine räumliche Formerfassung der drehbar gelagerten Meißel, welche die Datengrundlage zum Ermitteln des Meißelzustandes weiter verbessert.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen wird der individuelle Verschleißgrad jedes Meißels auf dem Schneidkopf ermittelt, beispielsweise quantitativ im laufenden Betrieb, und jedem Meißel eine entsprechende graduelle Bewertung zuordnet. Zusätzlich ist die Identifikation des Verschleißtyps möglich, zum Beispiel die Unterscheidung zwischen asymmetrischem Verschleiß (z.B. bei Abbruch von Teilen der Meißelspitze) und symmetrischem Verschleiß (z.B. bei normaler Abnutzung auf allen Seiten). Die Zustandsanalyse kann im laufenden Betrieb erfolgen, die Ergebnisse können sowohl visuell an den Bediener als auch direkt an den Antriebsstrang übertragen werden, um zum Beispiel einen Nothalt nach Meißelbruch auszulösen oder um die konkreten Meißel anzuzeigen, die zur Vermeidung schwererer Schäden auszutauschen sind.
Bei herkömmlichen Konzepten werden die tatsächliche Temperaturverteilungen und/oder Infrarotbilder benötigt, beispielsweise indem basierend darauf nach dem Spitzenwert der Temperatur gesucht wird.
Demgegenüber erfolgt gemäß verschiedenen Ausführungsformen keine Auswertung einer Temperatur (z.B. Absoluttemperatur), sondern eine Identifikation der Kontur, beispielsweise von Gradienten, basierend auf Bilddaten, die eine räumliche Verteilung der Infrarotstrahlungsintensität repräsentieren (anschaulich ein Infrarotstrahlungsintensitätsbild), beispielsweise die zugehörigen Strahlungswerte repräsentieren. In einigen Ausführungsformen wird ein oder mehr als ein Meißelkopf ermittelt (beispielsweise dessen Position und/oder Identität) basierend auf den Bilddaten. Basierend auf den Bilddaten kann eine Extraktion des 3D-Profils des Meißelkopfs erfolgen, um dieses 3D-Profil, das invariant von der Temperatur ist, mit einem Gutprofil (d.h. Profil des Referenzzustands) zu vergleichen.
Dies trägt der Tatsache Rechnung, dass Infrarotbilder und darauf basierende Temperaturangaben störanfällig sein können, beispielsweise durch Unterschiede im Emissionsgrad für Infrarotstrahlung (auch als IR-Strahlung bezeichnet), der vom Material und der Oberflächenbeschaffenheit abhängen kann. Demgegenüber wurde gemäß verschiedenen Ausführungsformen erkannt, dass das Ermitteln einer Kontur weniger störanfällig als Temperaturangaben (Absolutwerte) oder darauf basierende Einschätzungen zum Meißelzustand.
Fig.1 veranschaulicht ein Verfahren 100 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Ablaufdiagramm. Das Verfahren weist auf, in 101 (auch als Geometrieermitteln 101 bezeichnet), Ermitteln einer Angabe (auch als Geometrieangabe bezeichnet), die zumindest eine (d.h. eine oder mehr als eine) geometrische Eigenschaft des Meißels repräsentiert; und in 103 (auch als Zustandsermitteln 103 bezeichnet), Ermitteln eines Zustandes (auch als Meißelzustand bezeichnet) des Meißels basierend auf der Angabe. Die Meißelgeometrie kann basierend auf Bilddaten 807i ermittelt werden, die beispielsweise ein oder mehr als ein Einzelbild des Meißels aufweisen und/oder den Meißel aus mehreren Perspektiven repräsentieren. Das Ergebnis des Zustandsermittelns 103 kann den Ist- Zustand (auch als ermittelter Zustand bezeichnet) des Meißels (auch als Ist-Meißelzustand bezeichnet) aufweisen. Hierin wird zum einfacheren Verständnis auf einen Verschleißzustand als exemplarischen Meißelzustand Bezug genommen. Das Beschriebene kann in Analogie auch für Meißelzustände anderen Typs gelten.
Zur Verkürzung der Beschreibung wird hierin unter anderem auf eine Zustandsanalyse 807 (z.B. eine Zustandsüberwachung implementierend) Bezug genommen, welche das Geometrieermitteln 101 und das Zustandsermitteln 103 aufweist. Ferner kann verstanden werden, dass das hierin für einen einzelnen Meißel Beschriebene (z.B. die Verarbeitung von Bilddaten und dergleichen) in Analogie für jeden Meißel einer Gruppe von Meißeln (auch als Überwachungsgruppe bezeichnet) gelten kann.
Optional weist das Verfahren eines oder mehr als eines von Folgendem auf: in 801, Auslesen der Bilddaten 807i von der Infrarotkamera (auch als Ausleseprozess 801 bezeichnet); in 803, Erfassen der Bilddaten mittels der Infrarotkamera (auch als Bilderfassen 803 oder optisches Erfassen bezeichnet); in 805, Erzeugen von Instruktionen (auch als Instruieren 805 bezeichnet), die auf einem Ergebnis des Zustandsermittelns 103 basieren; in 809, Abtragen eines Materials (auch als Abtraggut bezeichnet) mittels des Meißels (auch als Abtragprozess 809 oder Schneidprozess 809 bezeichnet); und/oder, in 811 , Vergleichen der Geometrieangabe mit einem Referenzzustand des Meißels (auch als Geometrievergleich 811 bezeichnet).
Während des Abtragprozesses 809 (z.B. Gesteinsabtragprozessen) kann der Meißel 5 bewegt werden (auch als Meißelbewegung bezeichnet), z.B. wiederholt gemäß einer Abtragsequenz, welche eine erste Phase 809a (auch als Schneidphase oder kurz Schneiden bezeichnet) aufweist, in welcher der Meißel in Kontakt mit dem Abtraggut ist, und eine zweite Phase 809b (auch als Leerlaufphase bezeichnet) aufweist, in welcher der Meißel 5 einen Abstand von dem Abtraggut aufweist. In der Leerlaufphase kann der Meißel 5 beispielsweise entlang eines in sich geschlossenen Pfads (auch als Meißelpfad bezeichnet) von dem Abtraggut weg und/oder an das Abtraggut heran bewegt werden. Wird der Abtragprozess 809 beendet (z.B. unterbrochen), kann der Meißel zwar weiterhin entlang des Meißelpfads bewegt werden, aber ohne das Abtraggut zu berühren (auch als Leerlaufbetrieb bezeichnet).
Ist der Meißel an einem sogenannten Schneidkopf befestigt, kann der Meißelpfad kreisförmig (auch als Kreisbewegung bezeichnet) oder durch den Umlauf einer mit Meißeln bestückten Trägerkette definiert sein. Alternativ oder zusätzlich kann der (z.B. kreisförmige) Meißelpfad, entlang welcher der Meißel 5 bewegt wird, in einer sogenannten Umlaufebene 1002 des Meißels (siehe beispielsweise Fig.11) liegen.
Die Meißelbewegung kann beispielsweise erfolgen, z.B. wiederholt gemäß der Abtragsequenz, während der Ausleseprozess 801 und/oder das Bilderfassen 803 erfolgt. Alternativ kann die Meißelbewegung für die Dauer des Bilderfassens 803 unterbrochen werden.
In einigen Ausführungsformen können die Instruktionen gemäß einem Netzwerkkommunikationsprotokoll erzeugt werden, z.B. als Nachricht, oder in Form eines anderen Signals. Die Instruktionen können optional eine Angabe über das Ergebnis des Zustandsermittelns 103 (z.B. den ermittelten Zustand) aufweisen.
In einer ersten exemplarischen Implementierung des Instruierens 805 weisen die Instruktionen an, das Ergebnis des Zustandsermittelns 103 auszugeben oder zumindest eine vom Menschen wahrnehmbare Ausgabe bereitzustellen, welche auf dem Ergebnis des Zustandsermittelns 103 basiert. Dann können die Instruktionen beispielsweise an eine Nutzerschnittstelle adressiert sein, welche mittels der Instruktionen angesteuert wird.
In der ersten oder einer dazu alternativen zweiten exemplarischen Implementierung des Instruierens 805 weisen die Instruktionen an, eine Bewegung des Meißels zu verändern, z.B. zu stoppen, zu verlangsamen, zu beschleunigen. Dann können die Instruktionen beispielsweise an einen Antriebsstrang adressiert sein, welcher mittels der Instruktionen angesteuert wird. Der Antriebsstrang kann beispielsweise eingerichtet sein, dem Meißel 5 Bewegungsenergie zuzuführen (um die Meißelbewegung anzutreiben). Beispielsweise können die Instruktionen den Antriebsstrang anweisen, den Meißel in einer vordefinierten Position zum Stillstand zu bringen und/oder dessen Bewegungsgeschwindigkeit zu verändern. Beispielsweise kann die vordefinierte Position eingerichtet sein, eine Zugänglichkeit des Meißels (z.B. zur Inaugenscheinnahme oder zum Wechsel dessen) zu erleichtern.
Optional kann das Bilderfassen 803 mit der Meißelbewegung synchronisiert (auch als synchronisiertes Bilderfassen bezeichnet) sein, z.B. derart, dass deren Frequenzen voneinander abhängig sind. Das synchronisierte Bilderfassen kann beispielsweise mittels eines Sensors (z.B. Drehwinkelsensors) implementiert sein, der eingerichtet ist, die Meißelbewegung (z.B. Kreisbewegung) zu erfassen. Beispielsweise kann der Drehwinkelsensor eingerichtet sein, eine Drehung (z.B. die Drehfrequenz und/oder Drehgeschwindigkeit) des Schneidkopfs zu erfassen. Das Ansteuern der Infrarotkamera kann dann auf Daten basieren, welche von dem Sensor stammen und/oder welche die Meißelbewegung repräsentieren.
Die Dauer der vollständigen Kreisbewegung kann beispielsweise der Dauer der Abtragsequenz entsprechen. Hierin wird unter anderem auf die Kreisbewegung Bezug genommen, wobei verstanden werden kann, dass das Beschriebene in Analogie gelten kann, wenn der Meißelpfad anders geformt ist.
Die Frequenz des Erfassens kann aber auch durch eine bestimmte Stellung (Höhe, seitliche Auslenkung) des beweglichen Schneidkopfträgers oder durch ein von der Maschinensteuerung bereitgestelltes Signal gesteuert sein, um z.B. immer nach einem vollständigen Schnitt über die gesamte Ortsbrust den Meißelzustand zu erfassen und zu diesem Zweck die Kamera nur kurzzeitig, außerhalb des aktiven Schneidvorgangs, den rauen Umgebungsbedingungen auszusetzen.
Nachfolgend werden verschiedene Implementierungen des Verfahrens 100 mittels eines Abtragsystems erläutert, welche als exemplarisch zu verstehen sind.
Fig.2 veranschaulicht ein Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Aufbaudiagramm.
Das Abtragsystem 200 weist eine Abtragmaschine 202 und eine Infrarotkamera 6 auf. Die Abtragmaschine 202 weist den Meißel 5 auf und ist eingerichtet zum Abtragen des Abtragguts mittels des Meißels 5, beispielsweise indem der Meißel 5 gegen das Abtraggut gepresst wird. Die Infrarotkamera 6 kann eingerichtet sein zum Erfassen von Bilddaten. Im Betrieb des Abtragsystems 200, beispielsweise wenn der Abtragprozess 809 mittels der Abtragmaschine 202 durchgeführt wird, kann die Infrarotkamera 6 auf die Abtragmaschine 202, z.B. deren Meißel 5 oder zumindest den Meißelpfad gerichtet sein, so dass mittels der Infrarotkamera 6 Bilddaten des Meißel 5 erfasst werden können.
Das Abtragsystem 200 weist ferner eine Datenverarbeitungsvorrichtung 106 auf, welche eingerichtet ist, das Verfahren 100 durchzuführen. Dazu kann die Datenverarbeitungsvorrichtung 106 im Betrieb mit der Infrarotkamera 6 kommunikativ gekoppelt 204 sein, z.B. kabellos und/oder kabelgebunden.
Eine exemplarische Implementierung der Abtragmaschine 202 weist einen Schneidkopf 2 auf, welcher eingerichtet ist, einen oder mehr als einen Meißel 5 zu halten. Dazu kann der Schneidkopf 2 beispielsweise einen oder mehr als einen sogenannten Meißelhalter 8 aufweisen, wovon jeder Meißelhalter 8 eingerichtet ist, einen Meißel 5 zu halten. Der Meißelhalter 8 kann beispielsweise einen Hohlraum (auch als Meißeltasche bezeichnet) zum Aufnehmen des Meißels 5 und eine optionale Arretierungsvorrichtung (nicht dargestellt) aufweisen. Die Arretierungsvorrichtung ist eingerichtet, den in dem Hohlraum aufgenommenen Meißel 5 formschlüssig zu arretieren. Dies erlaubt es, den Meißel 5 schnell und kostengünstig wechseln zu können. Der Hohlraum kann optional einen Einsatz aus verschleißfestem Material aufweisen, eine sogenannte Verschleißbuchse.
Der Schneidkopf 2 kann das letzte Glied des Antriebsstrangs der Abtragmaschine 202 (d.h. deren kinematischen Kette) bilden. Der Antriebsstrang kann ferner einen oder mehr als einen Antrieb aufweisen, die eingerichtet sind, dem Meißel 5 Bewegungsenergie zuzuführen, beispielsweise indem dem Schneidkopf 2 ein Drehmoment zugeführt wird oder indem der Schneidkopf 2 verschoben wird. Die Drehbewegung des Schneidkopfs 2 versetzt den Meißel 5 in seine Kreisbewegung um die Drehachse 201 des Schneidkopfs 2 herum. Die Frequenz der Drehbewegung des Schneidkopfs 2 und die Frequenz der Kreisbewegung des Meißels 5 (auch als Umlauffrequenz des Meißels 5 bezeichnet) können identisch sein. Die Umlauffrequenz, mit der jeder Meißel im Sichtfeld der Kamera erscheint, kann in einem Bereich von ungefähr 0,2 Hz bis ungefähr 2 Hz liegen, beispielsweise ungefähr bei 0,5 Hz (was 30 Trommeldrehungen pro Minute entspricht).
Der Schneidkopf 2 ist drehbar gelagert um die Drehachse 201 (die innerhalb des Schneidkopfs 2 angeordnet ist) herum. Beispielsweise kann die Abtragmaschine 202 eine Lagervorrichtung aufweisen, welche ein Drehlager aufweist, welches die Drehachse 201 (auch als Kopfachse 201 bezeichnet) bereitstellt. Die Kopfachse 201 kann quer zur Umlaufebene 1002 jedes Meißels 5 sein, der mittels des Schneidkopfs 2 bewegt wird.
Optional kann die Lagervorrichtung einen Arm (auch als Ausleger bezeichnet) aufweisen, welcher den Schneidkopf 2 hält. In diesem Fall kann die Lagervorrichtung, z.B. deren Arm, eingerichtet sein, die Drehachse 201 des Schneidkopfs 2 zu bewegen, z.B. zu verschieben und/oder zu drehen, entlang einer Bewegungsrichtung (im Fall eines Drehens auch als Schwenkbewegung bezeichnet).
Ist der Meißel ein sogenannter Rundschaftmeißel, kann dieser eingerichtet sein, sich in der Meißeltasche drehen zu können um seine Meißelachse 203 (auch als Meißeleigendrehung oder vereinfacht als Eigendrehung bezeichnet) herum. Dies verbessert die Symmetrie der Abnutzung des Meißels 5. Die Meißeleigendrehung kann (z.B. nur) in der Schneidphase erfolgen und/oder angeregt sein von der Interaktion mit dem Abtraggut (z.B. Gestein).
Beispiele für die Abtragmaschine 202 weisen auf: eine Schrämmaschine, ein Bagger, eine Teilschnittmaschine, ein sogenannter Continuous Miner, ein sogenannter Surface Miner, oder eine Tunnelbohrmaschine. Nachfolgend werden zunächst einige Implementierungen des Abtragsystems 200 erläutert, und nachfolgend auf konkrete Ausgestaltungen des Verfahrens 100 eingegangen. Dazu wird Bezug genommen auf Bilddaten, auf denen das Geometrieermitteln 101 basiert, die von einem Kamerasystem bereitgestellt werden. Es kann verstanden werden, dass das für die Bilddaten von dem Kamerasystem Beschriebene in Analogie gelten kann für Bilddaten, die von genau einer oder mehr als einer Infrarotkamera bereitgestellt werden. Fig.3 veranschaulicht ein Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 300 in einer schematischen Perspektivansicht, in denen die Abtragmaschine 202 als sogenannter Continuous Miner 7 (auch als „Stetigschnittmaschine“ bezeichnet) eingerichtet ist. Die Stetigschnittmaschine 7 weist einen oder mehr als einen Schneidkopf 2 auf, der als Querschneidkopf eingerichtet ist. Der Schneidkopf kann walzenförmig sein (dann auch als Schneidwalze bezeichnet).
Die Schwenkbewegung 301 b der Abtragmaschine 202 kann um eine Drehachse 301 sein, die parallel zu der Kopfachse 201 und außerhalb des Schneidkopfs 2 angeordnet ist. Alternativ oder zusätzlich kann die Lagervorrichtung 3 eingerichtet sein, die Kopfachse 201 entlang einer oder mehr als einer Translationsachse zu verschieben und/oder um eine oder mehr als eine zusätzliche Drehachse zu drehen (siehe Pfeile).
Ferner kann das Abtragsystem 200 eine oder mehr als eine Infrarotkamera 6 aufweisen, wovon exemplarische Montagepositionen aufweisen: an dem Ausleger 3 (z.B. einer Vorder- oder Rückseite des Auslegers 3), an der Nutzerkabine 4 der Abtragmaschine 202, neben der Abtragmaschine 202 (z.B. auf einem Untergrund der Abtragmaschine 202 abgestützt), auf einem Fahrgestell der Abtragmaschine 202.
Eine beispielhafte Implementierung der neben der Abtragmaschine 202 angeordneten Infrarotkamera 6 kann von einem Gestell 352 getragen werden, das einen oder mehr als einen Standfuß (z.B. einem Dreibein) aufweist, der auf einem Untergrund, auf dem die Abtragmaschine 202 steht, angeordnet ist. Alternativ oder zusätzlich zu dem Standfuß kann das Gestell 352 auch einen Handgriff aufweisen, um vom Nutzer getragen zu werden. Die verbessert die Flexibilität des Abtragsystems 200.
Generell sei angemerkt, dass auch jede andere Montageposition gewählt werden kann, insofern diese ermöglicht, dass eine dort montierte Infrarotkamera 6 auf einen Meißel 5 gerichtet werden kann, so dass der Meißelpfad zumindest teilweise im Sichtfeld der Infrarotkamera angeordnet ist. Das Geometrieermitteln 101 kann auf den Bilddaten von nur einer Infrarotkamera 6 basieren oder auf den Bilddaten von mehreren Infrarotkameras 6, die sich in ihrer Montageposition voneinander unterscheiden. Je mehr Infrarotkameras 6 bzw. verschiedene Montageposition verwendet werden, desto besser ist die Datengrundlage für das Geometrieermitteln 101 , wie später noch genauer erläutert wird.
Optional können die Bilddaten direkt mittels einer grafischen Benutzerschnittstelle, z.B. deren Anzeigevorrichtung in der Kabine 4, oder auf einer Fernbedien- und Kontrolleinheit angezeigt werden.
Wie dargestellt, kann der Schneidkopf 2 mehrere Meißel 5 aufweisen, die sich voneinander unterscheiden in dem Meißelpfad, entlang dem diese bewegt werden. Alternativ oder zusätzlich kann der Schneidkopf 2 mehrere Meißel 5 aufweisen, die übereinstimmen in dem Meißelpfad, entlang dem diese bewegt werden. Es sei allerdings angemerkt, dass nicht unbedingt nötig ist, dass der Bewegungspfad jedes Meißels 5 am Schneidkopf 2 im Sichtfeld einer Infrarotkamera 6 des Kamerasystems angeordnet ist. Mit anderen Worten muss die Überwachungsgruppe nicht alle Meißel aufweisen. Es kann genauso gut eine Art Stichprobenhafte Zustandsanalyse 807 erfolgen.
In Analogie zu den Ausführungsformen 300 veranschaulicht Fig.4 das Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 400 in einer schematischen Perspektivansicht, in denen die Abtragmaschine 202 als sogenannte Teilschnittmaschine 1 eingerichtet ist. Die Teilschnittmaschine 1 weist einen oder mehr als einen Schneidkopf 2 auf, der als Querschneidkopf eingerichtet ist. Beispielsweise kann der Ausleger 3 zwischen zwei Querschneidköpfen angeordnet sein.
Hierin wird exemplarisch auf die Teilschnittmaschine und ebenso auf die Stetigschnittmaschine Bezug genommen, wobei verstanden werden kann, dass das für die Teilschnittmaschine Beschriebene in Analogie für die Stetigschnittmaschine gelten kann und andersherum und ebenso für eine Abtragmaschine anderen Typs.
Fig.5A und 5B veranschaulichen jeweils das Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 500a, 500b in einer schematischen Perspektivansicht mit Blick auf den Schneidkopf 2, die sich in der Konfiguration des Kamerasystems 502 voneinander unterscheiden. Wie oben angedeutet, kann das Kamerasystem 502 mehrere Infrarotkameras 6 aufweisen, welche beispielsweise an dem Ausleger 3 montiert sind, und von denen die Bilddaten, auf denen das Geometrieermitteln 101 basiert, stammen.
Gemäß den Ausführungsformen 500a ist das Kamerasystem 502 derart eingerichtet (z.B. angeordnet und ausgerichtet), dass jeder Meißel 5 der Überwachungsgruppe pro Umdrehung des Schneidkopfs 2 durch das Sehfeld mehr als einer Infrarotkamera 6 des Kamerasystems 502 hindurch bewegt wird. Die Bilddaten weisen dann pro Meißel und pro Kreisbewegung des Meißels mehrere Einzelbilder des Meißels auf, die sich in ihrem Blickwinkel (auch als Perspektive bezeichnet) voneinander unterscheiden. Dies erleichtert es, den Verschleißgrad und/oder die Verschleißart zuverlässiger zu ermitteln, wie später noch genauer erläutert wird.
In einer exemplarischen Implementierung der Ausführungsformen 500a ist das Kamerasystem 502 eingerichtet, stereoskopische Bilddaten eines oder mehr als eines Meißels 5 zu erfassen. Beispielsweise sind einander unmittelbar benachbarte Infrarotkameras 6 des Kamerasystems 502 (auch als Kamerapaar bezeichnet) derart eingerichtet, dass deren Sehfelder an dem Schneidkopf 2 einander überlappen. Die stereoskopischen Bilddaten weisen beispielsweise pro Meißel 5 und pro Kreisbewegung des Meißels 5 zwei Einzelbilder des Meißels 5 (z.B. in derselben Position und/oder zum selben Zeitpunkt) auf, die sich in ihrem jeweiligen Blickwinkel (auch als Perspektive bezeichnet) voneinander unterscheiden. Gemäß den Ausführungsformen 500b ist das Kamerasystem 502 eingerichtet, nur monoskopische Bilddaten eines oder mehr als eines Meißels 5 zu erfassen. Beispielsweise sind einander unmittelbar benachbarte Infrarotkameras 6 des Kamerasystems 502 derart eingerichtet, dass deren Sehfelder an dem Schneidkopf 2 aneinandergrenzen oder zumindest einen Abstand voneinander aufweisen. Die Ausführungsformen 500b sind beispielsweise vorteilhaft, wenn weniger Infrarotkameras 6 pro Meißel zur Verfügung stehen, wenn eine höhere Bildauflösung benötigt wird, oder wenn die zur Verfügung stehenden Infrarotkameras 6 eine zu geringe Auflösung aufweisen, um mehrere Meißel 5 ausreichend genau zu erfassen.
Gemäß den Ausführungsformen 500b kann beispielsweise jeder Meißel 5 pro Umdrehung des Schneidkopfs 2 durch das Sehfeld genau einer Infrarotkamera 6 hindurch bewegt werden. Der Meißel kann beispielsweise pro Umdrehung des Schneidkopfs 2 nur aus einer Perspektive erfasst werden.
Das Bilderfassen 803 gemäß den Ausführungsformen 500b kann ausreichend (z.B. gleichwertig zu den Ausführungsformen 500a) sein, wenn der Meißel 5 für eine Eigendrehung eingerichtet ist (was bei Rundschaftmeißeln der Regelfall sein kann). Denn in diesem Fall unterscheidet sich die rotatorische Lage des Meißels relativ zu der Infrarotkamera 6 zum Zeitpunkt des Bilderfassens bei aufeinander folgenden Kreisbewegungen zumindest leicht aufgrund der Meißeleigendrehung. Die aufeinanderfolgenden Einzelbilder unterscheiden sich somit ebenso in der Perspektive, aus welcher der Meißel 5 optisch erfasst wurde.
Ist die Meißeleigendrehung blockiert (auch als Meißelblockade bezeichnet), wird der Meißel in den Ausführungsformen 500b aber auch den Ausführungsformen 500a nacheinander wiederholt in derselben Lage erfasst. Diese Meißelblockade lässt sich daher mittels eines Vergleichs der nacheinander erfassten Bilddaten oder mittels Geometrievergleichs 811 ermitteln, wie später noch genauer erläutert wird. Beispielsweise kann das Zustandsermitteln als Meißelzustand die Meißelblockade ermitteln, wenn das Ergebnis eines Vergleichs der nacheinander erfassten Bilddaten oder das Ergebnis des Geometrievergleichs 811 einen Schwellenwert unterschreitet.
In einer nicht dargestellten exemplarischen Implementierung der Ausführungsformen 500a weist das Abtragsystem 200 mehrere Kamerasysteme 502 gemäß den Ausführungsformen 500b auf, zwischen denen der Ausleger 3 angeordnet ist. Anschaulich kann eines der Kamerasysteme 502 auf einen unteren Abschnitt des Schneidkopfs 2 und eines der Kamerasysteme auf einen oberen Abschnitt des Schneidkopfs 2 gerichtet sein.
Fig.ßA und 6B veranschaulichen jeweils das Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 600a, 600b in einer schematischen Perspektivansicht mit Blick auf den Schneidkopf 2, die sich in der Konfiguration des Kamerasystem 502 voneinander unterscheiden analog zu den Ausführungsformen 500a, 500b. Im Unterschied dazu weist die Lagervorrichtung 3 zusätzlich einen Querträger 602 auf, der über den Ausleger hervorsteht und das Kamerasystem 502 trägt. Der Querträger 602 verbessert die Perspektive des Kamerasystems 502 und verbessert daher die Datengrundlage für das Geometrieermitteln 101.
Beispielsweise kann jedem Schneidkopf 2 eine Infrarotkamera 6 zugeordnet sein, die auf den Schneidkopf 2 gerichtet ist, beispielsweise derart, dass deren Sehfeld den (z.B. gesamten) Schneidkopf 2 erfasst. Beispielsweise kann der gesamte Schneidkopf 2 im Sehfeld der diesem zugeordneten Infrarotkamera 6 angeordnet sein (siehe Ausführungsformen 600b).
Analog zu den Ausführungsformen 500a ist das Kamerasystem 502 gemäß den Ausführungsformen 600a derart eingerichtet (z.B. angeordnet und ausgerichtet), dass der oder jeder Meißel 5 pro Umdrehung des Schneidkopfs 2 durch das Sehfeld mehr als einer Infrarotkamera 6 des Kamerasystems 502 hindurch bewegt wird, z.B. so, dass stereoskopische Bilddaten mindestens eines (d.h. eines oder mehr als eines) Meißel 5 erfasst werden.
Analog zu den Ausführungsformen 500b ist das Kamerasystem 502 gemäß den Ausführungsformen 600b derart eingerichtet (z.B. angeordnet und ausgerichtet), dass der mindesten eine Meißel 5 pro Umdrehung des Schneidkopfs 2 durch das Sehfeld genau einer Infrarotkamera 6 des Kamerasystems 502 hindurch bewegt wird, z.B. so dass nur monoskopische Bilddaten des mindestens einen Meißels 5 erfasst werden.
Fig.7 veranschaulicht das Abtragsystem 200 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 700 in einer schematischen Perspektivansicht mit Blick auf den Schneidkopf 2 analog zu den Ausführungsformen 600a, 600b, aber mit dem Unterschied, dass jedem Schneidkopf 2 zwei Infrarotkameras 6 (auch als Kamerapaar bezeichnet) zugeordnet sind, die auf Schneidkopf 2 gerichtet sind, beispielsweise derart, dass deren Sehfeld den (z.B. gesamten) Schneidkopf 2 erfasst. Dies verbessert die Datengrundlage noch weiter. Es können selbstverständlich pro Schneidkopf 2 auch mehr als zwei Infrarotkameras vorhanden und auf die Schneidkopf 2 gerichtet sein.
Analog zu den Ausführungsformen 600a kann jedes Kamerapaar, deren Infrarotkameras 6 auf einen Schneidkopf 2 gerichtet sind, derart eingerichtet (z.B. angeordnet und ausgerichtet) sein, dass stereoskopische Bilddaten des Schneidkopfs 2 erfasst werden.
Nachfolgend werden verschiedene exemplarische Implementierungen des Verfahrens für die hierin genannten Ausgestaltungen des Kamerasystems erläutert.
Fig.8 veranschaulicht das Geometrieermitteln 101 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Diagramm 800. Das Geometrieermitteln 101 kann eingerichtet sein, die Bilddaten 807i als Eingabe zu verarbeiten und die Geometrieangabe 852 (als Resultat des Geometrieermittelns 101) auszugeben. Das Geometrieermitteln 101 kann aufweisen, in 851, eine datenbasierten Repräsentanz 13 (auch als Geometrierepräsentanz 13 bezeichnet) einer Geometrie des Meißels 5 (z.B. hier exemplarisch der Kontur 13 des Meißelkopfes) basierend auf den Bilddaten zu ermitteln. Die Geometrierepräsentanz 13 kann eine oder mehr als eine von folgenden geometrischen Eigenschaften des Meißels (z.B. des Meißelkopfs) repräsentieren: eine Kontur; eine Querschnittsfläche, welche von der Kontur des Meißels (z.B. des Meißelkopfs) eingeschlossen wird und/oder eine flächige Projektion (aus dem Blickwinkel der Infrarotkamera) dieser; eine geometrische Ausdehnung.
Das Ermitteln 851 der Geometrierepräsentanz 13 kann beispielsweise mittels eines oder mehr als eines Bildverarbeitungsalgorithmus erfolgen. Der Bildverarbeitungsalgorithmus kann beispielsweise einen Filter (auch als Bildfilter oder Grafikfilter bezeichnet) aufweisen, der eingerichtet ist, für jedes Einzelbild, mehrere Bildkomponenten (z.B. Pixelkoordinaten) des Einzelbilds auszugeben, die ein vorgegebenes Kriterium erfüllen (auch als Herausfiltern bezeichnet). Beispiele für den Bildverarbeitungsalgorithmus weisen auf: eine Kantenerkennung, ein Fourier-Hochpassfilter, ein Schwellenwert-Filter, ein Fourier- Tiefpassfilter, eine Farbwert-Differenzanalyse, eine Objekterkennung, eine Geometrieerkennung, ein antrainierter Algorithmus. Der antrainierte Algorithmus kann beispielsweise mittels maschinellen Lernens trainiert werden, beispielsweise basierend auf Trainingsdaten, welche Bilddaten von Meißeln bekannter Geometrie aufweisen.
Der antrainierte Algorithmus kann z.B. ein einlagiges oder mehrlagiges künstliches neuronales Netz (KNN) in Verbindung mit einem Gradienten-Abstiegsverfahren sein. Das Netz kann beispielsweise ein rückgekoppeltes oder Feedforward-Multilayer-Perzeptron sein. Das KNN kann eine selbstlernende Klassifikation ausführen, etwa mit der Lernenden Vektorquantisierung, es kann zufällige bzw. statistische Lerngrößen enthalten (probabilistisches KNN) oder zeitverzögerte Angaben aus vorherigen Durchläufen verarbeiten, um eine bessere Klassifikation zu erreichen (zeitversetztes KNN).
Die Geometrierepräsentanz 13 kann alternativ oder zusätzlich im Allgemeinen mittels eines beliebigen Prozesses der Planimetrie ermittelt werden.
Die Farbwert-Differenzanalyse kann beispielsweise ein Differenzkriterium als Kriterium aufweisen, welches für eine Bildkomponente (z.B. ein Pixel) dann erfüllt ist, wenn eine Differenz des Farbwerts des Pixels zu angrenzenden Pixeln einen Schwellenwert übersteigt. Dies erleichtert es, die Kontur der Geometrierepräsentanz 13 zu ermitteln. In Analogie kann ein Schwellenwert eines Gradienten einer Ausgleichsrechnung, die auf mehreren Farbwerten basiert, als Kriterium dienen. Alternativ oder zusätzlich können diejenigen Bildkomponenten herausgefiltert werden, deren Farbwert einen Schwellenwert übersteigt und/oder deren Differenz des Farbwerts des Pixels zu angrenzenden Pixeln einen Schwellenwert unterschreitet (auch als Homogenitätskriterium bezeichnet). Dies erleichtert es, die Fläche der Geometrierepräsentanz 13 zu ermitteln. Die Geometrieangabe kann eine oder mehr als eine Eigenschaft der datenbasierten Geometrierepräsentanz 13 (auch als Geometrieeigenschaft bezeichnet) aufweisen oder zumindest davon abgeleitet sein. Beispiele für die Geometrieeigenschaft weisen auf: ein Umfang 13u der Geometrierepräsentanz 13; ein (z.B. geometrischer) Schwerpunkt 13m (vorzugsweise der flächigen Projektion, welche von einer Kontur des Meißels eingeschlossen wird), z.B. dessen Position; einen Flächeninhalt der Fläche 13a (beispielsweise die Querschnittsfläche des Meißels repräsentierend); einen Winkel 13w, welcher von zwei Kanten der Geometrierepräsentanz 13 eingeschlossen wird (z.B. an der Meißelspitze, auch als Keilwinkel 13w bezeichnet); eine Ausdehnung 13d der Geometrierepräsentanz 13 (z.B. ausgehend von der Meißelspitze, z.B. entlang der Meißelachse, auch als Meißelhöhe bezeichnet); eine oder mehr als eine Geometrieeigenschaft einer Thermomarkierung (auch als Markierungseigenschaft bezeichnet), worauf später noch genauer eingegangen wird.
Jede dieser Geometrieeigenschaften kann, für sich genommen, eine ausreichende Grundlage sein, um darauf basierend ein zuverlässiges Zustandsermitteln 103 durchzuführen. Es kann allerdings verstanden werden, dass die Zuverlässigkeit des Zustandsermittelns 103 verbessert werden kann, wenn die Geometrieangabe 852 mehrere Geometrieeigenschaften aufweist, die optional gewichtet werden können. Das Gewichten erreicht einen zusätzlichen Freiheitsgrad, um das Verfahren 100 an Störquellen unterschiedlichen Typs anzupassen und diese somit zu kompensieren.
Dargestellt ist eine mehrkomponentige Geometrieangabe 852, die mehrere numerische Werte als Komponenten (hier exemplarisch w1,..., wn; m1 ,..., mn; d1,..., dn; a1 ,. . ., an) aufweist und hierin zur Verkürzung der Schreibweise vektoriell ausgedrückt ist. Die mehrkomponentige Geometrieangabe 852 verbessert die Zuverlässigkeit der Informationen, auf denen das Zustandsermitteln 103 basiert. In dieser vektoriellen Schreibweise ausgedrückt, kann die mehrkomponentige Geometrieangabe 852 eine oder mehr als eine Dimension aufweisen, wovon jede Dimension eine Eigenschaft referenziert, in denen sich die Werte voneinander unterscheiden (z.B. einer Zeit, einem Typ, usw.).
Beispielsweise kann eine erste Dimension 852a der Geometrieangabe 852 einen Typ der Geometrieeigenschaft referenzieren. Alternativ oder zusätzlich kann eine zweite Dimension 852b der Geometrieangabe 852 das Einzelbild (hier exemplarisch #1 , #2, usw.) referenzieren, auf dem die Geometrieangabe 852 basiert, z.B. deren Bildnummer und/oder deren Zeitpunkt, und/oder auf andere Weise einen zeitlichen Verlauf referenzieren. Es können selbstverständlich auch mehr oder weniger Eigenschaften der Geometrieangabe 852 referenziert werden. Beispielsweise kann, z.B. pro Meißel und/oder Kreisbewegung des Meißels, alternativ oder zusätzlich die Perspektive referenziert werden, auf welcher die Komponente basiert.
In der dargestellten exemplarischen Matrix können alle Einträge der Spalte #1 auf demselben Einzelbild oder mehreren Einzelbildern desselben Zeitpunkts basieren. Alternativ oder zusätzlich können alle Einträge der Zeile des Winkels 13w den Wert eines Winkels 13w, welcher von zwei Kanten der Geometrierepräsentanz 13 eingeschlossen wird (z.B. an der Meißelspitze), angeben. Die Einträge entlang der zweiten Dimension 852b bilden dann den zeitlichen Verlauf der Geometrieeigenschaften ab, was es erleichtert, kleine Veränderungen der Meißelgeometrie zu erkennen.
Optional kann das Zustandsermitteln 103 auf einem numerischen Wert basieren, der eine Funktion der (z.B. gewichteten) Werte von mehreren Geometrieeigenschaften unterschiedlichen Typs und/oder unterschiedlicher Zeitpunkte ist. Dies verbessert die Zuverlässigkeit der Informationen, auf denen das Zustandsermitteln 103 basiert. Die Wichtung der Werte von mehreren Geometrieeigenschaften unterschiedlichen Typs und/oder unterschiedlicher Zeitpunkte erleichtert die Anpassung des Verfahrens an die konkrete Anwendung.
Optional kann der Bildverarbeitungsalgorithmus einen Algorithmus aufweisen, der eingerichtet ist, eine Vorstufe der Geometrierepräsentanz 13 in die Geometrierepräsentanz 13 zu überführen. Ein Beispiel dafür ist das Glätten der Fläche 13a, der Kontur 13u oder Ähnlichem. Ein dazu alternatives oder zusätzliches Beispiel ist eine Ausgleichsrechnung, welche eine Ansammlung von Pixelkoordinaten in einen vektorbasierten Pfad überführt. Der Pfad kann beispielsweise ein Polyeder sein, welcher als Kontur 13u verwendet wird, und/oder geglättet werden. Dasselbe gilt in Analogie für die Knoten des Pfads.
Wie oben erläutert, weist das Verfahren 100 optional den Geometrievergleich 811 auf. In dem Fall basiert das Zustandsermitteln auf einem Ergebnis (auch als Vergleichsergebnis bezeichnet) des Geometrievergleichs 811. In einer ersten exemplarischen Implementierung dessen, wird die Geometrieangabe 852 mit einem (z.B. abgespeicherten) Soll-Zustand des Meißels als Referenzzustand verglichen (auch als Absolutvergleich bezeichnet), z.B. mit einer Soll-Geometrieangabe. In der ersten oder einer dazu alternativen zweiten exemplarischen Implementierung dessen, wird die Geometrieangabe mit einer vorherigen (z.B. abgespeicherten) Geometrieangabe desselben Meißels als Referenzzustand verglichen (auch als Relativvergleich bezeichnet). Dies kann optional erforderlich sein, wenn ein neu eingesetzter, praktisch unbenutzter Meißel andere Oberflächeneigenschaften als ein benutzter Meißel aufweist und daher die Konturerkennung erschwert ist. Die Soll-Geometrieangabe könnte dann beispielsweise nach einer definierten niedrigen Anzahl Betriebsstunden ermittelt werden. Der Relativvergleich kann alternativ oder zusätzlich aufweisen, mehrerer Komponenten der Geometrieangabe gleichen Typs miteinander zu vergleichen, insofern die Geometrieangabe zeitabhängig ist.
Der Absolutvergleich erleichtert den Vergleich mehrerer Meißel untereinander und/oder erlaubt es, eine Reststandzeit eines Meißels zu ermitteln. Der Relativvergleich verbessert die Zuverlässigkeit des Verfahrens. In einem beispielhaften Szenario wird die geometrische Eigenschaft (z.B. Kontur) des Meißels durch daran anhaftendes Gesteinsmaterial überlagert. Fehler aufgrund dieser Überlagerung lassen sich jedoch durch einen statistischen Vergleich mit den Vorgängerbildern als Relativvergleich und einer Instruktion, eine leicht verzögerte Warnung (als Signal) auszugeben, vermeiden. Alternativ oder zusätzlich kann das anhaftende Material durch die geringere Wärmeleitfähigkeit und Unterschiede im Emissionsgrad bereits im Absolutvergleich dunkler erscheinen und daher vom eigentlichen Meißel unterscheidbar sein.
Das Verfahren 100 kann optional aufweisen, die ermittelte Geometrieangabe 852 und/oder die zugrundeliegenden Bilddaten als ungültig zu klassifizieren (auch als Verwerfen bezeichnet) auf Grundlage eines Ergebnisses des Geometrievergleichs 811. Das Zustandsermitteln 103 kann in diesem Fall optional eingerichtet sein, alle als ungültig klassifizierten Geometrieangaben 852 zu ignorieren. In einer exemplarischen Implementierung des Verwerfens kann diese basierend auf dem Ergebnis des Relativvergleichs erfolgen, beispielsweise wenn eine Abweichung der Ist- Geometrieangabe von der vorherigen Geometrieangabe einen Schwellenwert überschreitet. Beispielsweise kann eine Meißelkontur nur dann als gültig klassifiziert werden, wenn diese in ähnlicher Form wiederkehrend auftritt, und andernfalls als Ausreißer verworfen werden.
Nachfolgend werden verschiedene Implementierungen des Verfahrens 100 erläutert, bei denen die Geometrierepräsentanz 13 ermittelt wird.
Fig.9 veranschaulicht das Verfahren 100 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Ablaufdiagramm 900. Das Bilderfassen 803 und/oder das Kamerasystem 502, mittels dessen das Bilderfassen 803 erfolgt, können eingerichtet sein, Bilddaten 807i zu erfassen, die pro (z.B. n) Kreisbewegung(en) des Meißels 5 um die Drehachse 201 herum genau ein Einzelbild 9 aufweisen (n kann beispielsweise 1 oder mehr sein). Beispielsweise kann das Bilderfassen 803 mit der Kreisbewegung des Meißels 5 synchronisiert sein, z.B. derart, dass eine Frequenz des Bilderfassens fß (auch als Bilderfassungsfrequenz bezeichnet) eine Funktion der Umlauffrequenz fo des Meißels 5 ist.
Beispielsweise kann die Relation erfüllt sein: n-fo fß, wobei n eine natürliche Zahl ist.
Es kann vorteilhaft sein, wenn die Zustandsanalyse 807 für jeden Meißel 5 am Schneidkopf 2 einzeln erfolgt, d.h. dass die Überwachungsgruppe alle Meißel 5 am Schneidkopf 2 aufweist. Daher kann verstanden werden, dass die hierin beschriebene Verarbeitung von Bilddaten in Analogie für jeden Meißel 5 am Schneidkopf 2 durchgeführt werden kann, dies aber nicht notwendigerweise so sein muss. Es kann auch ausreichen, die Zustandsanalyse 807 nicht für alle Meißel 5 am Schneidkopf 2 durchzuführen, um Ressourcen zu sparen. In dem Fall kann die Überwachungsgruppe nur einen Teil (z.B. weniger als 90% oder weniger als 75%) der Meißel 5 am Schneidkopf 2 aufweisen.
Es kann ferner vorteilhaft sein, wenn die Zustandsanalyse 807 jedes Meißels 5 der Überwachungsgruppe auf zumindest einem Einzelbild des Meißels 5 pro Zeitintervall basiert. Das Zeitintervall kann beispielsweise die Dauer einer vollständigen Kreisbewegung des Meißels 5 (d.h. 1/fo) sein. In dem Fall kann der Meißels 5 jedes Mal optisch erfasst werden, wenn dieser das Kamerasystem passiert. Dies kann allerdings, beispielsweise je mehr Meißel 5 der Schneidkopf 2 hält, die Bilderfassungsfrequenz, bei der das Kamerasystem 502 zuverlässige Einzelbilder liefert, übersteigen. In diesem Fall, oder auch aus anderen Gründen, kann es auch ausreichen, wenn als Zeitintervall das n-fache der Dauer einer Kreisbewegung des Meißels 5 verwendete wird. Es kann ferner vorteilhaft sein, die Bilderfassungsfrequenz auf den Arbeitsablauf abzustimmen, beispielsweise nach jedem Vollschnitt auf der Ortsbrust, während die Maschine den Ausleger im Leerlauf in eine neue Ausgangsposition bewegt.
Als Bestandteil der Bilddaten 807i ist hier exemplarisch ein temperaturbasiertes Einzelbild 9 (auch als Infrarotbild 9 bezeichnet) des Meißels 5 während des Abtragprozesses 809 gezeigt. Aufgrund der mechanischen Reibung des Meißels 5 an dem Abtraggut während des Abtragprozesses 809 wird thermische Leistung in den Meißels 5 (hauptsächlich an dessen Meißelspitze) eingetragen, was zu einer Erwärmung des Meißels 5 führt. Dem wirkt die Abkühlung des Meißels durch Abgabe von Infrarotstrahlung und Wärmeübertragung an seine Umgebung (z.B. durch Wärmeleitung im Meißel und an Kontaktpunkten an den Meißelhalter) entgegen. Abkühlung und Erwärmung erreichen ein Gleichgewicht, wenn der Meißel die sogenannte Betriebstemperatur erreicht, um welche herum die Ist- Temperatur des Meißels 5 im Zyklus der Kreisbewegung und/oder der Abtragsequenz schwankt. Die mittlere Betriebstemperatur des Meißels kann im Regelbetrieb, ohne erhöhte Verschleißereignisse wie Blockaden, beispielsweise größer sein als ungefähr 150°C, oder als ungefähr 250°C, während an der Spitze auch im Regelbetrieb kurzzeitig beispielsweise mehr als 750°C erreicht werden können.
Die Abgabe von Wärme von dem Meißel an den Meißelhalter ist beispielsweise eine Funktion der Wärmeleitfähigkeit dieser, der Kontaktfläche dieser miteinander und der Kontaktzeit dieser miteinander.
Vereinfacht gesprochen entsteht ein Wärmefluss von der Meißelspitze 10 durch den Meißelkopf 11 hindurch zu dem Meißelhalter 8 oder zumindest dem Meißelschaft hin, was zu einem Temperaturgradienten führt, der von den Farbinformationen des Infrarotbildes 9 repräsentiert wird. Beispielsweise korrespondiert ein größerer Helligkeitswert des Infrarotbildes 9 zu einer größeren Temperatur und damit zu dem Meißelkopf 11.
Dieser Temperaturgradient entsteht bereits kurz nach dem Beginn des Abtragprozesses 809 (beispielsweise nach einer kurzen Schneidphase) und kann auch während der gesamten Kreisbewegung des Meißels erfasst werden, selbst wenn der Meißel nur einen Bruchteil der Kreisbewegung in Kontakt mit dem Abtraggut ist. Dies gilt ebenso für die Zeit, in welcher der Abtragprozess 809 unterbrochen ist, beispielsweise wenn gerade nicht geschnitten wird, was beim Repositionieren nach dem Schneiden einer Ortsbrusthöhe von oben nach unten oder umgekehrt mit einer Teilschnittmaschine oder einer Stetigschnittmaschine der Fall sein kann. Je nach konkreter Implementierung kann das Bilderfassen nur dann erfolgen, wenn der Abtragprozess 809 unterbrochen wird, d.h. wenn kein Meißel in Kontakt mit dem Abtraggut ist und/oder die Abtragmaschine 202 einen Abstand von dem Abtraggut aufweist.
In einer Ausführungsform (z.B. dem oben erläuterten Fall, vorzugsweise wenn während des Schneidens Aufnahmen gemacht werden, bei denen die Gefahr besonders hoch ist) kann das Abtragsystem eine Kameraschutzvorrichtung aufweisen, welche das Kamerasystem (z.B. ein oder mehr als ein Kameraobjektiv davon) vor Feststoffpartikeln (z.B. umherfliegendem Schneidgut) aus dem Abtragprozess 809 schützt (z.B. abdeckt). Es kann allerdings verstanden werden, dass die Kameraschutzvorrichtung alternativ oder zusätzlich auch in anderen Fällen eingesetzt werden kann, wie später noch genauer beschrieben wird.
In einer anderen Implementierung kann das Bilderfassen erfolgen, wenn der Abtragprozesses 809 mittels des Schneidkopfs 2 (z.B. eine Schneidwalze 2) erfolgt, z.B., wenn der Meißel in der Leerlaufphase seines Meißelpfads ist, oder auch im Leerlaufbetrieb (z.B. in einer Leerlaufdrehung) nach dem Abtragprozess 809. Optional können der Meißel 5 und der Meißelhalter 8 in mehreren Perspektiven erfasst werden.
Wenn die Infrarotkamera 6 das Bilderfassen (auch als Aufzeichnen bezeichnet) nach oder auch bereits während eines Abtragprozesses 809 beginnt, ist der Meißel 5 aufgrund des Temperaturgradienten zu dem Meißelhalter 8, der Schneidwalze 2 und/oder der Umgebung im Infrarotbild 9 gut erkennbar, beispielsweise mittels des Bildverarbeitungsalgorithmus oder eines anderen Prozesses der Bildverarbeitung. Auf dem Infrarotbild 9 von der Infrarotkamera 6 ist die höchste Temperatur an der Meißelspitze 10 (z.B. anhand der Helligkeit) zu erkennen, gefolgt vom Meißelkopf 11 und Meißelhalter 8.
Wird die Temperatur mittels Helligkeitswerten kodiert, ist der Bildbereich mit der höchsten Temperatur in dem Infrarotbild 9 am hellsten, der Hintergrund 12 (dies kann entweder die Schneidwalze 2 oder die Umgebung sein) ist etwas dunkler. In dem Fall kann das Geometrieermitteln aufweisen, basierend auf dem hellen Bildbereich des Infrarotbilds 9 die Meißelkontur 13 des Meißelkopfs 11 als Geometrierepräsentanz 13 zu ermitteln.
Unterscheiden sich der Meißel 5 und der Meißelhalter 8 in ihrer Wärmeleitfähigkeit und/oder in dem Material, aus dem diese bestehen, sind Unterschiede in der Temperatur zwischen diesen noch größer und somit besser zu ermitteln. Die Strahlung, welche die im Infrarotbild erfassten Körper emittieren, kann allerdings auch von dem Emissionsgrad der Oberflächen der Körper abhängen, sodass Körper mit der gleichen Temperatur auf dem erfassten Infrarotbild unterschiedlich dargestellt werden können, z.B. ein neuer Meißel (oder Meißelhalter), ein verschlissener Meißel (oder Meißelhalter) und ein korrodierter Meißel (oder Meißelhalter). Meißel mit Kratzern, anhaftendem Dreck und Korrosion emittieren Infrarotstrahlung besser als neue Meißel mit vergleichsweise glatter Oberfläche, so dass deren Konturen auf dem Infrarotbild umso besser erkennbar sind, je länger sie sich im Betrieb befunden haben.
Fig.10 veranschaulicht das Verfahren 100 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Ablaufdiagramm 1000 ähnlich zu dem Ablaufdiagramm 900, mit dem Unterschied, dass das Kamerasystem 502 (z.B. pro Kreisbewegung) mehrere Einzelbilder des Meißels 5 erfasst, die sich in der Perspektive (auch als Bildperspektive bezeichnet) voneinander unterscheiden. Beispielsweise werden die mehreren Einzelbilder (Infrarotbilder) mittels derselben Infrarotkamera 6 erfasst aus verschiedenen Blickwinkeln.
Fig.11 veranschaulicht das Verfahren 100 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einem schematischen Ablaufdiagramm 1100 ähnlich zu dem Ablaufdiagrammen 900, 1000, mit dem Unterschied, dass die Infrarotkamera 6 neben einer Ebene 1002 (auch als Umlaufebene bezeichnet) angeordnet ist, in welcher der Meißelpfad angeordnet ist (auch als seitliche Perspektive bezeichnet). Das Bilderfassen 803 ist links mit Blickrichtung entlang der Kopfachse 201 und rechts mit Blickrichtung quer zur Kopfachse 201 dargestellt.
Diese seitliche Perspektive kann sich beispielsweise ergeben, wenn mehrere nebeneinander angeordnete Meißelpfade durch das Sichtfeld derselben Infrarotkamera 6 hindurch verlaufen. Eine seitliche Perspektive kann sich aber auch dann ergeben, wenn die Meißelachse eines Meißels 5a (siehe Fig.5B) schräg zu der Umlaufebene 1002 des Meißels 5a ist, was beispielsweise an den Randabschnitten eines Schneidkopfs 2 (z.B. einer Schneidwalze 2) vorkommt, wenn ein seitlich gerichteter Abtragprozess 809 begünstigt werden soll.
Im Fall der seitlichen Perspektive ist es möglich, mittels derselben Infrarotkamera 6 mehrere Geometrierepräsentanzen 13 zu ermitteln, die zu verschiedenen Perspektiven des Schneidkopfs 2 korrespondieren. Dies bietet die gleichen Möglichkeiten wie die Auswertung mittels mehrerer Infrarotkameras erfasster stereoskopischer Bilddaten (die zur selben Bilderfassungszeit korrespondieren).
Fig.12 veranschaulicht eine Konfiguration des Kamerasystems beim Bilderfassen 803 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht 1200, beispielsweise analog zu dem Bilderfassen 803 der Ablaufdiagramme 900, 1000 und/oder 1100. Das Kamerasystem kann zwei oder mehr Infrarotkameras 6 aufweisen, welche den Meißel 5 (z.B. zum selben Zeitpunkt) aus verschiedenen Perspektiven (auch als Stereosicht bezeichnet) erfassen. Dies erleichtert es, stereoskopische Bilddaten bereitzustellen. Diese Stereosicht begünstigt es, eine Schwankung der Meißelgeometrie zu ermitteln und/oder eine Abhängigkeit der Meißelgeometrie von der Perspektive zu ermitteln. Dies erleichtert es, zwischen einem symmetrischem und einem asymmetrischen Meißelverschleiß als Verschleißtyp zu unterscheiden. Fig.13 veranschaulicht einen Meißel 5 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 1300 in einer schematischen Seitenansicht 1300a mit Blickwinkel quer zur Meißelachse 203 und einer schematischen Draufsicht 1300b mit Blickwinkel entlang der Meißelachse 203, in denen der Meißel 5 eine Markierung 14 (auch als Thermomarkierung 14, Verschleißmarker oder kurz als Marker bezeichnet) am Meißelkopf 11 aufweist. Gemäß verschiedenen Ausführungsformen wurde anschaulich erkannt, dass eine solche Thermomarkierung 14 anhand der Bilddaten identifizierbar ist und sich vom Rest des Meißels 5 abhebt. Beispielsweise wurde beobachtet, dass bereits frische Kratzer eines ansonsten fabrikneuen Meißels im Infrarotbild dunkler erscheinen.
Die Thermomarkierung 14 kann ein oder mehr als ein Segment (auch als Markierungssegment bezeichnet) aufweisen. Die Thermomarkierung 14 des Meißels 5 (beispielsweise jedes Markierungssegment davon) kann sich in zumindest einer thermischen Eigenschaft von dem Meißelkopf 11 (z.B. der Verdickung 11 k und/oder der Meißelspitze 10) unterscheiden, beispielsweise in einem thermischen Emissionsgrad und/oder einer Wärmeleitfähigkeit. Dies erreicht, dass die Thermomarkierung 14 im Infrarotbild als Inhomogenität sichtbar wird, beispielsweise selbst bei kleinen Temperaturunterschieden und/oder wenn der Wärmefluss durch den Meißel 5 hindurch zeitinvariant ist.
Die Thermomarkierung 14 kann beispielsweise eine Keramik (z.B. Wolframkarbid), Aluminiumbrass, Aluminium, Bronze, Edelstahl, Emaille, Messing aufweisen oder daraus bestehen. Darüber hinaus können Rillen auf dem Meißelkopf gefertigt werden, sodass das geschnittene Gestein die Rillen verstopft und dadurch werden entsprechende Thermomarkierung(en) fortwährend im Betrieb erstellt.
Exemplarische Implementierungen der Thermomarkierung 14 (beispielsweise jedes Markierungssegment davon) sind mittels einer Beschichtung und/oder eines Materials verschiedener Wärmeleitfähigkeit und/oder Emissionsgrads als der Meißelkopf 11 gebildet. Exemplarische Implementierungen der Thermomarkierung 14 (beispielsweise eines oder mehr als eines Markierungssegments davon) sind in den Meißelkopf 11 eingebettet, aus diesem ausgeschnitten oder auf diesen als Beschichtung aufgebracht. Exemplarische Implementierungen der Thermomarkierung 14 (beispielsweise eines oder mehr als eines Markierungssegment davon) sind zwischen der Verdickung 11 k und der Meißelspitze 10 angeordnet.
Die Geometrieangabe kann beispielsweise auf der Thermomarkierung 14 basieren, was das Geometrieermitteln 101 zuverlässiger macht. Anschaulicher gesprochen, kann eine unvollständige und/oder verformte Thermomarkierung 14 anzeigen, wo und/oder auf welche Weise der Meißel 5 (z.B. auf seiner Außenfläche) verschlissen ist, während ein Profilbild immer nur den Verschleiß entlang der Konturlinie abbildet.
Weist der Meißels 5 die Thermomarkierung 14 auf, kann die Geometrierepräsentanz 13 (z.B. pro Markierungssegment) eine datenbasierte Repräsentanz (auch als Markierungsrepräsentanz bezeichnet) einer Geometrie der Thermomarkierung 14 des Meißels 5 aufweisen oder daraus bestehen. Beispiele für die aus der Markierungsrepräsentanz abgeleiteten Geometrieeigenschaft (in dem Fall auch als Markierungseigenschaft bezeichnet) weisen in diesem Fall auf: einen Umfang 13u einer Markierungsrepräsentanz; einen (z.B. geometrischen) Schwerpunkt 13m (vorzugsweise der flächigen Projektion, welche von einer Kontur der Thermomarkierung oder zumindest eines Markierungssegments eingeschlossen wird) der Markierungsrepräsentanz, z.B. dessen Position; einen Flächeninhalt der Fläche der Markierungsrepräsentanz; einen Winkel, welcher von zwei Kanten der Markierungsrepräsentanz eingeschlossen wird; eine Ausdehnung der Markierungsrepräsentanz; eine Anzahl von Markierungssegmenten.
Wie dargestellt, kann die Thermomarkierung 14 mehrere streifenförmige (dann auch als Streifen bezeichnet) und/oder ringförmige Markierungssegmente aufweisen, welche die Meißelachse 203 umlaufen. Mit zunehmendem Verschleiß verschwinden diese Streifen 14, was zu einem anderen Infrarotbild 9 führt.
Die Thermomarkierung 14 stellt anschaulich ein Mittel bereit, welches alternativ oder zusätzlich zu der flächenhaften Geometrie des Meißels 5 im Infrarotbild berücksichtigt werden kann, um den Verschleißzustand (z.B. Verschleißgrad) des Meißels zu ermitteln.
In einer exemplarischen Implementierung sind die Streifen 14 eingebettet in den Meißelkopf 11 . In einer anderen exemplarischen Implementierung ist der Meißelkopf 11 beschichtet mit den Streifen 14, die eine andere Wärmeleitfähigkeit und/oder Emissionsgrad als der darunterliegende Meißelkopf 11 aufweisen. Der Abtrag einer solchen Beschichtung 15 (siehe auch Fig.16) lässt sich im Infrarotbild schrittweise erkennen als Unterschied vom Gutbildmuster. In einer weiteren exemplarischen Implementierung sind die Streifen 14 aus der Oberfläche des Meißelkopfs ausgeschnitten und füllen sich im Betrieb mit geschnittenem Material.
Die Zustandsanalyse 807 kann beispielsweise auf mehreren Streifen 14 oder einer Beschichtung 15 des Meißels 5 basieren, um den Verschleiß am Meißelkopf 11 im Infrarotbild 9 zu ermitteln. Mittels der Zustandsanalyse 807, die aufweist eine oder mehr als eine Geometrieeigenschaft der Streifen 14 oder der Beschichtungen 15 zu ermitteln, kann der Verschleißzustand ermittelt werden, beispielsweise der Verschleißgrad quantitativ geschätzt werden.
Fig.14 veranschaulicht einen Meißel 5 in einer schematischen Seitenansicht 1400a mit Blickwinkel quer zur Meißelachse 203 und einer schematischen Draufsicht 1400b mit Blickwinkel entlang der Meißelachse 203 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 1400 analog zu den Ausführungsformen 1300, in denen die Thermomarkierung 14 mehrere geradlinige und/oder von der Meißelspitze weg erstreckte Streifen aufweist Fig.15 veranschaulicht einen Meißel 5 in einer schematischen Seitenansicht 1500a mit Blickwinkel quer zur Meißelachse 203 und einer schematischen Draufsicht 1500b mit Blickwinkel entlang der Meißelachse 203 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 1500 analog zu den Ausführungsformen 1300, 1400, in denen die Thermomarkierung 14 mehrere entlang einer Schraubenlinie erstreckte Streifen aufweist.
Fig.16 veranschaulicht einen Meißel 5 in einer schematischen Seitenansicht 1600a mit Blickwinkel quer zur Meißelachse 203 und einer schematischen Draufsicht 1600b mit Blickwinkel entlang der Meißelachse 203 gemäß verschiedenen Ausführungsformen 1600 analog zu den Ausführungsformen 1400, 1500, in denen die Thermomarkierung 14 eine Beschichtung 15 des Meißelkopfs 11 aufweist, die zwischen der Meißelspitze 10 und der Verdickung 11k angeordnet ist.
Fig.17A veranschaulicht Meißel 5 verschiedener Verschleißzustände in einer schematischen Perspektivansicht 17 und sich daraus ergebende Geometrierepräsentanzen in einer schematischen Ansicht 19 gemäß verschiedenen Ausführungsformen, welche auf Bilddaten aus einer ersten Perspektive 1700a (beispielsweise Perspektive A in Fig.12) basieren. Fig.17B veranschaulicht dieselben Meißel 5 in einer schematischen Perspektivansicht 18 und sich daraus ergebende Geometrierepräsentanzen in einer schematischen Ansicht 20 gemäß verschiedenen Ausführungsformen, welche auf Bilddaten aus einer zweiten Perspektive 1700b (beispielsweise Perspektive B in Fig.12) basieren.
Der Meißelzustand 1701 repräsentiert einen unbenutzten Meißel 5 (beispielsweise als Soll-Zustand), dessen Verschleißgrad beispielsweise 0 beträgt. Meißelzustand 1703 repräsentiert einen benutzten Meißel 5, dessen Verschleißgrad beispielsweise größer ist als 0 und dessen Verschleißtyp (auch als Verschleißart bezeichnet) ein symmetrischer Verschleiß ist. Meißelzustand 1705 repräsentiert einen benutzten Meißel 5, dessen Verschleißgrad beispielsweise größer ist als 0 und dessen Verschleißtyp ein asymmetrischer Verschleiß ist. Zur Geometrierepräsentanz ist in Ansicht 19 jeweils der Flächeninhalt als erste Geometrieeigenschaft und deren Verhältnis zum Soll-Meißelzustand 1701 (in Prozent) als zweite Geometrieeigenschaft angegeben.
Der asymmetrische Verschleiß kann aufweisen, dass ein Ausbruch von Teilen der Meißelspitze 10 erfolgt oder ein einseitiges Abschleifen aufgrund einer Meißelblockade erfolgt. Wie zu erkennen ist, kann der symmetrische Verschleiß vom asymmetrischen Verschleiß unter Umständen schwer zu unterscheiden sein, wenn Bilddaten aus nur einer Perspektive vorliegen. Ein asymmetrischer Verschleiß, z.B. aufgrund einer Meißelblockade, kann bei einer ungünstigen Lage der Infrarotkamera 6 dann nur schwer erkannt werden.
Gemäß verschiedenen Ausführungsformen kann der Meißelzustand auf einem Ergebnis des Geometrievergleichs 811 basieren, der einen Vergleich von Geometrieangaben unterschiedlicher Perspektiven aufweist. Dies kann es vereinfachen, den symmetrischen Verschleiß vom asymmetrischen Verschleiß zu unterscheiden.
Beispielsweise kann als Meißelzustand ein asymmetrischer Verschleiß ermittelt werden, wenn eine Schwankung der Geometrieeigenschaft (z.B. des Flächeninhalts und/oder der Kontur) zwischen der ersten Perspektive und der zweiten Perspektiven einen Schwellenwert überschreitet.
In einer exemplarischen Implementierung zeigt Ansicht 19 Geometrierepräsentanzen von Konturen 13 des Meißel 5 verschiedener Verschleißzustände, die basierend auf einem oder mehr als einem Infrarotbild 9 pro Meißel 5 ermittelt werden. Wie anhand der darüber in Perspektivansicht 17 dargestellten Meißel 5 zu erkennen ist, führen verschiedene Verschleißzustände zu ähnlichen Angaben des Flächeninhalts bzw. des Verhältnisses zum Soll-Meißelzustand 1701. Dennoch lässt sich als Meißelzustand eine geschätzte Reststandzeit ermitteln basierend auf der Geometrierepräsentanz, beispielsweise deren Flächeninhalt bzw. deren Verhältnis zum Soll-Meißelzustand 1701. Dieselben Meißelzustände sind in Ansichten 18 und 20 aus einer anderen Perspektive gezeigt.
Alternativ oder zusätzlich können die Meißelhöhe des Meißelkopfs 11 , der Keilwinkel des Meißel 5, und/oder die Lage des Schwerpunktes der ermittelten Meißelkontur 13 ermittelt werden, um den Verschleißgrad, die Reststandzeit und/oder die Verschleißart zu ermitteln.
In einer exemplarischen Implementierung wird nach jeder Drehbewegung des Schneidkopfs der Ist- Zustand eines oder mehr als eines (z.B. jedes) Meißels 5 des Schneidkopfs aktualisiert. Beispielsweise kann der Ist-Meißelzustand als Wert (auch als Zustandswert bezeichnet) ausgedrückt werden, der fortlaufend aktualisiert wird. Der Zustandswert kann beispielsweise angeben, wie groß der Unterschied zwischen dem Ist-Meißelzustand (z.B. dem Ist-Flächeninhalt der Geometrierepräsentanz) und dem Soll- Zustand des jeweiligen Meißels 5 ist.
Übersteigt die Schwankung der Geometrieangabe zwischen mehreren Perspektiven einen Schwellenwert, kann das Zustandsermitteln aufweisen, den asymmetrischen Verschleißtyp zu ermitteln, und ansonsten den symmetrischen Verschleißtyp zu ermitteln, als Komponente des Meißelzustands. Alternativ oder zusätzlich kann das Zustandsermitteln aufweisen, die Schwankung der Geometrieabgabe in einen Grad der Asymmetrie des Verschleißes zu überführen als Komponente des Meißelzustands.
Fig.18 veranschaulicht eine grafische Benutzerschnittstelle 21 der Abtragmaschine 202 in einer schematischen Draufsicht 1800, in denen das Verfahren 100 aufweist, den (z.B. aktualisierten) Ist- Meißelzustand des oder jedes Meißels (als Ergebnis des Zustandsermittelns 103) graphisch auszugeben, zumindest in Form einer grafischen Darstellung und/oder als Zustandswert. Der aktualisierte Ist- Meißelzustand wird somit für den Bediener der Abtragmaschine 202 besser sichtbar gemacht. Die grafische Benutzerschnittstelle kann mittels der Datenverarbeitungsvorrichtung 106 und/oder einer Anzeigevorrichtung (z.B. ein Display und/oder einen Touchscreen aufweisend) implementiert sein. Die grafische Benutzerschnittstelle kann sowohl physische Komponenten als auch codebasierte Komponenten (z.B. Software) aufweisen.
Die grafische Darstellung kann beispielsweise jeden Meißel 5 in seiner Position auf dem Schneidkopf 2 als Symbol 22 (z.B. Piktogramm) angeben, ergänzt durch den Zustandswert, den Verschleißtyp und/oder eine Meißelnummerierung. Die Meißelnummerierung kann beispielsweise einen die Position des Meißels repräsentierenden Code aufweisen, z.B. L1-1 für den ersten Meißel 5 der ersten Spirale auf der linken Schneidtrommel 2.
In einer exemplarischen Implementierung ist die grafische Benutzerschnittstelle eingerichtet, für jeden Meißel 5 neben der Meißelnummerierung ein Symbol 22 (auch als Meißelsymbol bezeichnet) einschließlich des Zustandswerts und des Verschleißtyps 23 anzuzeigen. In der Darstellung korrespondiert die Angabe „S“ zu dem symmetrischen Verschleißtyp und „A“ zu dem asymmetrischen Verschleißtyp. Sinkt der Flächeninhalt der Fläche 13a unter einen Schwellenwert, z.B. unter 70% des Soll-Flächeninhalts der Fläche 13a, wird die Farbe des Meißelsymbols geändert, beispielsweise auf Rot, um einen hohen Verschleißgrad als Komponente des Ist-Meißelzustands anzugeben.
Alternativ oder zusätzlich kann die grafische Benutzerschnittstelle eingerichtet sein, z.B. in Reaktion auf eine Nutzereingabe, die Infrarotbilder 9 auszugeben, was dem Nutzer eine alternative Grundlage zur Steuerung der Abtragmaschine 202 bietet.
Fig.19 veranschaulicht eine Konfiguration des Kamerasystems beim Bilderfassen 803 gemäß verschiedenen Ausführungsformen in einer schematischen Perspektivansicht 1900, beispielsweise analog zu dem Bilderfassen 803 der Ablaufdiagramme 1600, 1700 und/oder 1800, ähnlich zu der Perspektivansicht 1200 mit dem Unterschied, dass der Meißel 5 ein Rollenmeißel vom Typ des Diskenmeißels ist. Das für den Diskenmeißel hierin Beschriebene kann in Analogie gelten für einen Rollenmeißel vom Typ des Warzenmeißels. Ein Rollenmeißel 5 ist im Betrieb drehbar gelagert um seine Meißelachse herum, beispielsweise mittels eines Drehlagers. Das Drehlager kann beispielsweise in den Rollenmeißel 5 oder den Meißelhalter 8 integriert sein.
Das Kamerasystem kann zumindest eine Infrarotkamera 6, z.B. zwei oder mehr Infrarotbildkameras 6, aufweisen. Mehrere Infrarotkameras 6 können eingerichtet sein, den Rollenmeißel 5 (z.B. zum selben Zeitpunkt) aus verschiedenen Perspektiven (auch als Stereosicht bezeichnet) erfassen (beispielsweise Perspektive A und Perspektive B). Diesbezüglich gilt das hierin Beschriebene (siehe Fig.17A und 17B) in Analogie. Fig.20A veranschaulicht Rollenmeißel 5 in einer schematischen Seitenansicht 2017 und eine sich daraus ergebende Geometrierepräsentanz in einer schematischen Ansicht 19 gemäß verschiedenen Ausführungsformen, welche auf Bilddaten aus einer ersten Perspektive 2000a (beispielsweise Perspektive A in Fig.19) basieren. Fig.20B veranschaulicht dieselben Rollenmeißel 5 in einer schematischen Seitenansicht 2018 und sich daraus ergebende Geometrierepräsentanzen in einer schematischen Ansicht 20 gemäß verschiedenen Ausführungsformen, welche auf Bilddaten aus einer zweiten Perspektive 2000b (beispielsweise Perspektive B in Fig.19) basieren. Diesbezüglich gilt das hierin Beschriebene (siehe beispielsweise Fig.17A und 17B) in Analogie.
Nachfolgend werden verschiedene Implementierungen des Kamerasystems 502 erläutert, das einzeln oder auch zum Implementieren einer oder mehr als einer der hierin beschriebenen Aspekte, beispielsweise des Abtragsystems 200 und/oder des Verfahrens 100, verwendet werden können. Das Kamerasystem 502 weist eine oder mehr als eine Kameraschutzvorrichtung und, pro Kameraschutzvorrichtung, zumindest eine (d.h. eine oder mehr als eine) Infrarotbildkamera auf. Die Kameraschutzvorrichtung ist eingerichtet, die zumindest eine Infrarotkamera, z.B. zumindest deren Kameraobjektiv, vor Flüssigkeit (z.B. Wasser) und/oder Feststoffpartikeln (z.B. Staub, Splittern und Abraum) zu schützen.
In einer ersten exemplarischen Implementierung des Kamerasystems 502 weist die oder jede Kameraschutzvorrichtung eine Druckgasquelle auf, um die zumindest eine Infrarotkamera, z.B. deren Objektiv, mittels eines Gasstroms periodisch zu reinigen (auch als Abblasen bezeichnet) und/oder kontinuierlich die Feststoffpartikel zu verdrängen. In einer zweiten exemplarischen Implementierung des Kamerasystems 502 weist die oder jede Kameraschutzvorrichtung einen Verschluss vor dem Objektiv auf, der (z.B. nur) für die Dauer des Bilderfassens (z.B. für die Blendenzeit oder länger) geöffnet wird.
In der zweiten oder einer dritten exemplarischen Implementierung des Kamerasystems 502 weist die oder jede Kameraschutzvorrichtung ein Gehäuse auf, in dem die zumindest eine Infrarotkamera angeordnet ist, und welches eine Öffnung (auch als Gehäuseöffnung bezeichnet) aufweist, auf welche die Infrarotkamera gerichtet ist. Die Gehäuseöffnung kann mittels des Verschlusses abgedeckt sein, der sich relativ zu dem Gehäuse bewegt. Alternativ oder zusätzlich kann das Gehäuse in einer Vertiefung angeordnet sein, und für die Dauer des Bilderfassens (z.B. für die Blendenzeit oder länger) aus der Vertiefung heraus bewegt (z.B. ausgeklappt) und danach wieder hinein bewegt (z.B. eingeklappt) werden.
In der vierten exemplarischen Implementierung des Kamerasystems 502 weist die oder jede Kameraschutzvorrichtung einen für Infrarotstrahlung transparenten (z.B. wandförmigen) Träger (auch als Schild bezeichnet) auf, auf welchen die Infrarotkamera gerichtet ist. Der Träger kann beispielsweise ortsfest zu der Infrarotkamera angeordnet sein oder relativ zu der Infrarotkamera beweglich gelagert (und beispielsweise angetrieben) sein. Alternativ oder zusätzlich kann der Träger in Form eines Hohlzylinders sein, in dem die Infrarotkamera angeordnet ist und/oder der gedreht wird. Alternativ oder zusätzlich kann der Träger in Form eines Tellers und/oder plattenförmig sein, der beispielsweise gedreht wird. Der Träger kann beispielsweise aus einer Keramik, z.B. aus Chalkogenidglas, oder Kunststoff gebildet sein. Alternativ oder zusätzlich zu dem bewegten Träger kann der Gasstrom auf den Träger gerichtet sein.
Im Folgenden werden verschiedene Beispiele beschrieben, die sich auf das vorangehend Beschriebene und in den Figuren Dargestellte beziehen.
Beispiel 1 ist ein Abtragsystem, aufweisend: eine Abtragmaschine (vorzugsweise als Brecher oder Schneidemaschine eingerichtet), welche einen Maschinenmeißel (hierin vereinfacht auch als Meißel bezeichnet) oder zumindest einen Meißelhalter zum Halten des Maschinenmeißels aufweist (der beispielsweise beweglich gelagert ist), und eingerichtet ist zum Abtragen eines Materials mittels des Maschinenmeißels; zumindest eine (d.h. eine oder mehr als eine) Infrarotkamera zum Erfassen von (z.B. infrarotbasierten oder zumindest temperaturbasierten) Bilddaten, welche den Maschinenmeißel und/oder den Meißelhalter repräsentieren; eine Datenverarbeitungsvorrichtung, welche eingerichtet ist zum: Ermitteln einer Angabe, die zumindest eine geometrische Eigenschaft des Maschinenmeißels repräsentiert, basierend auf den Bilddaten; Ermitteln eines Zustandes des Maschinenmeißels basierend auf der Angabe; vorzugsweises Ausgeben von Instruktionen, welche den Zustand des Maschinenmeißels angeben und/oder darauf basieren.
Beispiel 2 ist ein Kamerasystem mit zumindest einer Infrarotkamera oder das Abtragsystem gemäß Anspruch 1, welche ferner aufweisen: eine Kameraschutzvorrichtung, welche eingerichtet ist, die zumindest eine Infrarotkamera vor Feststoffpartikeln zu schützen. Dies verbessert die Lebensdauer der Infrarotkamera.
Beispiel 3 ist eingerichtet wie Beispiel 2, wobei die Kameraschutzvorrichtung eine Druckgasquelle aufweist, welche eingerichtet ist, einen Gasstrom auf die Kamera zu richten oder diese mittels des Gasstroms zu umströmen. Dies ist wenig komplex und kostengünstig zu implementieren.
Beispiel 4 ist eingerichtet wie Beispiel 2 oder 3, wobei die Kameraschutzvorrichtung einen Verschluss mit einer Verschlussklappe aufweist, wobei ein Kameraobjektiv der zumindest einen Infrarotkamera zwischen der Verschlussklappe und einem Infrarotbildsensor der zumindest einen Infrarotkamera angeordnet ist, und wobei der Verschluss eingerichtet ist, die Verschlussklappe beim Erfassen zu öffnen und danach (z.B. ansonsten) zu schließen. Dies schützt die Infrarotkamera besser gegen Splitter.
Beispiel 5 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 2 bis 4, wobei die Kameraschutzvorrichtung ein Gehäuse aufweist, in dem die zumindest eine Infrarotkamera angeordnet ist, und welches eingerichtet ist, die zumindest eine Infrarotkamera beim Erfassen auszuklappen und danach oder ansonsten einzuklappen. Dies schützt die Infrarotkamera besser gegen feinen Staub. Beispiel 6 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 2 bis 5, wobei die Kameraschutzvorrichtung einen (z.B. zumindest für Infrarotstrahlung) transparenten und/oder wandförmigen Träger, durch welchen hindurch das Erfassen erfolgt, aufweist, wobei vorzugsweise ein Kameraobjektiv der zumindest einen Infrarotkamera zwischen dem Träger und einem Infrarotbildsensor der zumindest einen Infrarotkamera angeordnet ist. Dies schützt die Infrarotkamera besser gegen feinen Staub und Splitter und ist mechanisch zuverlässiger.
Beispiel 7 ist eingerichtet wie das Beispiel 6, ferner aufweisend: eine Antriebsvorrichtung, welche eingerichtet ist, den Träger in Bewegung zu versetzen, z.B. in eine Drehbewegung und/oder relativ zu der Infrarotkamera. Dies verlängert die Standzeit des Trägers (z.B. bis zur Reinigung).
Beispiel 8 ist eingerichtet wie das Beispiel 6 oder 7, wobei der Träger: plattenförmig und/oder tellerförmig ist; (z.B. als Glaszylinder ausgebildet) einen Hohlraum umgibt, in dem die zumindest eine Infrarotkamera angeordnet ist; als Folie ausgebildet ist; und/oder Kunststoff oder Glas aufweist oder daraus besteht. Dies ist kostengünstig.
Beispiel 9 ist ein Maschinenmeißel (z.B. der Maschinenmeißel in einem der Beispiele 1 bis 8), aufweisend: eine Schneidkomponente (z.B. einen Meißelkopf), die einen Schneidrand, vorzugsweise als Meißelspitze (z.B. mittels eines eingebetteten Meißelstifts bereitgestellt) ausgebildet, aufweist; eine Montagekomponente (anschaulich zum Montieren des Maschinenmeißels), vorzugsweise als Schaft (auch als Meißelschaft bezeichnet) oder Welle ausgebildet, die sich beispielsweise von dem Schneidrand weg (z.B. entlang oder quer zu einer Achse, z.B. Längsachse oder Drehachse, des Maschinenmeißels) erstreckt; und eine Markierung, welche in der Schneidkomponente eingebettet, eingeschnitten oder mit welcher die Schneidkomponente beschichtet ist, wobei sich die Schneidkomponente und die Markierung in zumindest einer thermischen Eigenschaft voneinander unterscheiden, vorzugsweise in einem thermischen Emissionsgrad und/oder einer Wärmeleitfähigkeit; wobei vorzugsweise die Montagekomponente und die Schneidkomponente starr miteinander verbunden sind und/oder wobei die Markierung streifenförmig und/oder ringförmig ist oder zumindest mehrere streifenförmige und/oder ringförmige Markierungssegmente aufweist; wobei vorzugsweise die Montagekomponente schaftförmig ist, eine Welle aufweist oder zumindest eine Durchgangsöffnung zum Aufnehmen einer Welle aufweist. Dies verbessert das Zustandserkennen.
Beispiel 10 ist ein Verfahren (z.B. zum Betreiben eines Abtragsystems, Kamerasystems bzw. Maschinenmeißels aus einem der Beispiele 1 bis 9), aufweisend: Ermitteln einer Angabe, die eine geometrische Eigenschaft eines Maschinenmeißels repräsentiert, basierend auf Bilddaten, welche einen Maschinenmeißel und vorzugsweise einen diesen haltenden Meißelhalter repräsentieren; Ermitteln eines Zustandes des Maschinenmeißels basierend auf der Angabe; vorzugsweises Ansteuern eines Abtragprozesses, der mittels des Maschinenmeißels durchgeführt wird, basierend auf einem Ergebnis des Ermittelns des Zustandes des Maschinenmeißels.
Beispiel 11 ist ein Computerprogram, das eingerichtet ist, das Verfahren gemäß Anspruch 10 durchzuführen. Dies erleichtert die Automatisierung des Verfahrens.
Beispiel 12 ist ein computerlesbares Medium, das (z.B. mittels Codesegmenten) Instruktionen speichert, die eingerichtet sind, wenn von einem Prozessor ausgeführt, den Prozessor dazu zu bringen, das Verfahren gemäß Anspruch 10 durchzuführen. Dies erleichtert die Automatisierung des Verfahrens.
Beispiel 13 ist eine Datenverarbeitungsvorrichtung (z.B. für ein Kamerasystem bzw. eine Abtragmaschine gemäß einem der Ansprüche 1 bis 12), welche einen oder mehr als einen Prozessor aufweist, der eingerichtet ist, das Verfahren gemäß Anspruch 11 durchzuführen. Dies erleichtert die Automatisierung des Verfahrens.
Beispiel 14 ist ein Abtragsystem, aufweisend: eine Abtragmaschine, welche einen Maschinenmeißel oder zumindest einen Meißelhalter zum Halten des Maschinenmeißels aufweist, und eingerichtet ist zum Abtragen eines Materials mittels des Maschinenmeißels; zumindest eine Infrarotkamera zum Erfassen von Bilddaten, welche den Maschinenmeißel und/oder den Meißelhalter repräsentieren; und die Datenverarbeitungsvorrichtung gemäß Anspruch 13.
Beispiel 15 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 14, wobei die zumindest eine Infrarotkamera an der Abtragmaschine befestigt ist. Dies erleichtert die Implementierung.
Beispiel 16 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 15, ferner aufweisend: ein Gestell, welches die zumindest eine Infrarotkamera trägt, wobei das Gestell: einen Handgriff aufweist, um im Betrieb von einem Nutzer getragen zu werden; und/oder einen oder mehr als einen Standfuß aufweist, um im Betrieb auf einem Untergrund stehend angeordnet zu werden. Dies vergrößert die Flexibilität.
Beispiel 17 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 16, wobei die Abtragmaschine einen (z.B. drehbar gelagerten) Schneidkopf aufweist, an welchem der Maschinenmeißel (z.B. formschlüssig) befestigt ist. Dies vergrößert die Abtragrate.
Beispiel 18 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 17, wobei die zumindest eine Infrarotkamera eingerichtet ist, pro Umlauf des Schneidkopfs ein oder mehrere (z.B. infrarotbasierte) Einzelbilder des Schneidkopfs als Bilddaten zu erfassen. Dies verbessert die Datengrundlage. Beispiel 19 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 18, wobei der Schneidkopf als Querschneidkopf oder als Längsschneidkopf eingerichtet ist, wobei der Querschneidkopf vorzugsweise trommelförmig ist (z.B. als Trommelfräse eingerichtet). Dies vergrößert die Abtragrate.
Beispiel 20 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 19, wobei Abtragmaschine ein Drehlager aufweist, mittels dessen der Maschinenmeißel, z.B. dessen Schneidkopf, (z.B. umlaufend) beweglich gelagert ist. Dies vergrößert die Abtragrate.
Beispiel 21 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 20, wobei Abtragmaschine einen Antriebsstrang (z.B. den Schneidkopf aufweisend) aufweist, der eingerichtet ist, den Maschinenmeißel in eine umlaufende Bewegung zu versetzen. Dies vergrößert die Abtragrate.
Beispiel 22 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 21 , wobei eine Bilderfassungsfrequenz im Betrieb der zumindest einen Infrarotkamera größer ist als eine Drehzahl der umlaufenden Bewegung. Dies verbessert die Datengrundlage.
Beispiel 23 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 22, wobei die zumindest eine Infrarotkamera ein oder mehr als ein Kameraobjektiv (z.B. ein Objektiv bildend) und einen Infrarotbildsensor aufweist. Dies verbessert die Datengrundlage. Das Kameraobjektiv kann beispielsweise Infrarotdurchlässiges Glas aufweisen oder daraus bestehen, z.B. eine oder mehr als eine Linse daraus.
Beispiel 24 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 23, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung und/oder die Instruktionen eingerichtet sind, die Abtragmaschine anzusteuern basierend auf einem Ergebnis des Ermittelns des Zustandes des Maschinenmeißels. Dies erleichtert die Automatisierung.
Beispiel 25 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 24, wobei das Ermitteln der Angabe aufweist: Ermitteln einer datenbasierten Repräsentanz (z.B. Kontur) einer Geometrie des Maschinenmeißels, vorzugsweise aus dem Blickwinkel der zumindest einen Infrarotkamera, basierend auf den Bilddaten; wobei die Angabe eine oder mehr als eine Eigenschaft der datenbasierten Repräsentanz der Geometrie aufweist oder zumindest darauf basiert. Dies erleichtert das Zustandsermitteln.
Beispiel 26 ist eingerichtet wie Beispiel 25, wobei die datenbasierte Repräsentanz der Geometrie des Maschinenmeißels eines oder mehr als eines von Folgendem aufweist: eine datenbasierte Kontur der Geometrie des Maschinenmeißels; eine datenbasierte Fläche, welche von der Kontur der Geometrie des Maschinenmeißels eingeschlossen wird; und/oder eine flächige Projektion (aus dem Blickwinkel der Kamera) des Maschinenmeißels aufweist. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 27 ist eingerichtet wie Beispiel 25 oder 26, wobei die Angabe eine oder mehr als eine der folgenden (z.B. geometrischen) Eigenschaften der datenbasierten Repräsentanz aufweist oder zumindest darauf basiert: einen Umfang; einen (z.B. geometrischen) Schwerpunkt (vorzugsweise der flächigen Projektion, welche von einer Kontur des Maschinenmeißels eingeschlossen wird); einen Flächeninhalt; eine Form; einen Winkel, welcher von zwei Kanten der datenbasierten Repräsentanz eingeschlossen wird. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 28 ist eingerichtet wie Beispiel 25 bis 27, wobei Ermitteln der datenbasierten Repräsentanz aufweist: Ermitteln mehrere Bildkomponenten (z.B. Pixel oder Voxel) der Bilddaten, welche ein Kriterium erfüllen; wobei die datenbasierte Repräsentanz auf den mehreren Bildkomponenten basiert; wobei das Kriterium vorzugsweise ein Kriterium eines Filters (z.B. einer Kantendetektion) aufweist und/oder ein Homogenitätskriterium und/oder ein Gradientenkriterium aufweist. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 29 ist eingerichtet wie Beispiel 28, wobei das Ermitteln der datenbasierten Repräsentanz aufweist: Überführen der mehrere Bildkomponenten in einen in sich geschlossenen Pfad (z.B. ein Polyeder), wobei die datenbasierte Repräsentanz den Pfad aufweist, daraus besteht oder zumindest darauf basiert; wobei das Überführen vorzugsweise mittels eines Glättens erfolgt. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 30 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 29, wobei die zumindest eine geometrische Eigenschaft eine oder mehr als eine der folgenden Eigenschaften repräsentiert (z.B. aufweist): eine Form des Maschinenmeißels und/oder eine Symmetrie der Form; eine Ausdehnung (z.B. Länge) des Maschinenmeißels; und/oder einen Keilwinkel des Maschinenmeißels. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 31 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 30, wobei die Angabe mehrere Komponenten aufweist, von denen jede Komponente einer geometrischen Eigenschaft zugeordnet ist, wobei das Ermitteln des Zustandes aufweist, die mehreren Komponenten zu gewichten. Dies erleichtert es, das Zustandsermitteln an variable Gegebenheiten anzupassen.
Beispiel 32 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 31 , wobei der Zustand des Maschinenmeißels einen Verschleiß des Maschinenmeißels repräsentiert, vorzugsweise eine oder mehr als eine Eigenschaft (z.B. Symmetrie und/oder Fortschritt) des Verschleißes des Maschinenmeißels. Dies erleichtert es, präventiv zu reagieren, und mindert so die Betriebskosten.
Beispiel 33 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 32, wobei die Bilddaten mehrere Einzelbilder aufweisen, von denen jedes Einzelbild den Maschinenmeißel repräsentiert, wobei das Ermitteln der Angabe auf den mehreren Einzelbildern basiert. Dies verbessert die Datengrundlage. Beispiel 34 ist eingerichtet wie Beispiel 33, wobei die Angabe mehrere Komponenten aufweist, von denen eine erste Komponente auf einem ersten Einzelbild der mehreren Einzelbilder basiert, und eine zweite Komponente auf einem zweiten Einzelbild der mehreren Einzelbilder basiert, wobei das Ermitteln des Zustandes vorzugsweise auf einem Vergleich der ersten Komponente und die zweiten Komponente miteinander basiert. Dies reduziert die Ressourcen zur Datenverarbeitung.
Beispiel 35 ist eingerichtet wie Beispiel 33 oder 34, wobei die Bilddaten zu einem Panoramabild zusammengefasst werden, auf dessen Grundlage das Ermitteln der Angabe erfolgt. Dies reduziert die Ressourcen zur Datenverarbeitung.
Beispiel 36 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 35, wobei das Ermitteln des Zustandes aufweist, einen aus mehreren vordefinierten (z.B. abgespeicherten) Zuständen auszuwählen. Dies reduziert die Ressourcen zur Datenverarbeitung.
Beispiel 37 ist eingerichtet wie Beispiel 36, wobei die mehreren vordefinierten Zustände einen oder mehr als einen der folgenden Zustände aufweisen: Maschinenmeißel fehlt; Maschinenmeißel ist wartungsbedürftig (z.B. wenn die Reststandzeit des Maschinenmeißels größer null ist); Maschinenmeißel ist auswechselbedürftig (d.h. Reststandzeit des Maschinenmeißels ist null); und/oder Reststandzeit des Maschinenmeißels ist größer null. Dies reduziert die Ressourcen zur Datenverarbeitung.
Beispiel 38 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 37, ferner aufweisend: Ausgeben von Instruktionen, welche den Zustand des Maschinenmeißels angeben oder darauf basieren. Dies erleichtert es, präventiv zu reagieren, und mindert so die Betriebskosten.
Beispiel 39 ist eingerichtet wie Beispiel 38, wobei die Instruktionen zumindest Instruktionen zum Betreiben des Meißels aufweisen und/oder eingerichtet sind zum Ansteuern eines Abtragprozesses, der mittels des Maschinenmeißels durchgeführt wird. Dies erleichtert es, präventiv zu reagieren, und mindert so die Betriebskosten weiter.
Beispiel 40 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 39, wobei der Maschinenmeißel eine Markierung (z.B. ein Muster bereitstellend), welche vorzugsweise in dem Meißelkopf eingebettet, eingeschnitten oder mit welcher der Meißelkopf beschichtet ist (wobei sich beispielsweise der Meißelkopf und die Markierung in zumindest einer thermischen Eigenschaft voneinander unterscheiden, vorzugsweise in einem thermischen Emissionsgrad und/oder einer Wärmeleitfähigkeit), aufweist, das vorzugsweise einen Maßstab bildet, wobei das Ermitteln der Angabe auf der Markierung basiert (wobei die Angabe beispielsweise eine Angabe über eine geometrische Eigenschaft der Markierung aufweist). Dies erleichtert das Zustandsermitteln. Beispiel 41 ist eingerichtet wie Beispiel 40, wobei der Maschinenmeißel eine Beschichtung und/oder Materialien unterschiedlicher Wärmeleitfähigkeit oder Rillen aufweist, mittels welchen die Markierung gebildet ist. Dies erleichtert das Zustandsermitteln weiter.
Beispiel 42 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 41 , ferner aufweisend: Ansteuern der zumindest einen Infrarotkamera basieren auf Daten von einem Sensor (z.B. Drehwinkelsensor), welcher eingerichtet ist, eine Bewegung des Maschinenmeißels zu erfassen. Dies erleichtert es, präventiv zu reagieren, und mindert so die Betriebskosten weiter.
Beispiel 43 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 42, wobei die zumindest eine Infrarotkamera mehrere Infrarotkameras aufweist. Dies verbessert die Datengrundlage.
Beispiel 44 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 43, wobei die Bilddaten ein stereoskopisches Bildpaar (z.B. den Maschinenmeißel repräsentierend) und/oder daraus gebildete stereoskopische Bilddaten aufweisen, wobei der Zustand (z.B. ein Zustandswert dessen) des Meißels vorzugsweise auf einem Unterschied zwischen Einzelbildern des Bildpaars basiert. Dies verbessert die Datengrundlage.
Beispiel 45 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 44, wobei die Bilddaten stereoskopische Bilddaten aufweisen oder daraus bestehen. Dies verbessert die Datengrundlage.
Beispiel 46 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 45, wobei die Bilddaten, welche einen Maschinenmeißel repräsentieren, thermografische Informationen des Maschinenmeißels aufweisen. Dies verbessert die Datengrundlage bei Staub und Wassernebel.
Beispiel 47 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 46, wobei der Zustand des Maschinenmeißels ein Verschleißzustand des Maschinenmeißels ist, z.B. einen Verschleißgrad und/oder eine Verschleißsymmetrie des Maschinenmeißels repräsentierend. Dies erleichtert es, präventiv zu reagieren, und mindert so die Betriebskosten weiter.
Beispiel 48 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 47, wobei die Bilddaten infrarotbasierte Bilddaten sind. Dies verbessert die Datengrundlage bei Staub und Wassernebel.
Beispiel 49 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 48, wobei die Infrarotkamera eingerichtet ist, die Bilddaten basierend auf (z.B. zumindest von dem Maschinenmeißel ausgehender) Infrarotstrahlung zu erfassen. Dies verbessert die Datengrundlage bei Staub und Wassernebel.
Beispiel 50 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 49, wobei die Bilddaten eine (z.B. datenbasierte und/oder pixelbasierte) Repräsentanz einer räumlichen Temperaturverteilung (z.B. zumindest von dem Maschinenmeißel ausgehend) aufweisen. Dies verbessert die Datengrundlage bei Staub und Wassernebel.
Beispiel 51 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 50, wobei der Zustand des Maschinenmeißels als Ist-Zustand des Maschinenmeißels ermittelt wird.
Beispiel 52 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 51 , wobei der Maschinenmeißel entlang eines Bewegungspfads beweglich gelagert ist, wobei die Infrarotkamera auf den Bewegungspfad gerichtet ist.
Beispiel 53 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 52, wobei die zumindest eine Infrarotkamera mehrere Infrarotkameras aufweist, deren Sehfelder (z.B. an dem Bewegungspfad des Meißelhalters und/oder des Maschinenmeißels) einander überlappen oder einen Abstand voneinander aufweisen.
Beispiel 54 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 53, wobei die zumindest eine Infrarotkamera auf einen Bewegungspfad des Meißelhalters und/oder des Maschinenmeißels gerichtet ist.
Beispiel 55 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 54, wobei die geometrische Eigenschaft invariant gegenüber oder zumindest unabhängig von einem (z.B. mittleren) Emissionsgrad des Maschinenmeißels ist. Dies erlaubt es, dass die Temperatur muss nicht ermittelt werden muss, um die geometrische Eigenschaft zu ermitteln.
Beispiel 56 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 55, wobei die geometrische Eigenschaft invariant gegenüber oder zumindest unabhängig von einer Kalibrierung der Infrarotkamera ist. Dies erlaubt es, dass die Temperatur muss nicht ermittelt werden muss, um die geometrische Eigenschaft zu ermitteln.
Beispiel 57 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 56, wobei die Bilddaten auf Infrarotstrahlung basieren (auch als infrarotstrahlungsbasierten bezeichnet), die beispielsweise zumindest von dem Maschinenmeißel (optional von dem Meißelhalter und/oder der Umgebung des Maschinenmeißels) ausgeht und/oder mittels der zumindest einen Infrarotkamera erfasst werden.
Beispiel 58 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 57, wobei die thermische Eigenschaft eine Eigenschaft ist, welche die Abstrahlung von Infrarotstrahlung beeinflusst.
Beispiel 59 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 58, wobei der Emissionsgrad ein Emissionsgrad für Infrarotstrahlung ist (auch als thermischer Emissionsgrad bezeichnet).
Beispiel 60 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 59, wobei die Bilddaten zumindest Infrarotbilddaten (auch als Thermografiebilddaten bezeichnet) aufweisen oder daraus bestehen. Beispiel 61 ist eingerichtet wie eines der Beispiele 1 bis 60, wobei die Bilddaten mittels eines Prozesses der Thermografie erfasst werden.
Nachfolgend werden verschiedene exemplarische Implementierungen erläutert, welche die hierin beschriebenen Aspekte, beispielsweise Datenverarbeitungskette von den Bilddaten bis zur Klassifikation, betreffen.
Eine exemplarische Implementierung des Ermittelns der Geometrieangabe, die zumindest eine geometrische Eigenschaft des Meißels repräsentiert, erfolgt mittels eines oder mehr als eines ersten Algorithmus, wofür Beispiele aufweisen: ein Bildverarbeitungsalgorithmus, ein Kontraststeigerungsalgorithmus, ein Merkmalserkennungsalgorithmus, ein Segmentierungsalgorithmen, z.B. Schwellwertalgorithmus. Einer oder mehr als einer dieser beispielhaften Algorithmen kann beispielsweise mittels einer Bibliothek bereitgestellt sein, wofür Beispiele aufweisen: OpenCV, Scikit- Image, SciPy, NumPy, und anderen Bibliotheken. Beispielsweise können die temperaturbasierten Bilddaten überführt werden in ein Schwarzweißbild mittels einer Schwellwerttransformation als exemplarischer Bildverarbeitungsalgorithmus. Optional können die temperaturbasierten Bilddaten transformiert werden mittels eines Gaußschen Weichzeichnerfilters, um (z.B. kleinräumige) Bildstörungen zu entfernen, und/oder mittels eines Erosionsalgorithmus, um diese zu schärfen, z.B. um ein verschwommenes Bild zu schärfen. Optional kann das Schwarzweißbildüberführt werden in ein Konturbild, beispielsweise mittels des Sobel-Kantenerkennungsalgorithmus.
Eine exemplarische Implementierung des Ermittelns der Geometrierepräsentanz erfolgt mittels eines Bildverarbeitungsalgorithmus, wofür Beispiele aufweisen: eine Kantenerkennung, ein Fourier- Hochpassfilter, ein Schwellenwert-Filter, ein Fourier-Tiefpassfilter, eine Farbwert-Differenzanalyse, eine Objekterkennung, eine Geometrieerkennung, ein antrainierter Algorithmus.
Beispiele für einen Algorithmus zur Kantenerkennung weisen auf: Sobel-Kantenerkennung, Canny- Kantenerkennung. Eine exemplarische Bibliothek, die eine Farbwert-Differenzanalyse bereitstellt, ist die sogenannte colormath Bibliothek. Beispiele für einen Algorithmus zur Objekterkennung weisen auf: YOLO („You Only Look Once“, bezeichnet eine Klasse von Ende-zu-Ende Deep-Learning-Modellen für die schnelle Objekterkennung), RCNN (ein regionsbasierte faltendes neurales Netzwerk, „Region Based Convolutional Neural Network“), Faster-RCNN, beispielsweise bereitgestellt mittels Bibliotheken wie OpenCV oder TensorFlow. Beispiele für einen Algorithmus zur Geometrieerkennung weisen auf: die Hough-Transformation (in OpenCV).
Eine exemplarische Implementierung der Objekterkennung mittels des YOLO-Algorithmus weist in einem ersten Schritt auf, dass ein Ausschnitt eines temperaturbasierten Bilds identifiziert wird, der mit einem gewissen, hohen Bestimmtheitsgrad einen Meißelkopf zeigt. Ein zweiter Schritt identifiziert in diesem Bereich Kanten oder markante Punkte. Eine exemplarische Implementierung des Ermittelns der Geometrieangabe, die zumindest eine geometrische Eigenschaft des Meißels repräsentiert, kann folgendermaßen implementiert werden:
- Überführen der Bilddaten mittels einer Transformation (auch als Transformieren bezeichnet) in ein weichgezeichnetes Bild;
- Überführen des weichgezeichneten Bildes mittels eines Filters (auch als Filtern bezeichnet) in ein Schwarzweißbild;
- Überführen des Schwarzweißbildes mittels eines Kantenerkennung-Algorithmus (auch als Kantenerkennen bezeichnet) in ein Konturbild;
- Ermitteln eines oder mehr als eines Grenzpunkts glatter Konturlinien und, basierend darauf, Ermitteln eines Konturmodells (z.B. eines Vektorbilds als exemplarisches Konturmodells, was auch als Vektormodell bezeichnet wird);
- Ermitteln des Flächeninhalts geschlossener Konturen im Konturbild (z.B. basierend auf dem Vektormodell), z.B. mittels eines dafür eingerichteten Algorithmus;
- Ermitteln charakteristischer geometrischer Parameter als Geometrieangabe (Beispiele dafür weisen auf: die Meißelkopfhöhe, der Öffnungswinkel der Meißelkopfspitze, usw.) von geschlossenen Konturen im Konturbild (z.B. aus dem Vektormodell), z.B. basieren auf den Koordinaten der äußersten Punkte der Konturen;
- optionales Ermitteln weiterer Konturenmerkmale als Geometrieangabe (z.B. Konturenmoment, Schwerpunkt und Umfang einer oder mehr als einer der Konturen) , z.B. mittels eines dafür eingerichteten Algorithmus, z.B. mittels bekannter mathematischer Operationen.
Eine exemplarische Implementierung des Ermittelns des Meißelzustandes basierend auf der Geometrieangabe erfolgt mittels eines oder mehr als eines zweiten Algorithmus, wofür Beispiele aufweisen: ein Referenzvergleichsalgorithmus, ein statistischer Algorithmus, beispielsweise bereitgestellt aus einer Bibliothek, für welche Beispiele aufweisen: numPy, Pandas. Beispielsweise kann die Geometrieangabe überführt werden in einen Meißelverschleißzustand mittels eines Formenvergleichsalgorithmus (z.B. matchShapes aus OpenCV-Bibloithek) als Vergleichsalgorithmus. Optional kann die Geometrieangabe transformiert werden mittels einer Projektionskorrektur, um den Einfluss des Blickwinkels zu kompensieren, die alternativ oder zusätzlich genutzt werden kann zur Auswahl eines passenden Referenzmodells.
Eine exemplarische Implementierung des Formvergleichsalgorithmus weist auf, dass der Flächeninhalt des erkannten Meißelkopfs mit dem Flächeninhalt eines erkannten Meißelkopfs desselben Meißels im Neuzustand (als Referenz) verglichen wird.
Eine exemplarische Implementierung des Ermittelns des Meißelzustandes basierend auf der Geometrieangabe kann folgendermaßen implementiert werden: - Vergleichen der Geometrieangabe mit einer Referenz, beispielsweise mittels matchShape als exemplarischer Formenvergleichsalgorithmus;
- Ermitteln eines oder mehr als eines Unterschieds zwischen der Geometrieangabe (z.B. einer Meißelkopfhöhe oder anderen geometrischen Eigenschaft des Meißels) und der Referenz basierend auf dem Vergleichen der Geometrieangabe mit der Referenz (z.B. einer oder mehr als einer Geometrieangabe davon);
- Vergleichen des einen oder mehr als einen Unterschieds mit einem Kriterium, das beispielsweise ein Schwellwert für eine Abweichung der Meißelkopfhöhe (oder anderen geometrischen Eigenschaft des Meißels) sein kann;
- Klassifizieren der Geometrieangabe basierend auf dem Vergleichen des einen oder mehr als einen Unterschieds mit dem Kriterium;
Beispiele für die Referenz weisen auf: eine Geometrieangabe eines Referenzmeißels, die auf ähnliche Weise wie oben erläutert, ermittelt wird; ein Modell eines Referenzmeißels; ein statistisches Modell eines Referenzmeißels.
Eine exemplarische Implementierung des Ausgebens von Instruktionen, welche den Zustand des Maschinenmeißels angeben und/oder darauf basieren, erfolgt mittels Generierens einer Nachricht gemäß einem Kommunikationsprotokoll. Die Nachricht kann beispielsweise eine Angabe den Zustand des Maschinenmeißels aufweisen, beispielsweise ein Resultat des Klassifizierens. Die Nachricht kann beispielsweise eine Warnung und/oder Anweisung aufweisen, den Maschinenmeißel zu wechseln. Die Nachricht kann beispielsweise ein Symbol aufweisen, welches auf der Anzeigevorrichtung (z.B. einem Display) ausgegeben wird, die den Meißelverschleißzustand visuell mittels Farben zeigt. Die Nachricht kann beispielsweise adressiert sein an einen Grafiktreiber, welcher die Anzeigevorrichtung steuert, und/oder an den Maschinenbediener, und/oder an die Maschinensteuerung (beispielsweise Instruktionen aufweisend, z.B. „STOP Vortrieb“). Beispiele für das Kommunikationsprotokoll weisen auf: TCP/IP, UDP, eBus, USB, ProfiBus, CANopen (communication protocol based on a Controller Area Network (CAN) bus).
Wie oben erläutert kann verstanden werden, dass die hierin erläuterten Ausführungsformen anwendbar sind für Abtragmaschinen verschiedenen Typs, wie z.B. Schneidemaschinen (beispielsweise Gesteinsschneidemaschine), insbesondere solche, in denen rotierende Schneidwalzen mit Rundschaftmeißeln montiert sind. Beispiele für eine solche Abtragmaschine weisen sogenannte Teilschnittmaschinen, Stetigschnittmaschinen (sog. Continuous Miner), Walzenlader, Horizontalfräsen, Oberflächenfräsen (sog. Surface Miner), Vortriebsmaschinen und Anbaufräsen auf, welche in der Regel eingesetzt werden, um mit dem Erdmantel verbundenes Material (z.B. einen gewachsenen oder anderweitig massiven und ausgedehnten Gesteinskörper) davon abzutragen (z.B. von Schichten des Erdmantels, z.B. Gesteinsschichten, zu lösen), um sich so beispielsweise in den Erdmantel vorzuarbeiten (auch als Vortrieb bezeichnet). Andere Beispiele für eine solche Abtragmaschine weisen ebenso sogenannte Brecher (z.B. Trommel- oder Walzenbrecher, Kegelbrecher, oder in Form einer anderen Zerkleinerungsmaschine eingerichtet) auf, welche eingesetzt werden, um stückiges (oder anderes loses) Material (z.B. Brocken oder andere vom Erdmantel gelöstes Material) zu zerkleinern. Mit anderen Worten kann unter dem Begriff „Abtragen“ allgemein ein Zerteilen (z.B. Zerkleinern) von festem Material (z.B. Brocken oder Schichten des Erdmantels, z.B. Gesteinsschichten) verstanden werden, z.B. ein Zerkleinern (z.B. in eine Vielzahl kleinerer Körper) des Materials, so dass Schüttgut gebildet wird oder zumindest die Korngröße verkleinert wird. Ein solcher Brecher (z.B. Gesteinsbrecher) kann in Analogie eine Trommel mit einem oder mehr als einem darauf (z.B. in einem jeweiligen Halter) montierten Meißel aufweisen, beispielhaft einen oder mehr als einen in einem jeweiligen Meißelhalter montierten Rundschaftmeißel, welcher beispielsweise in Verbindung mit der beispielhaften Infrarotkamera und dem Datenverarbeitungssystem verwendet wird.

Claims

Patentansprüche
1. Abtragsystem (200), aufweisend: eine Abtragmaschine (202), vorzugsweise als Brecher oder Schneidemaschine eingerichtet, welche einen Maschinenmeißel (5) oder zumindest einen Meißelhalter (8) zum Halten des Maschinenmeißels (5) aufweist, und eingerichtet ist zum Abtragen eines Materials mittels des Maschinenmeißels (5); zumindest eine Infrarotkamera (6) zum Erfassen von Bilddaten, welche den Maschinenmeißel (5) und vorzugsweise den Meißelhalter (8) repräsentieren; eine Datenverarbeitungsvorrichtung (106), welche eingerichtet ist zum:
• Ermitteln (101) einer Angabe, die zumindest eine geometrische Eigenschaft des Maschinenmeißels (5) repräsentiert, basierend auf den Bilddaten;
• Ermitteln (103) eines Zustandes des Maschinenmeißels (5) basierend auf der Angabe;
• vorzugsweisen Ausgeben von Instruktionen, welche den Zustand des Maschinenmeißels
(5) angeben und/oder darauf basieren.
2. Abtragsystem (200) gemäß Anspruch 1 , wobei die zumindest eine Infrarotkamera (6) auf einen Bewegungspfad des Meißelhalters (8) und/oder des Maschinenmeißels (5) gerichtet ist.
3. Abtragsystem (200) gemäß Anspruch 1 oder 2, wobei die Abtragmaschine (202) einen Schneidkopf aufweist, an welchem der Maschinenmeißel befestigt ist.
4. Abtragsystem (200) gemäß Anspruch 3, wobei die zumindest eine Infrarotkamera (6) eingerichtet ist, pro Umlauf des Schneidkopfs mehrere Einzelbilder des Schneidkopfs als Bilddaten zu erfassen.
5. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der Zustand des Maschinenmeißels einen Verschleiß des Maschinenmeißels, vorzugsweise eine Symmetrie und/oder einen Fortschritt des Verschleißes, repräsentiert.
6. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die Bilddaten stereoskopische Bilddaten sind.
7. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 6, ferner aufweisend:
• eine Kameraschutzvorrichtung, welche eingerichtet ist, die zumindest eine Infrarotkamera
(6) vor Feststoffpartikeln zu schützen.
8. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei das Ermitteln der Angabe aufweist: • Ermitteln einer datenbasierten Repräsentanz einer Geometrie des Maschinenmeißels (5), vorzugsweise aus dem Blickwinkel der zumindest einen Infrarotkamera (6), basierend auf den Bilddaten;
• wobei die Angabe eine oder mehr als eine Eigenschaft der datenbasierten Repräsentanz aufweist oder zumindest darauf basiert. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 8, wobei die Angabe eine oder mehr als eine der folgenden geometrischen Eigenschaften der datenbasierten Repräsentanz aufweist oder zumindest darauf basiert:
• einen Umfang;
• einen Schwerpunkt;
• einen Flächeninhalt;
• eine Form; und/oder
• einen Winkel, welcher von zwei Kanten der datenbasierten Repräsentanz eingeschlossen wird. Abtragsystem (200) gemäß einem der Ansprüche 1 bis 9,
• wobei der Maschinenmeißel (5) eine Markierung (14) aufweist, welche in einem Meißelkopf (11) des Maschinenmeißels (5) eingebettet, eingeschnitten oder mit welcher der Meißelkopf beschichtet ist,
• wobei sich der Meißelkopf (11) und die Markierung (14) in zumindest einer thermischen Eigenschaft voneinander unterscheiden;
• wobei das Ermitteln der Angabe auf der Markierung basiert,
• wobei die zumindest eine thermische Eigenschaft vorzugsweise einen Emissionsgrad und/oder eine Wärmeleitfähigkeit aufweist. Verfahren (100), aufweisend:
• Ermitteln (101) einer Angabe, die eine geometrische Eigenschaft eines Maschinenmeißels (5) repräsentiert, basierend auf temperaturbasierten Bilddaten, welche den Maschinenmeißel (5) repräsentieren;
• Ermitteln (103) eines Zustandes des Maschinenmeißels (5) basierend auf der Angabe;
• vorzugsweises Ausgeben von Instruktionen, welche den Zustand des Maschinenmeißels (5) angeben oder darauf basieren. Computerprogram, das eingerichtet ist, das Verfahren gemäß Anspruch 11 durchzuführen. Computerlesbares Medium, das Instruktionen speichert, die eingerichtet sind, wenn von einem Prozessor ausgeführt, den Prozessor dazu zu bringen, das Verfahren gemäß Anspruch 11 durchzuführen. Datenverarbeitungsvorrichtung (106), welche einen oder mehr als einen Prozessor aufweist, der eingerichtet ist, das Verfahren gemäß Anspruch 11 durchzuführen. Maschinenmeißel (5), aufweisend:
• eine Schneidkomponente (11 ), die einen Schneidrand (10) aufweist;
• eine Montagekomponente zum Montieren des Maschinenmeißels, die starr mit der Schneidkomponente (11) verbunden ist; und
• eine Markierung (14), welche in der Schneidkomponente (11) eingebettet, eingeschnitten oder mit welcher die Schneidkomponente (11) beschichtet ist,
• wobei sich die Schneidkomponente (11) und die Markierung (14) in zumindest einer thermischen Eigenschaft voneinander unterscheiden,
• wobei die Markierung (14) vorzugsweise mehrere streifenförmige und/oder ringförmige Markierungssegmente aufweist.
EP23731176.6A 2022-06-14 2023-06-05 Verfahren und abtragsystem Pending EP4540495A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102022114940.4A DE102022114940A1 (de) 2022-06-14 2022-06-14 Verfahren und Abtragsystem
PCT/EP2023/064950 WO2023241973A1 (de) 2022-06-14 2023-06-05 Verfahren und abtragsystem

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP4540495A1 true EP4540495A1 (de) 2025-04-23

Family

ID=86776533

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP23731176.6A Pending EP4540495A1 (de) 2022-06-14 2023-06-05 Verfahren und abtragsystem

Country Status (9)

Country Link
EP (1) EP4540495A1 (de)
CN (1) CN119384545A (de)
AU (1) AU2023293528A1 (de)
CL (1) CL2024003775A1 (de)
CO (1) CO2024016902A2 (de)
DE (1) DE102022114940A1 (de)
MX (1) MX2024015033A (de)
PE (1) PE20251822A1 (de)
WO (1) WO2023241973A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4610759A1 (de) * 2024-02-29 2025-09-03 Deutsche Telekom AG Verfahren zur unterstützung bei der analyse und überwachung eines systems

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0957583A (ja) 1995-08-25 1997-03-04 Toshiba Mach Co Ltd 工具摩耗量自動計測方法および工具摩耗量自動計測装置
RU2681173C2 (ru) * 2014-02-19 2019-03-04 Вермеер Мануфакчеринг Компани Система и способ контроля степени износа измельчающих элементов
DE102015111249A1 (de) 2015-07-10 2017-01-12 Wirtgen Gmbh Bodenbearbeitungsmaschine und Verfahren zum verschleißoptimierten Betrieb einer Bodenbearbeitungsmaschine
DE102017118914B4 (de) * 2017-08-18 2023-09-21 Flsmidth A/S System und Verfahren zur Bestimmung des Verschleißes abtragender Elemente an einem Schaufelradgerät
DE102018203532A1 (de) 2018-03-08 2019-09-12 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Überwachung eines Verschleißzustandes eines Schneidelementes eines Fräswerkzeugs
DE102018214762A1 (de) * 2018-08-30 2020-03-05 Moba Mobile Automation Ag Vorrichtung zur Verschleißkontrolle
PE20220161A1 (es) * 2019-05-31 2022-01-27 Cqms Pty Ltd Sistema de monitoreo de herramienta de contacto de tierra
JP2022537174A (ja) * 2019-06-17 2022-08-24 エスコ・グループ・エルエルシー 地面係合製品の監視

Also Published As

Publication number Publication date
CL2024003775A1 (es) 2025-04-11
MX2024015033A (es) 2025-01-09
AU2023293528A1 (en) 2025-01-09
CO2024016902A2 (es) 2025-01-13
WO2023241973A1 (de) 2023-12-21
CN119384545A (zh) 2025-01-28
DE102022114940A1 (de) 2023-12-14
PE20251822A1 (es) 2025-07-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2161375B1 (de) Verfahren zur Bestimmung des Verschleißzustandes
EP2558643B1 (de) Überwachungsvorrichtung für eine bodenbearbeitungsmaschine
JP7553546B2 (ja) 境界モデルを使用してパーツの摩耗を判定するための方法およびシステム
EP3115507B1 (de) Bodenbearbeitungsmaschine und verfahren zum verschleissoptimierten betrieb einer bodenbearbeitungsmaschine
DE102012016004B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung der Anwesenheit von steinbrechenden Werkzeugen an Erdbewegungsmaschinen
DE102014212246B3 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Qualitätssicherung
AU2023219909A1 (en) Method, apparatus and system for monitoring a condition associated with operating heavy equipment such as a mining shovel or excavator
EP2982951A1 (de) Thermografiemodul für Straßenfertiger
EP2202536A2 (de) Messvorrichtung und Messverfahren für einen Hochofen, Hochofen mit einer derartigen Vorrichtung und Schwenkvorrichtung für wenigstens eine Messsonde
EP4540495A1 (de) Verfahren und abtragsystem
EP1996885A1 (de) Verfahren zur ermittlung der position und orientierung einer mess- oder reparatureinrichtung und eine nach dem verfahren arbeitende vorrichtung
WO2020043529A1 (de) VORRICHTUNG ZUR VERSCHLEIßKONTROLLE
DE102016123755A1 (de) Intelligente schneidwalzenbaugruppe
DE102011113752A1 (de) Fräsvorrichtung mit einer Sensoreinrichtung zur Fräskantenerkennung, Verfahren zur Fräskantenerkennung und Sensoreneinrichtung zur Fräskantenerkennung.
CN112046957B (zh) 矿石堵料监控及处理的方法及装置
DE102016000387A1 (de) Verfahren zum Regeln der Arbeitsweise einer Abstreifvorrichtung an einem Förderband
DE102017118914B4 (de) System und Verfahren zur Bestimmung des Verschleißes abtragender Elemente an einem Schaufelradgerät
DE102013112973A1 (de) Verschleißprognoseverfahren und Wartungsverfahren
US12270731B2 (en) Automated analysis and sorting of milling drum tools
OA22113A (en) Method and material removal system.
EA053276B1 (ru) Мониторинг состояния резца, закрепленного на вращающемся исполнительном органе выемочной машины
DE102021126279A1 (de) Maschinenmeißel, Haltevorrichtung, Abtragsystem und Verfahren
DE102016224000B4 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Detektion eines Werkzeugbruches
Kingdon et al. The eyes have it: improving mill availability through visual technology
EP4101602A1 (de) Verfahren zur analyse eines werkzeugs und mobile werkzeugmaschine

Legal Events

Date Code Title Description
STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: UNKNOWN

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE INTERNATIONAL PUBLICATION HAS BEEN MADE

PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: REQUEST FOR EXAMINATION WAS MADE

17P Request for examination filed

Effective date: 20241119

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LI LT LU LV MC ME MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR