WO2021073670A1 - Measuring method and measuring apparatus for inline inspection of plastic films - Google Patents

Measuring method and measuring apparatus for inline inspection of plastic films Download PDF

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Sonja Schmid
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Abstract

The invention relates to a measuring apparatus (1) for contactless inline inspection of plastic films (2) with the use of trained algorithms, to a corresponding measuring method (100), and to a plastic-processing plant (10) that has such a measuring apparatus comprising: a measuring unit (3) which is designed to emit light (L) in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, towards the plastic films and to measure measurement data in the form of optical measurement spectra (MS) in the reflection of the light by the plastic film or in the transmission of the light through the plastic film; and an evaluation unit (4) which is designed to determine at least one of the properties (M) of the plastic film on the basis of a classification of the measurement data by one or more algorithms (41) trained beforehand using optical training spectra (TS) under conditions similar to those for the measurement spectra with plastic films having known properties, the algorithm(s) calculating one or more mathematical transformation rules which transfer the training data characteristically for the known properties of the plastic film into a multi-dimensional results domain, and said algorithm(s) likewise calculating, during the inline inspection, the one or more mathematical transformation rules which transfer the measurement data into the multi-dimensional results domain, thereby determining the at least one property of the plastic film in correlation with the training data and the multi-dimensional results domain.

Description

MESSVERFAHREN UND MESSVORRICHTUNG ZUR INLINE-KONTROLLE VON MEASURING METHOD AND MEASURING DEVICE FOR INLINE CONTROL OF
KUNSTSTOFFFOLIEN PLASTIC FILMS
Gebiet der Erfindung Field of the invention
Die Erfindung betrifft eine Messvorrichtung für eine berührungslose Inline-Kontrolle von Kunststofffolien unter Verwendung von trainierten Algorithmen, ein entsprechendes Messverfahren sowie eine kunststoffVerarbeitende Anlage mit einer solchen Messvorrichtung. The invention relates to a measuring device for a contactless inline control of plastic films using trained algorithms, a corresponding measuring method and a plastics processing system with such a measuring device.
Hintergrund der Erfindung Background of the invention
Kunststoffverarbeitende Anlagen produzieren Kunststofffolien oder verarbeiten vorhandene Kunststofffolien zu Produkten, beispielsweise in der Kunststoffherstellung zur Herstellung von Kunststofffolien, in der Verpackungsindustrie mittels Umformung vorhandener Kunststofffolien zu Verpackungsprodukten oder in der Medizintechnik beim Herstellen von medizinischen Behältern mittels Verschweißung von vorhandenen Kunststofffolien. Hierbei hängen die Prozesse neben weiteren Parametern unter anderem von der Zusammensetzung der Kunststofffolie ab beziehungsweise kann die Zusammensetzung bei der Herstellung der Kunststofffolie durch Parameteränderungen beeinflusst werden. Hierzu müsste aber die der Zusammensetzung der jeweiligen Kunststofffolie be kannt sein. Plastics processing plants produce plastic films or process existing plastic films into products, for example in plastic production for the production of plastic films, in the packaging industry by reshaping existing plastic films into packaging products or in medical technology when manufacturing medical containers by welding existing plastic films. Here, the processes depend, among other things, on the composition of the plastic film, in addition to other parameters, or the composition can be influenced by parameter changes during the production of the plastic film. For this, however, the composition of the respective plastic film would have to be known.
Die Ausgangsmaterialien bei der Herstellung von Kunststofffolien bzw. die Herstelleran gaben bei der Verarbeitung von Kunststofffolien erlauben es, die Zusammensetzung der Kunststofffolie im Prinzip zu kennen. Allerdings liefern solche Angaben oder Eingangsgrößen lediglich eine mittlere Zusammensetzung der Kunststofffolie, dabei aber nur unter der Voraussetzung, dass die Angaben und Eingangsgrößen korrekt angegeben sind. Probenentnahmen und nachfolgende Analyse der Kunst Stoffproben liefern zwar genauere Ergebnisse, sind aber nicht unbedingt repräsentativ für die gesamten hergestellten oder zu verarbeitenden Kunststofffolien und berücksichtigen keine Schwankungen der Eigenschaften der Kunststofffolie, da dafür eine kontinuierliche Messung der Eigenschaften entlang der Kunststofffolien nötig wäre. Außerdem sind solche Analysen zeitintensiv können daher nicht für eine Inline-Prozesssteuerung im laufenden Betrieb verwendet werden. The starting materials used in the production of plastic films or the manufacturer's statements in the processing of plastic films allow the composition of the plastic film to be known in principle. However, such information or input variables only provide an average composition of the plastic film, but only on condition that the information and input variables are correctly stated. Sampling and subsequent analysis of the art fabric samples provide more precise results, but are not necessarily representative of the total number of manufactured or manufactured items plastic films to be processed and do not take into account any fluctuations in the properties of the plastic film, since this would require continuous measurement of the properties along the plastic film. In addition, such analyzes are time-consuming and can therefore not be used for inline process control during operation.
Schwankungen der Zusammensetzung der Kunststofffolie und/oder anderer Eigenschaften lassen einerseits auf den Herstellungsprozess einer Kunststofffolie zurückschließen, was zur Produktionssteuerung verwendet werden könnte, und verursachen andererseits bei der Weiterverarbeitung der Kunststofffolie zu Produkten möglicherweise Qualitätsschwankungen oder zusätzlichen Ausschuss bei den Produkten. Auf diese Schwankungen der Zusammensetzung oder generell der Eigenschaften der Kunststofffolie könnte man bei genauer Kenntnis der Zusammensetzung oder generell der Eigenschaften der Kunststofffolie mit Prozessanpassungen oder Prozessoptimierungen reagieren, die eine verbesserte Produktqualität und ggf. weniger Ausschuss ermöglichen könnten. Fluctuations in the composition of the plastic film and / or other properties on the one hand allow conclusions to be drawn about the manufacturing process of a plastic film, which could be used for production control, and on the other hand may cause quality fluctuations or additional product rejects when the plastic film is further processed into products. With precise knowledge of the composition or, in general, of the properties of the plastic film, one could react to these fluctuations in the composition or in general the properties of the plastic film with process adjustments or process optimizations, which could enable improved product quality and possibly less rejects.
Daher wäre es wünschenswert, die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs einer kunststoffVerarbeit enden Anlage an den verarbeiteten Kunststofffolien schnell und zuverlässig messen zu können. It would therefore be desirable to be able to measure the properties of a plastic film quickly and reliably on the processed plastic films while a plastic processing plant is in operation.
Zusammenfassung der Erfindung Summary of the invention
Es ist daher eine Aufgabe der Erfindung, eine Messvorrichtung und ein Messverfahren zur Verfügung zu stellen, mit der die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs einer kunststoffverarbeitenden Anlage an den verarbeiteten Kunst stofffolien schnell und zuverlässig gemessen werden kann. It is therefore an object of the invention to provide a measuring device and a measuring method with which the properties of a plastic film can be measured quickly and reliably on the processed plastic films during ongoing operation of a plastic processing plant.
Diese Aufgabe wird gelöst durch eine Messvorrichtung für eine berührungslose Inline- Kontrolle von Kunststofffolien für eine kunststoffverarbeitende Anlage umfassend eine Messeinheit und eine Auswerteeinheit, wobei die Messeinheit dazu ausgestaltet ist, Licht im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, auf die Kunststofffolie auszusenden und Messdaten in Form von optische Messspektren in Reflexion des Lichts an der Kunststofffolie oder in Transmission des Lichts durch die Kunststofffolie hindurch zu messen, und die Auswerteeinheit dazu ausgestaltet ist, zumindest eine der Eigenschaften der Kunststofffolie anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch einen oder mehrere Algorithmen zu bestimmen, die zuvor mit optischen Trainingsspektren unter analogen Bedingungen wie bei den Messspektren an Kunststofffolien mit bekannten Eigenschaften trainiert wurden, indem der oder die Algorithmen eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten charakteristisch für die bekannten Eigenschaften der Kunststofffolie in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen, und die bei der Inline-Kontrolle ebenfalls die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und die so die zumindest eine Eigenschaft der Kunststofffolie in Korrelation mit den Trainingsdaten und dem mehrdimensionalen Ergebnisbereich bestimmen. This object is achieved by a measuring device for contactless inline control of plastic films for a plastic processing plant comprising a measuring unit and an evaluation unit, the measuring unit being designed to emit light in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, to be sent to the plastic film and measurement data in the form of optical measurement spectra in the reflection of the light on the plastic film or in the transmission of the light through the plastic film, and the evaluation unit is designed to at least one of the To determine properties of the plastic film on the basis of a classification of the measurement data by one or more algorithms that were previously trained with optical training spectra under analogous conditions as in the measurement spectra of plastic films with known properties, by the algorithm or algorithms calculating one or more mathematical transformation rules that the Transferring training data characteristic of the known properties of the plastic film into a multi-dimensional result area, and which also calculate the one or more mathematical transformation rules for the inline control, w which transfer the measurement data to the multi-dimensional result area and thus determine the at least one property of the plastic film in correlation with the training data and the multi-dimensional result area.
Das zerstörungsfreie (berührungslose) Analyseverfahren ohne Probenvorbereitung basiert auf molekülspektroskopischen Verfahren zur Strukturaufklärung von organischen Substanzen, hier das Material der Kunststofffolie. Optische Verfahren wie dieses benötigen nur eine kurze Messdauer, hier weniger als 0,5s. The non-destructive (non-contact) analysis method without sample preparation is based on molecular spectroscopic methods to determine the structure of organic substances, here the material of the plastic film. Optical methods like this only require a short measurement time, here less than 0.5s.
Der Begriff „Inline-Kontrolle“ bezeichnet die Kontrolle der Kunststofffolie im laufenden Betrieb der kunststoffVerarbeitenden Anlage und unterscheidet sich damit von Labormes- sung beispielsweise an Proben der verarbeiteten Kunststofffolie außerhalb des Produktionsbetriebs. Bei der Inline-Kontrolle durchläuft die gemessene Kunststofffolie ohne Stö rung oder Probeentnahme den Prozess der kunststoffverarbeitenden Anlage. Kunst- stoffverarbeitende Anlagen produzieren hierbei Kunststofffolien oder verarbeiten vorhandene Kunststofffolien zu Produkten, beispielsweise in der Kunststoffherstellung zur Herstellung von Kunststofffolien, in der Verpackungsindustrie mittels Umformung vorhandener Kunststofffolien zu Verpackungsprodukten oder in der Medizintechnik beim Herstellen von medizinischen Behältern mittels Verschweißung von vorhandenen Kunststofffolien. Kunststofffolien sind flächenförmige Kunststoffteile mit einer Dicke, die größenordnungsmäßig kleiner ist als die lateralen Ausdehnungen der flächenförmigen Kunststoffteile. Sie können in Endlosbahnen gefertigt, aufgerollt und später in passende Stücke geschnitten werden. Der Begriff „Kunststofffolie“ schließt hier auch dickeres Material, das nicht aufgerollt werden und daher auch als Tafel oder Platte bezeichnet wird, mit ein. Kunststofffolien können dabei aus Polyolefinen wie Polyethylen (PE) hoher und niedriger Dichte oder Polypropylen (PP), aus Polyvinylchlorid (PVC), Polystyrol (PS), Polyethylenterephthalat (PET), Ethylen-Vinylacetat-Copolymer (EVA), Polyurethan (PU), verschiedene Polyester sowie Polycarbonat (PC) bestehen oder diese Stoffe umfassen. Kunststofffolien können aber auch aus bio-basierten Kunststoffe wie Polyactid (PLA), Celluloseacetat und Stärkeblends bestehen oder diese Stoffe umfassen. Kunststofffolien können auch Mehrschichtverbunde aus einer Kombination unterschiedlicher Kunststoffe sein. Damit können bestimmte Eigenschaften, wie beispielsweise das Perme ationsverhalten verbessert werden. Kunststofffolien werden in der Verpackungsindustrie, der Medizin, im Baubereich und in vielen anderen Bereichen verwendet. In der Geotech nik werden mit Kunststofffolien beispielsweise unterirdische Schichten gegeneinander isoliert oder - etwa bei Deponien - auch zum Sammeln der Deponiegase benutzt. Kle berbeschichtete PVC-Folien können beispielsweise für den Digitaldruck und als Schnei defolie verwendet werden. Sie können als Rollenware vertrieben und beispielsweise in der Werbetechnik zur Herstellung von Beschilderungen, Beschriftungen im Außenbereich, als Fahrzeugvollverklebungen und als Oberflächenschutz eingesetzt werden. Spezielle, atmungsaktive, selbstklebende Kunststofffolien kommen als Wundverband zum Einsatz. Kunststofffolien werden ebenso in der Landwirtschaft verwendet. The term “inline control” describes the control of the plastic film during operation of the plastic processing plant and thus differs from laboratory measurements, for example on samples of the processed plastic film outside of the production facility. With the inline control, the measured plastic film runs through the process of the plastic processing plant without disruption or sampling. Plastics processing plants produce plastic films or process existing plastic films into products, for example in plastic production for the production of plastic films, in the packaging industry by reshaping existing plastic films into packaging products or in medical technology Manufacture of medical containers by welding existing plastic films. Plastic films are sheet-like plastic parts with a thickness that is of the order of magnitude smaller than the lateral dimensions of the sheet-like plastic parts. They can be manufactured in endless webs, rolled up and later cut into suitable pieces. The term “plastic film” here also includes thicker material that is not rolled up and is therefore also referred to as a board or plate. Plastic films can be made from polyolefins such as high and low density polyethylene (PE) or polypropylene (PP), from polyvinyl chloride (PVC), polystyrene (PS), polyethylene terephthalate (PET), ethylene-vinyl acetate copolymer (EVA), polyurethane (PU), various polyesters as well as polycarbonate (PC) consist of or comprise these substances. However, plastic films can also consist of bio-based plastics such as polyactide (PLA), cellulose acetate and starch blends or contain these substances. Plastic films can also be multilayer composites made from a combination of different plastics. This enables certain properties, such as the permeation behavior, to be improved. Plastic films are used in the packaging industry, medicine, construction and many other areas. In geotechnics, for example, underground layers are insulated from one another with plastic films or - in landfills, for example - are also used to collect the landfill gases. Adhesively coated PVC films can be used, for example, for digital printing and as cutting film. They can be sold as roll goods and used, for example, in advertising technology for the production of signage, outside lettering, as full vehicle wrapping and as surface protection. Special, breathable, self-adhesive plastic films are used as wound dressings. Plastic films are also used in agriculture.
Das Aussenden von Licht bezeichnet die gerichtete oder ungerichtete Abstrahlung von Licht aus einer Lichtquelle. Vorzugsweise wird hier zur Intensitätserhöhung gerichtetes Licht, beispielsweise fokussierten Licht oder Laserlicht, abgestrahlt. Die Wellenlänge des Lichts liegt dabei im infraroten Spektralbereich, die sich von 780nm bis lOOOpm er- streckt, vorzugsweise wird der nahe und mittlere infrarote Spektralbereich mit Wellenlängen von 780nm bis 1400nm (nahes Infrarot) und 1400nm bis 3000nm (mittleres Infrarot) für die Messung verwendet. Die optischen Mess- und Trainingsspektren bezeichnen die Messung der Intensität der Strahlung als Funktion der Wellenlänge. Die jeweiligen Intensitäten für die einzelnen Wellenlängen stellt dabei die Mess- und Trainingsdaten dar. Die Messung der Intensität erfolgt dabei in diskreten Schritten, wobei die Schrittbreite von der Auflösung des Detektors abhängt. The emission of light refers to the directional or non-directional emission of light from a light source. Here, directed light, for example focused light or laser light, is preferably emitted to increase the intensity. The wavelength of the light is in the infrared spectral range, which ranges from 780nm to 100Opm stretches, preferably the near and middle infrared spectral range with wavelengths from 780nm to 1400nm (near infrared) and 1400nm to 3000nm (middle infrared) is used for the measurement. The optical measurement and training spectra describe the measurement of the intensity of the radiation as a function of the wavelength. The respective intensities for the individual wavelengths represent the measurement and training data. The intensity is measured in discrete steps, the step width depending on the resolution of the detector.
Die Auswerteeinheit umfasst einen Prozessor, auf dem der oder die Algorithmen ausgeführt werden, ein Speichermedium zur Speicherung der Mess- und Trainingsdaten sowie den mehrdimensionalen Ergebnisbereich, in den die Mess- und Trainingsdaten mittels mathematischer Transformationsregeln übertragen werden, sowie eine Ausgabeeinheit zum Anzeigen oder Ausgeben zumindest der bestimmten Eigenschaften der gemessenen Kunststofffolie. The evaluation unit comprises a processor on which the algorithm or algorithms are executed, a storage medium for storing the measurement and training data and the multidimensional result area into which the measurement and training data are transferred using mathematical transformation rules, and an output unit for displaying or outputting at least the specific properties of the measured plastic film.
Für die Auswertung der Messdaten wird nicht das Prinzip der Hüllkurve verwendet, sondern mathematische Algorithmen, welche trainiert werden oder selbstlernend arbeiten. Die Algorithmen sind dabei dazu ausgestaltet, die Eigenschaften der gemessenen Kunststofffolie in Korrelation zur voranstehend spezifizierten Trainingsprozedur gemäß der voranstehend beschrieben Weise zu bestimmen. Hierbei benutzt die erfmdungsgemäße Messvorrichtung und das erfindungsgemäße Messverfahren das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lemphase verallgemeinern. Dazu bauen die Algorithmen beim maschinellen Lernen ein statistisches Modell auf, das auf Trainingsdaten beruht, hier die mathematischen Transformationsregeln zum Übertrag der Trainingsdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern Muster und Gesetzmäßigkeiten werden in den Lemdaten erkannt. So kann das System auch unbekannte Daten, hier die Messdaten bei der Inline-Kontrolle der Kunst- stofffolien, beurteilen. Grundlegendes Konzept bei den Algorithmen ist die Klassifizierung der Messdaten und/oder Trainingsdaten. Hierbei berechnen die Algorithmen auf einer Anzahl von Messungen, beispielsweise einer Vielzahl von Messungen, als Trainingsdaten eine oder mehrere Transformationsregeln, welche die Messdaten (als Definitionsbereich) in einem mehrdimensionalen Ergebnisbereich (als Wertebereich) übertragen und eine eindeutige Zuordnung der zu messenden Eigenschaften ermöglicht. Damit können Eigenschaften von Kunststofffolien schnell bestimmt werden, sodass diese Messvorrichtung bzw. dieses Messverfahren als Inline-Kontrolle von Kunststofffolien verwendet werden kann, selbst bei sich mit großer Geschwindigkeit durch die kunststoffVerarbeitende Anlage bewegenden Kunststofffolien. Außerdem können damit auch Eigenschaften von Kunststofffolien bestimmt werden, die mit herkömmlichen Messverfahren, beispielsweise in einem Analyselabor, aus den Einzeldaten so nicht mit genügender Genauigkeit bestimmbar wären. The principle of the envelope curve is not used to evaluate the measurement data, but rather mathematical algorithms which are trained or work in a self-learning manner. The algorithms are designed to determine the properties of the measured plastic film in correlation to the training procedure specified above in the manner described above. Here, the measuring device according to the invention and the measuring method according to the invention use machine learning. Machine learning is a generic term for the "artificial" generation of knowledge from experience. An artificial system learns from examples and can generalize them after the end of the learning phase. For this purpose, the algorithms in machine learning build a statistical model that is based on training data, here the mathematical transformation rules for transferring the training data to the multi-dimensional result area. This means that the examples are not simply learned by heart, but patterns and regularities are recognized in the learning data. In this way, the system can also process unknown data, in this case the measurement data from the inline control of the art fabric films, judge. The basic concept of the algorithms is the classification of the measurement data and / or training data. Here, the algorithms calculate one or more transformation rules as training data based on a number of measurements, for example a large number of measurements, which transfer the measurement data (as a definition range) in a multi-dimensional result range (as a value range) and enable a clear assignment of the properties to be measured. Properties of plastic films can thus be determined quickly, so that this measuring device or this measuring method can be used as an inline control of plastic films, even with plastic films moving at high speed through the plastic-processing plant. In addition, it can also be used to determine properties of plastic films that cannot be determined with sufficient accuracy from the individual data using conventional measuring methods, for example in an analysis laboratory.
Die erfindungsgemäße Messvorrichtung ermöglicht es somit, die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs einer kunststoffVerarbeitenden Anlage an den verarbeiteten Kunststofffolien schnell und zuverlässig messen zu können. The measuring device according to the invention thus enables the properties of a plastic film to be measured quickly and reliably on the processed plastic films during ongoing operation of a plastic-processing plant.
In einer Ausführungsform werden als Algorithmen eine Hauptkomponentenanalyse und/oder eine Regressionsanalyse und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-based- Verfahren, ein Clustering- Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART-Methode, eine Greedy-Methode oder eine Random-Forest-Methode verwendet. Algorithmen aus dem Bereich des maschinellen Lernens lassen sich grob in zwei Gruppen einteilen, überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Beim unüberwachten Lernen erzeugt der Algorithmus für eine gegebene Menge von Eingaben (Trainingsdaten) ein statistisches Modell, das die Eingaben (Trainingsdaten) beschreibt und erkannte Ka tegorien und Zusammenhänge enthält (Transformationsregeln) und somit Vorhersagen (aus dem mehrdimensionalen Ergebnisbereich) ermöglicht. In one embodiment, the algorithms used are a principal component analysis and / or a regression analysis and / or further algorithms such as a so-called grid-based method, a clustering method or a mean value method and a CART method, a greedy method or a random forest method. Method used. Machine learning algorithms can be roughly divided into two groups, supervised learning and unsupervised learning. In unsupervised learning, the algorithm generates a statistical model for a given set of inputs (training data) that describes the inputs (training data) and contains recognized categories and relationships (transformation rules) and thus enables predictions (from the multi-dimensional result area).
Die Hauptkomponentenanalyse ist eine Methode des sogenannten unüberwachten Lernens verzichten dabei auf eine Kategorisierung der Mess- und Trainingsdaten. Sie zielt darauf ab, die beobachteten Daten in eine einfachere Repräsentation zu übersetzen, die sie trotz drastisch reduzierter Information möglichst genau wiedergibt. Sie dient dazu, umfangreiche Datensätze zu strukturieren, zu vereinfachen und zu veranschaulichen, indem eine Vielzahl statistischer Variablen durch eine geringere Zahl möglichst aussagekräftiger Linearkombinationen (die „Hauptkomponenten“) genähert wird. Der zugrundeliegende Datensatz hat typischerweise die Struktur einer Matrix, wo an n Kunststofffolien jeweils p Eigenschaften gemessen. Ein solcher Datensatz kann als Menge von n Punkten im p-dimensionalen Raum veranschaulicht werden. Ziel der Hauptkomponentenanalyse ist es, diese Datenpunkte so in einen q-dimensionalen Unterraum mit q kleiner p zu projizieren, dass dabei möglichst wenig Information verloren geht und vorliegende Redundanz in Form von Korrelation in den Datenpunkten zusammengefasst wird. Mathematisch wird eine Hauptachsentransformation so durchgeführt, indem man die Korrelation mehrdimensionaler Merkmale durch Überführung in einen Vektorraum mit neuer Basis minimiert. Die Hauptachsentransformation lässt sich durch eine orthogonale Matrix angeben, die aus den Eigenvektoren der Kovarianzmatrix gebildet wird. Die Hauptkomponentenanalyse ist damit problemabhängig, weil für jeden Datensatz (Messdaten oder Trainingsdaten an einer Kunststofffolie) eine eigene Transformationsmatrix berechnet werden muss. Die Rotation des Koordinatensystems wird so ausgeführt, dass die Kovarianzmatrix diagonalisiert wird, d. h. die Daten werden dekor- reliert (die Korrelationen sind die Nicht-diagonal-Einträge der Kovarianzmatrix). Für normalverteilte Datensätze bedeutet dies, dass die einzelnen Komponenten jedes Datensatzes nach der Hauptkomponentenanalyse voneinander statistisch unabhängig sind, da die Normalverteilung durch das nullte (Normierung), erste (Mittelwert) und zweite Moment (Kovarianzen) vollständig charakterisiert wird. The principal component analysis is a method of so-called unsupervised learning and dispenses with categorizing the measurement and training data. She aims on translating the observed data into a simpler representation that reproduces them as accurately as possible despite drastically reduced information. It is used to structure, simplify and illustrate large data sets by approximating a large number of statistical variables with a smaller number of linear combinations (the "main components") that are as meaningful as possible. The underlying data set typically has the structure of a matrix, where p properties are measured on n plastic films. Such a data set can be illustrated as a set of n points in p-dimensional space. The aim of the principal component analysis is to project these data points into a q-dimensional subspace with q less than p in such a way that as little information as possible is lost and existing redundancy is summarized in the form of correlation in the data points. Mathematically, a principal axis transformation is carried out by minimizing the correlation of multidimensional features by converting them into a vector space with a new basis. The principal axis transformation can be specified by an orthogonal matrix that is formed from the eigenvectors of the covariance matrix. The principal component analysis is therefore problem-dependent because a separate transformation matrix has to be calculated for each data set (measurement data or training data on a plastic film). The rotation of the coordinate system is carried out in such a way that the covariance matrix is diagonalized, ie the data is decorrelated (the correlations are the non-diagonal entries of the covariance matrix). For normally distributed data sets, this means that the individual components of each data set are statistically independent of each other after the principal component analysis, since the normal distribution is fully characterized by the zeroth (normalization), first (mean) and second moment (covariances).
Die Regressionsanalyse ist ein statistisches Analyseverfahren ähnlich zur Hauptkomponentenanalyse, das zum Ziel hat, Beziehungen zwischen einer abhängigen und einer oder mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. Sie wird beispielweise verwendet, wenn Zusammenhänge quantitativ zu beschreiben oder Werte der abhängigen Variablen zu prognostizieren sind, wie hier beispielsweise bei quantitativen Auswertungen wie der Bestimmung der Schichtdicke einer Kunststofffolie. Regression analysis is a statistical analysis technique similar to principal component analysis, the aim of which is to model relationships between a dependent and one or more independent variables. It is used, for example, when describing relationships quantitatively or values of the dependent variables are to be prognosticated, as here for example with quantitative evaluations such as the determination of the layer thickness of a plastic film.
Das Clustering- Verfahren ist ein Verfahren zur Entdeckung von Ähnlichkeitsstrukturen in (großen) Datenbeständen. Die so gefundenen Gruppen von „ähnlichen“ Objekten werden als Cluster bezeichnet, die Gruppenzuordnung als Clustering. Die gefundenen Ähnlichkeitsgruppen können graphentheoretisch, hierarchisch, partitionierend oder optimierend sein. Das Clustering-Verfahren teilt Daten in mehrere Kategorien ein, die sich durch charakteristische Muster voneinander unterscheiden. Das Netz erstellt somit selbständig Klassifikatoren, nach denen es die Eingabemuster einteilt. Ein wichtiger Algorithmus in diesem Zusammenhang ist der EM-Algorithmus, der iterativ die Parameter ei nes Modells so festlegt, dass es die gesehenen Daten optimal erklärt. Er legt dabei das Vorhandensein nicht beobachtbarer Kategorien zugrunde und schätzt abwechselnd die Zugehörigkeit der Daten zu einer der Kategorien und die Parameter, die die Kategorien ausmachen. Eine Anwendung des EM-Algorithmus findet sich beispielsweise in den Hidden Markov Modellen (HMMs). The clustering process is a process for discovering similarity structures in (large) databases. The groups of "similar" objects found in this way are referred to as clusters, the group assignment as clustering. The similarity groups found can be graph-theoretical, hierarchical, partitioning or optimizing. The clustering process divides data into several categories, which differ from one another through characteristic patterns. The network thus independently creates classifiers according to which it divides the input patterns. An important algorithm in this context is the EM algorithm, which iteratively defines the parameters of a model in such a way that it optimally explains the data seen. He bases this on the existence of unobservable categories and alternately estimates the affiliation of the data to one of the categories and the parameters that make up the categories. One application of the EM algorithm can be found, for example, in the Hidden Markov Models (HMMs).
Der Algorithmus der CART-Methode erzeugt nur Binärbäume, das heißt, dass an jeder Verzweigung immer genau zwei Äste vorhanden sind. Das zentrale Element dieses Algorithmus ist also das Finden einer optimalen binären Trennung. Beim CART- Algorithmus wird die Attributsauswahl durch die Maximierung des Informationsgehalts gesteuert. CARTs zeichnen sich dadurch aus, dass sie die Daten in Bezug auf die Klassifikation (Eigenschaften) optimal trennen. Dies wird mit einem Schwellwert erreicht, der zu jedem Attribut gesucht wird. Der Informationsgehalt eines Attributes wird als hoch erachtet, wenn durch die Auswertung der sich aus der Teilung über die Schwellwerte ergebenden Attributausprägungen mit einer hohen Trefferquote eine Klassifikation vorgenommen werden kann. Bei den Entscheidungsbäumen, welche durch den CART- Algorithmus berechnet werden, gilt: Je höher der Informationsgehalt eines Attributs in Bezug auf die Zielgröße, desto weiter oben im Baum findet sich dieses Attribut. Die Algorithmen der Greedy-Methode bilden eine spezielle Klasse von Algorithmen. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass sie schrittweise den Folgezustand auswählen, der zum Zeitpunkt der Wahl das beste Ergebnis (berechnet durch eine Bewertungsfunktion) verspricht (z. B. Gradientenver fahren). Greedy- Algorithmen sind oft schnell. The algorithm of the CART method only generates binary trees, which means that there are always exactly two branches at each branch. So the central element of this algorithm is finding an optimal binary separation. With the CART algorithm, the selection of attributes is controlled by maximizing the information content. CARTs are characterized by the fact that they optimally separate the data in terms of classification (properties). This is achieved with a threshold value that is searched for for each attribute. The information content of an attribute is considered to be high if a classification can be carried out with a high hit rate by evaluating the attribute characteristics resulting from the division via the threshold values. For the decision trees that are calculated by the CART algorithm, the following applies: the higher the information content of an attribute in relation to the target variable, the higher up in the tree this attribute can be found. The algorithms of the greedy method form a special class of algorithms. They are characterized by the fact that they gradually select the subsequent state that promises the best result (calculated by an evaluation function) at the time of selection (e.g. gradient method). Greedy algorithms are often fast.
Die Random-Forest-Methode ist ein Klassifikationsverfahren, das aus mehreren unkorre- lierten Entscheidungsbäumen besteht. Alle Entscheidungsbäume sind unter einer bestimmten Art von Randomisierung während des Lernprozesses gewachsen. Für eine Klassifikation darf jeder Baum in diesem Wald eine Entscheidung treffen und die Klasse mit den meisten Stimmen entscheidet die endgültige Klassifikation. Die Random-Forest-Me- thode kann auch zur Regression eingesetzt werden. The random forest method is a classification method that consists of several uncorrected decision trees. All decision trees have grown under a certain type of randomization during the learning process. For a classification, each tree in this forest can make a decision and the class with the most votes decides the final classification. The random forest method can also be used for regression.
In einer weiteren Ausfuhrungsform ist die Auswerteeinheit dazu eingerichtet, die Mess daten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften der Kunststofffolie mittels einer kaskadierten Anwendung der Algorithmen zu klassifizieren. Hierbei werden die Eigenschaften von einem groben Ergebnis (wenig spezifische Eigenschaft) hin zu feineren Er gebnissen (spezifischere Eigenschaften) bestimmt. Nachdem eine „grobe Eigenschaft“, beispielsweise eine Hauptmaterialklasse des Materials der Kunststofffolie (beispielsweise: ist das Material PP, PLA, EVA, PU, PVC oder PET) bestimmt ist, kann der Algorithmus unter Verarbeitung der ursprünglichen Messdaten zusammen mit dem Ergebnis für die „grobe Eigenschaft“ die Messdaten erneut analysieren, um beispielsweise Additiv- Gehalte im bereits bestimmten Grundmaterial zu bestimmen. Die Kaskadierung kann eine unterschiedliche Anzahl von Kaskadierungsebenen umfassen, beispielweise eine zweifach, dreifache, vierfache, ... Kaskadierung mit entsprechenden zwei, drei, vier, ... Kaskadierungsebenen sein. In den Kaskadierungsebenen können dieselben oder unterschiedliche Algorithmen verwendet werden. Durch die Kaskadierung können neben einer groben oder Haupteigenschaft der Kunststofffolie auch weitere Eigenschaften, zum Teil aufbauend auf die Haupteigenschaft, mit großer Zuverlässigkeit sehr bestimmt werden. In einer weiteren Ausführungsform sind die Eigenschaften der Kunststofffolie ein oder mehrere Elemente der Gruppe Foliengrundtyp, Folienvariante oder Folienzustand, vorzugsweise umfasset der Folienzustand eine Liefercharge, ein Alter der Kunststofffolie und/oder eine Dicke der Kunststofffolie. Als Foliengrundtyp werden die Materialklasse der Kunststofffolie wie PP, PVC, PLA, PET, PU, EVA ... bezeichnet. Als Folienvariante werden Modifikationen des Foliengrundtyps wie beispielsweise Additive zu einem bestimmten Foliengrundtyp bezeichnet. Der Folienzustand bezeichnet die Einflussgrößen, die auf die Kunststofffolie nach erfolgter Herstellung wirken, wie beispielsweise Alter Liefercharge der Kunststofffolie oder Dicke der Kunststofffolie. Weitere hier nicht aufgeführte Eigenschaften der Kunststofffolie können bei entsprechenden Trainingsdaten basierend auf Kunststofffolien, die diese Eigenschaft zeigen, und mit denen die Algorith men entsprechend trainiert wurden, mit dem Auswerteverfahren bestimmt werden. Hierbei können die Messdaten selber Trainingsdaten für später einzuführende bisher noch nicht betrachtete Eigenschaften der Kunststofffolien darstellen. Nach dem „best match“ und Mehrheitsprinzip wird der Ergebnispfad bestimmt. In a further embodiment, the evaluation unit is set up to classify the measurement data for the determination of various properties of the plastic film by means of a cascaded application of the algorithms. Here, the properties are determined from a rough result (less specific property) to finer results (more specific properties). After a "rough property", for example a main material class of the material of the plastic film (for example: is the material PP, PLA, EVA, PU, PVC or PET) determined, the algorithm can process the original measurement data together with the result for the " coarse property "analyze the measurement data again, for example to determine additive contents in the base material that has already been determined. The cascading can comprise a different number of cascading levels, for example a double, triple, quadruple, ... cascading with corresponding two, three, four, ... cascading levels. The same or different algorithms can be used in the cascading levels. As a result of the cascading, in addition to a coarse or main property of the plastic film, other properties, partly based on the main property, can be determined with great reliability. In a further embodiment, the properties of the plastic film are one or more elements of the group of basic type of film, film variant or film condition; the film condition preferably includes a delivery batch, an age of the plastic film and / or a thickness of the plastic film. The material class of the plastic film such as PP, PVC, PLA, PET, PU, EVA ... are referred to as the basic film type. Modifications of the basic film type, such as additives for a specific basic film type, are referred to as film variants. The condition of the film describes the influencing variables that have an effect on the plastic film after production, such as the age of the delivery batch of the plastic film or the thickness of the plastic film. Further properties of the plastic film that are not listed here can be determined using the evaluation method with appropriate training data based on plastic films that show this property and with which the algorithms were trained accordingly. In this case, the measurement data themselves can represent training data for properties of the plastic films that have not yet been considered to be introduced later. The outcome path is determined according to the “best match” and majority principle.
In einer weiteren Ausführungsform ist die Auswerteeinheit dazu eingerichtet, die Mess daten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung zumindest des Folien grundtyps und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse den Folienzustand zu klassifizieren. Mit dieser Kaskadierung ließen sich diese Eigenschaften bei den Kunst stofffolien sehr gut bestimmen. In a further embodiment, the evaluation unit is set up to classify the measurement data first with the main component analysis to determine at least the basic type of film and only subsequently to classify the film condition using the regression analysis. With this cascading, these properties of the plastic films can be determined very well.
In einer weiteren Ausführungsform ist nach Bestimmung des Foliengrundtyps die Auswerteeinheit dazu eingerichtet, die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung erneut mittels Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung der Folienvariante zu klassifizieren, vorzugsweise in einer nachfolgenden dritten Kaskadierung die Messdaten erneut mittels Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung des Alters und/oder Liefercharge der Kunststofffolie zu klassifizieren. Während bei der ersten Kaskadierung zur Bestimmung des Foliengrundtyps nur 4 Komponenten benötigt werden, um sechs unterschiedliche Folienmaterialien eindeutig zu identifizieren (hierbei beobachtet man eine Clusterbildung der Punkte im Ergebnisbereich für die verschiedenen Materialien der Kunststofffolie bzw. die verschiedenen Folienmaterialien) , beispielsweise mit dem Ergebnis einer Polyolefin- Kunststofffolie, werden bei der zweiten Kaskadierung bereits 7 Komponenten benötigt, um beispielsweise einen Additivgehalt in verschiedenen Polyolefin-Kunststofffolien zu bestimmen. Für die Bestimmung der Chargenunterschiede der Polyolefin-Folien mit nominal gleichen Additivgehalt werden beispielsweise 17 Komponenten bei der Hauptkomponentenanalyse benötigt, um zwei Lieferchargen an gleichdotierten Polyolefin- Kunststofffolien. In a further embodiment, after determining the basic film type, the evaluation unit is set up to classify the measurement data again in a second cascading using main component analysis to determine the film variant, preferably in a subsequent third cascading the measurement data again using main component analysis to determine the age and / or delivery batch of the Classify plastic film. While in the first cascading to determine the basic type of film, only 4 components are required to clearly identify six different film materials (a clustering of the Points in the result area for the different materials of the plastic film or the different film materials), for example with the result of a polyolefin plastic film, 7 components are required for the second cascading, for example to determine an additive content in different polyolefin plastic films. For the determination of the batch differences of the polyolefin films with nominally the same additive content, for example, 17 components are required for the main component analysis in order to deliver two batches of polyolefin plastic films with the same doping.
In einer weiteren Ausführungsform verarbeitet bei der Kaskadierung eine nachfolgende Auswerteebene die ursprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene. Dadurch kann die Analyse der Eigenschaften der Kunststofffolie auf Details wie Additivgehalt, Liefercharge, Alter etc. ausgedehnt werden, was sonst nicht mit der nötigen Zuverlässigkeit auszuwerten wäre. In a further embodiment, in the case of cascading, a subsequent evaluation level processes the original measurement data together with the classification of the previous evaluation level. As a result, the analysis of the properties of the plastic film can be extended to details such as additive content, delivery batch, age, etc., which would otherwise not be able to be evaluated with the necessary reliability.
In einer weiteren Ausführungsform werden vor Auswertung durch den oder die Algorith men die Messdaten durch die Messeinheit oder Auswerteeinheit mathematisch aufbereitet, vorzugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfünktion. Diese Aufbereitung ermöglicht schnellere und zuverlässigere Ergebnisse durch die Algorithmen. In a further embodiment, prior to evaluation by the algorithm or algorithms, the measurement data are mathematically processed by the measurement unit or evaluation unit, preferably by means of a noise filter or a smoothing function. This processing enables faster and more reliable results through the algorithms.
In einer weiteren Ausführungsform verwendet die Messvorrichtung eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren zum Training des oder der Algorithmen, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften der Kunststofffolie entspricht. Um eine Eigen schaft der Kunststofffolie bestimmen zu können, sollte jede Eigenschaft mindestens ein mal als Trainingsdaten vom Algorithmus bearbeitet worden sein. Sofern diese Eigenschaft keine sehr starke Ausprägung im optischen Spektrum (Mess- und/oder Trainingsspektrum) hat, sollte die Anzahl der Trainingsdaten bzw. der Trainingsspektren, aus denen die Trainingsdaten folgen, höher liegen. In einer weiteren Ausführungsform ist daher die Mindestanzahl der optischen Trainingspektren zum Training des oder der Algorithmen mindestens 70. Diese Anzahl hat sich als ausreichend für eine zuverlässige Bestimmung zumindest einiger der Eigenschaften der Kunststofffolien erwiesen. Vorzugsweise beträgt die Mindestzahl mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Trainingspektren pro bekannter Eigenschaften der Kunststofffolie. In a further embodiment, the measuring device uses a minimum number of optical training spectra for training the algorithm or algorithms, which corresponds to at least a number of the known properties of the plastic film. In order to be able to determine a property of the plastic film, each property should have been processed at least once as training data by the algorithm. If this property is not very pronounced in the optical spectrum (measurement and / or training spectrum), the number of training data or training spectra from which the training data follow should be higher. In a further embodiment, the minimum number of optical training spectra for training the algorithm or algorithms is at least 70. This number has proven to be sufficient for a reliable determination of at least some of the properties of the plastic films. Preferably the minimum number is at least 100, particularly preferably at least 500, optical training spectra per known properties of the plastic film.
In einer weiteren Ausfiihrungsform ist die Kunststofffolie eine transparente oder weiße Kunststofffolie. An solchen Kunststofffolien lassen sich Transmissions- oder Reflexionsspektren bei hoher Intensität des transmittierten bzw. reflektierten Lichts mit guter Genauigkeit messen. In einer weiteren Ausführungsform umfasst die Kunststofffolie keine reflektierenden Zwischenschichten, was beispielsweise die Transmission reduzieren würde. In a further embodiment, the plastic film is a transparent or white plastic film. Transmission or reflection spectra with high intensity of the transmitted or reflected light can be measured with good accuracy on such plastic films. In a further embodiment, the plastic film does not include any reflective intermediate layers, which would, for example, reduce the transmission.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst die Messeinheit eine Strahlungsquelle zur Aussendung des Lichts entlang einer Abstrahlrichtung angeordnet auf einer Seite der Kunststofffolie und einen in Transmissionsrichtung oder Reflexionsrichtung des auf die Kunststofffolie aufgetroffenen Lichts angeordneten Sensor zur Messung der Messdaten der optischen Messspektren für das reflektierte oder transmittierte Licht. Die Strahlungsquelle kann jede für die Ausstrahlung von infrarotem Licht geeignete Lichtquelle sein, beispielsweise eine Inffarot-LED oder ein Infrarot-Laser. Der Sensor muss dafür geeignet sein, infrarotes Licht mit einer möglichst guten Auflösung zu detektieren. In einer Ausführungsform umfasst dabei der Sensor ein dispersives Element zur wellenlängenabhängigen Aufspaltung des reflektierten oder transmittierten Lichts und einen Detektor zur Messung der Messdaten. Das dispersive Element sollte eine geeignet starke wellenlängenabhängige Aufspaltung des Lichts bewirken. Hierbei stehen Dispersionsvermögen der dispersiven Elements und Abstand zum Detektor in Verbindung. Für möglichst kompakte Sensoren sollte die Dispersionsfähigkeit möglichst groß sein. Für einen kompakten und robusten Aufbau der Messeinheit sind das dispersive Element und der Detektor in einem gemeinsamen Sensorgehäuse integriert. In a further embodiment, the measuring unit comprises a radiation source for emitting the light along an emission direction arranged on one side of the plastic film and a sensor arranged in the direction of transmission or reflection of the light that has hit the plastic film for measuring the measurement data of the optical measurement spectra for the reflected or transmitted light. The radiation source can be any light source suitable for emitting infrared light, for example an infrared LED or an infrared laser. The sensor must be suitable for detecting infrared light with the best possible resolution. In one embodiment, the sensor comprises a dispersive element for the wavelength-dependent splitting of the reflected or transmitted light and a detector for measuring the measurement data. The dispersive element should bring about a suitably strong, wavelength-dependent splitting of the light. Here, the dispersibility of the dispersive element and the distance to the detector are related. For the most compact sensors possible, the dispersibility should be as great as possible. For a compact and robust construction of the measuring unit, the dispersive element and the detector are integrated in a common sensor housing.
In einer weiteren Ausführungsform misst die Messeinheit die Messdaten in Transmission und umfasst eine U-fÖrmige Mess Stelleneinheit mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln zur Anbringung auf beiden Seiten der Kunststofffolie, die zu der einen Seite der Kunst stofffolie eine Lichtaustrittsöffiiung mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung des Lichts und zu der entgegengesetzten Seite der Kunststofffolie eine in der Transmissionsrichtung befindlichen Lichteintrittsöffhung für das durch die Kunststofffolie transmittierten Lichts besitzt. Eine solche Messstelleneinheit lässt sich leicht am Rande der Kunststofffolie ohne Störung des Verarbeitungsprozesses in der kunststoffverarbeitenden Anlage anordnen und ist jederzeit von außen zugänglich, wodurch die Messstelleneinheit bei Bedarf leicht justiert werden kann. In a further embodiment, the measuring unit measures the measured data in transmission and comprises a U-shaped measuring position unit with two opposing legs for attachment to both sides of the plastic film, which has a light exit opening on one side of the plastic film with the intended direction of light emission and on the opposite side of the plastic film has a light inlet opening located in the direction of transmission for the light transmitted through the plastic film. Such a measuring point unit can easily be arranged on the edge of the plastic film without disturbing the processing process in the plastics processing plant and is accessible from the outside at any time, so that the measuring point unit can easily be adjusted if necessary.
In einer weiteren Ausführungsform ist an die Lichtaustrittsöffhung ein Lichtleiter mit angekoppeltem Laser als die Strahlungsquelle angebracht. Dadurch kann der Laser auch entfernt von der Kunststofffolie angeordnet sein. In einer Ausführungsform kann der Laser auch mehrere Messstelleneinheiten mit infrarotem Licht versorgen. In a further embodiment, a light guide with a coupled laser as the radiation source is attached to the light exit opening. As a result, the laser can also be arranged at a distance from the plastic film. In one embodiment, the laser can also supply several measuring point units with infrared light.
In einer weiteren Ausführungsform ist an die Lichteintrittsöffhung der Sensor angekoppelt. Hierbei kann der Sensor direkt auf der Lichteintrittsöffhung angeordnet sein. In einer weiteren Ausführungsform ist das dispersive Element über einen Lichtleiter an die Lichteintrittsöffhung angekoppelt. Damit kann der Sensor auch weiter entfernt von der Kunststofffolie angeordnet sein, was bei einem etwaigen geringen Platzbedarf an der Messstelle von Vorteil ist. In a further embodiment, the sensor is coupled to the light inlet opening. Here, the sensor can be arranged directly on the light inlet opening. In a further embodiment, the dispersive element is coupled to the light inlet opening via a light guide. In this way, the sensor can also be arranged further away from the plastic film, which is advantageous if there is little space required at the measuring point.
In einer weiteren Ausführungsform ist der Detektor ein Photodetektor und/oder das dispersive Element ist ein Michelson-Interferometer. Eine solche Kombination stellt einen preiswerten und zuverlässigen Sensor mit guter Auflösung für die zu messenden optischen Mess- und/oder Trainingsspektren dar. In a further embodiment, the detector is a photodetector and / or the dispersive element is a Michelson interferometer. Such a combination represents an inexpensive and reliable sensor with good resolution for the optical measurement and / or training spectra to be measured.
Die Erfindung betrifft des Weiteren eine kunststoffverarbeitende Anlage zur Bearbeitung von Kunststofffolien umfassend eine erfindungsgemäße Messvorrichtung. Die erfindungsgemäße Anlage ermöglicht es somit, die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs der kunststoffverarbeitenden Anlage an den verarbeiteten Kunststofffolien schnell und zuverlässig messen zu können. Die Erfindung betrifft des Weiteren ein Messverfahren zur berührungslosen Inline- Kontrolle einer Kunststofffolie mit einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung umfassend nachfolgende Schritte: The invention further relates to a plastics processing plant for processing plastic films, comprising a measuring device according to the invention. The system according to the invention thus enables the properties of a plastic film to be measured quickly and reliably on the processed plastic films while the plastic-processing system is in operation. The invention further relates to a measuring method for contactless inline control of a plastic film with a measuring device according to the invention, comprising the following steps:
Bereitstellen von Kunststofffolien mit bekannten Eigenschaften und/oder entsprechender optischer Trainingsspektren; Provision of plastic films with known properties and / or corresponding optical training spectra;
Trainieren eines oder mehrerer Algorithmen mit den optischen Trainingsspektren, die mit Licht im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, mittels Reflexion des Lichts an der Kunststofffolie oder in Transmission des Lichts durch die Kunststofffolie hindurch als Trainingsdaten gemessen wurden, wobei der oder die Algorithmen eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten, die charakteristisch für die be kannten Eigenschaften der Kunststofffolie sind, in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen; Training one or more algorithms with the optical training spectra, which were measured with light in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, by means of reflection of the light on the plastic film or in transmission of the light through the plastic film as training data, with the algorithm or algorithms being a or calculate several mathematical transformation rules which transfer the training data, which are characteristic of the known properties of the plastic film, into a multidimensional result range;
Messen von Messdaten in Form von optischen Messspektren als Inline-Kontrolle der zu verarbeitenden Kunststofffolien in Reflexion des Lichts an der Kunststoff folie oder in Transmission des Lichts durch die Kunststofffolie hindurch unter analogen Bedingungen wie bei den Trainingsspektren mit einer Messeinheit; Bestimmen zumindest einer der Eigenschaften der Kunststofffolie anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch den oder die trainierten Algorithmen, wobei der oder die Algorithmen die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und so in Korrelation mit den Trainingsdaten zumindest eine Eigenschaft (M) der Kunststofffolie bestimmen. Measurement of measurement data in the form of optical measurement spectra as inline control of the plastic films to be processed in reflection of the light on the plastic film or in transmission of the light through the plastic film under conditions analogous to the training spectra with a measuring unit; Determining at least one of the properties of the plastic film on the basis of a classification of the measurement data by the trained algorithm (s), the algorithm (s) calculating the one or more mathematical transformation rules that transfer the measurement data to the multidimensional result area and thus at least one in correlation with the training data Determine property (M) of the plastic film.
Das erfindungsgemäße Messverfahren ermöglicht es somit, die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs einer kunststoffVerarbeitenden Anlage an den verarbeiteten Kunststofffolien schnell und zuverlässig messen zu können. In einer Ausführungsform des Messverfahrens umfasst der Schritt des Bestimmens eine Kaskadierung der Anwendung der Algorithmen zur Klassifizierung der Messdaten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften der Kunststofffolie. The measuring method according to the invention thus enables the properties of a plastic film to be measured quickly and reliably on the processed plastic films during ongoing operation of a plastic-processing plant. In one embodiment of the measurement method, the step of determining comprises cascading the application of the algorithms to classify the measurement data for the determination of various properties of the plastic film.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens werden beim Bestimmen als Algorithmen eine Hauptkomponentenanalyse und/oder eine Regressionsanalyse und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-based- Verfahren, ein Clustering- Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART-Methode, eine Greedy-Methode oder eine Random-Forest-Methode verwendet. In a further embodiment of the measurement method, a principal component analysis and / or a regression analysis and / or further algorithms such as a so-called grid-based method, a clustering method or a mean value method and a CART method, a greedy method or uses a random forest method.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens werden bei der Kaskadierung die Messdaten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung zumindest des Foliengrundtyps und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse den Folienzustand klassifiziert. In a further embodiment of the measurement method, during the cascading, the measurement data are first classified with the main component analysis to determine at least the basic type of film and only then the film condition is classified by means of the regression analysis.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens werden beim Kaskadieren nach Bestimmung des Foliengrundtyps als erste Kaskadierung die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung erneut mittels Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung der Folienvari ante klassifiziert, vorzugsweise werden die Messdaten in einer dritten Kaskadierung er neut mittels Hauptkomponentenanalyse zur Bestimmung des Alters und/oder Lie fercharge der Kunststofffolie klassifiziert. In a further embodiment of the measurement method, when cascading, after determining the basic film type as the first cascading, the measurement data are again classified in a second cascading using main component analysis to determine the film variant; the measurement data are preferably re-classified in a third cascading using main component analysis to determine age and or delivery batch of the plastic film classified.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens verarbeitet bei der Kaskadierung eine nachfolgende Auswerteebene die ursprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene. In a further embodiment of the measuring method, a subsequent evaluation level processes the original measurement data together with the classification of the previous evaluation level during the cascading.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst das Messverfahren den weiteren Schritt des mathematischen Aufbereitens der Messdaten durch die Messeinheit oder Auswerteeinheit vor Auswertung durch den oder die Algorithmen, vorzugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfunktion. In einer weiteren Ausführungsform verwendet das Messverfahren eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren als Trainingsdaten zum Training des oder der Algorithmen, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften der Kunststofffolie entspricht. In a further embodiment, the measuring method comprises the further step of mathematical processing of the measured data by the measuring unit or evaluation unit before evaluation by the algorithm or algorithms, preferably by means of a noise filter or a smoothing function. In a further embodiment, the measuring method uses a minimum number of optical training spectra as training data for training the algorithm or algorithms, which corresponds to at least a number of the known properties of the plastic film.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens beträgt die Mindestanzahl mindestens 70, vorzugsweise mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Transmissionsspektren gemessen an jeweils derselben Kunststofffolie pro bekannten Eigenschaften der Kunststofffolie. In a further embodiment of the measuring method, the minimum number is at least 70, preferably at least 100, particularly preferably at least 500, optical transmission spectra measured on the same plastic film for each known properties of the plastic film.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst das Messverfahren die zusätzlichen Schritte: Anordnen einer U-förmige Messstelleneinheit mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln auf beiden Seiten der Kunststofffolie, wobei der eine Schenkel an der einen Seite der Kunststofffolie eine Lichtaustrittsöffnung mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung des Lichts und der andere Schenkel eine in der Transmissionsrichtung befindlichen Lichteintrittsöffhung für das durch die Kunststofffolie transmittierten Lichts besitzt; und In a further embodiment, the measuring method comprises the additional steps: arranging a U-shaped measuring point unit with two opposite legs on both sides of the plastic film, one leg on one side of the plastic film having a light exit opening with the intended direction of emission of the light and the other leg a has a light inlet opening located in the direction of transmission for the light transmitted through the plastic film; and
Messen der Messdaten in Transmission. Measurement of the measurement data in transmission.
In einer weiteren Ausführungsform umfasst das Messverfahren für eine Messung in Re- flektion statt in Transmission die zusätzlichen Schritte: In a further embodiment, the measuring method for a measurement in reflection instead of in transmission comprises the additional steps:
Anordnen einer Strahlungsquelle zur Aussendung des Lichts entlang einer Abstrahlrichtung auf einer Seite der Kunststofffolie, und Arranging a radiation source for emitting the light along an emission direction on one side of the plastic film, and
Messen der Messdaten in Reflektion, wobei ein in Reflexionsrichtung des auf die Kunststofffolie aufgetroffenen Lichts angeordneter Sensor die Messdaten der optischen Messspektren für das reflektierte misst, vorzugsweise umfasst der Sensor ein dispersives Element zur wellenlängenabhängigen Aufspaltung des reflektierten o- der transmittierten Lichts und einen Detektor zur Messung der Messdaten, besonders bevorzugt sind dispersives Element und Detektor in einem gemeinsamen Sen sorgehäuse integriert Measurement of the measurement data in reflection, with a sensor arranged in the direction of reflection of the light that has struck the plastic film measuring the measurement data of the optical measurement spectra for the reflected light, preferably the sensor comprises a dispersive element for the wavelength-dependent splitting of the reflected or transmitted light and a detector for measurement the measurement data, particularly preferably the dispersive element and detector are integrated in a common sensor housing
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens sind die Eigenschaften der Kunststofffolie ein oder mehrere Elemente der Gruppe Foliengrundtyp, Folienvariante oder Folienzustand, vorzugsweise umfasset der Folienzustand eine Liefercharge, ein Alter der Kunststofffolie und/oder eine Dicke der Kunststofffolie. In a further embodiment of the measurement method, the properties are Plastic film one or more elements from the group of basic type of film, film variant or film condition; the film condition preferably includes a delivery batch, an age of the plastic film and / or a thickness of the plastic film.
In einer weiteren Ausführungsform des Messverfahrens wird eine Kunststofffolie verwendet, die eine transparente oder weiße Kunststofffolie ist und/oder die keine reflektierenden Zwischenschichten umfasst. In a further embodiment of the measuring method, a plastic film is used which is a transparent or white plastic film and / or which does not include any reflective intermediate layers.
Die Erfindung betrifft des Weiteren eine Messvorrichtung für eine berührungslose Inline- Kontrolle von Kunststofffolien für eine kunststoffverarbeitende Anlage umfassend eine Messeinheit und eine Auswerteeinheit, wobei die Messvorrichtung dazu ausgestaltet ist (wie bereits voranstehend für die Messvorrichtung beschrieben), das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen. Insbesondere sind die Messeinheit und die Aus Werteeinheit dazu ausgestaltet, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen. Die erfindungsgemäße Messvorrichtung ermöglicht es somit, die Eigenschaften einer Kunststofffolie während des laufenden Betriebs einer kunststoffVerarbeitenden Anlage an den verarbeiteten Kunststofffolien schnell und zuverlässig messen zu können. The invention also relates to a measuring device for a contactless inline control of plastic films for a plastic processing system comprising a measuring unit and an evaluation unit, the measuring device being designed (as already described above for the measuring device) to carry out the method according to the invention. In particular, the measuring unit and the evaluation unit are designed to carry out the method according to the invention. The measuring device according to the invention thus enables the properties of a plastic film to be measured quickly and reliably on the processed plastic films during ongoing operation of a plastic-processing plant.
Zunächst sei darauf hingewiesen, dass im Rahmen der hier vorliegenden Patentanmeldung unbestimmte Artikel und unbestimmte Zahlenangaben wie „ein.. „zwei.. usw. im Regelfall als mindestens- Angaben zu verstehen sein sollen, also als „mindestens ein...“, „mindestens zwei...“ usw., sofern sich nicht etwa aus dem Kontext oder dem konkreten Text einer bestimmten Stelle ergibt, dass etwa dort nur „genau ein... “, „genau zwei...“ usw. gemeint sein soll. First of all, it should be pointed out that in the context of the present patent application, indefinite articles and indefinite numbers such as "one .." two .. etc. should generally be understood as at least information, ie as "at least one ...", " at least two ... "etc., unless the context or the specific text of a certain passage indicates that only" exactly one ... "," exactly two ... "etc. should be meant there.
An dieser Stelle sei noch erwähnt, dass im Rahmen der hier vorliegenden Patentanmeldung der Ausdruck „insbesondere“ immer so zu verstehen sei, dass mit diesem Ausdruck ein optionales, bevorzugtes Merkmal eingeleitet wird. Der Ausdruck ist nicht als „und zwar“ und nicht als „nämlich“ zu verstehen. Es versteht sich, dass Merkmale der vorstehend bzw. in den Ansprüchen beschriebenen Lösungen gegebenenfalls auch kombiniert werden können, um die vorliegend erzielbaren Vorteile und Effekte entsprechend kumuliert umsetzen zu können. At this point it should also be mentioned that in the context of the present patent application the term “in particular” should always be understood to mean that this term introduces an optional, preferred feature. The expression is not to be understood as “and indeed” and not as “namely”. It goes without saying that features of the solutions described above or in the claims can optionally also be combined in order to be able to implement the present achievable advantages and effects cumulatively.
Zusätzlich sind weitere Merkmale, Effekte und Vorteile vorliegender Erfindung anhand anliegender Zeichnung und nachfolgender Beschreibung erläutert, in welchen beispielhaft eine Vorrichtung zum Thermoformen einer Folie aus einem thermoplastischen Material dargestellt und beschrieben sind. In addition, further features, effects and advantages of the present invention are explained with reference to the attached drawing and the following description, in which an apparatus for thermoforming a film made of a thermoplastic material is shown and described by way of example.
Komponenten, welche in den einzelnen Figuren wenigstens im Wesentlichen hinsichtlich ihrer Funktion übereinstimmen, sind hierbei mit gleichen Bezugszeichen gekennzeichnet, wobei die Komponenten nicht in allen Figuren beziffert und erläutert sein müssen. Components which at least essentially correspond in terms of their function in the individual figures are identified here with the same reference symbols, the components not having to be numbered and explained in all figures.
Kurze Beschreibung der Figuren Brief description of the figures
In der Zeichnung zeigen: In the drawing show:
Fig.1 : schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung; 1: a schematic representation of a measuring device according to the invention;
Fig.2: schematische Darstellung einer erfmdungsgemäßen kunststoffverarbeitendenFIG. 2: a schematic representation of a plastics processing plant according to the invention
Anlage mit einer erfindungsgemäßen Mess Vorrichtung; Plant with a measuring device according to the invention;
Fig.3: optische Spektren an verschiedenen Kunststofffolien als Trainings- oderFig. 3: optical spectra on different plastic films as training or
Messspektren; Measurement spectra;
Fig.4: schematische Darstellung der kaskadierten Auswertung der Messdaten;4: a schematic representation of the cascaded evaluation of the measurement data;
Fig.5: schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung mit5: a schematic representation of a measuring device according to the invention with
Messungen in Transmission oder Reflektion; Measurements in transmission or reflection;
Fig.6: schematische Seitenansicht einer Messeinheit gemäß der vorliegenden Erfindung; und 6: a schematic side view of a measuring unit according to the present invention; and
Fig.7: schematische Darstellung des erfindungsgemäßen Verfahrens. 7: a schematic representation of the method according to the invention.
Ausfuhrungsbeispiele Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung 1 für eine berührungslose Inline-Kontrolle von Kunststofffolien 2 für eine kunststoffverar- beitende Anlage 10 (siehe auch Fig.2) umfassend eine Messeinheit 3 und eine Auswerteeinheit 4, wobei die Messeinheit 3 dazu ausgestaltet ist, Licht L im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, auf die Kunststofffolie 2 auszusenden und Messdaten in Form von optische Messspektren MS in Reflexion des Lichts L an der Kunststofffolie 2 oder in Transmission des Lichts L durch die Kunststofffolie 2 hindurch zu messen. Die Messung ist hier in Reflexion dargestellt, kann aber durch einen geeigneten Aufbau gleichermaßen auch in Transmission erfolgen (siehe beispielsweise Fig.5 und 6). Die Auswerteeinheit 4 ist dazu ausgestaltet, zumindest eine der Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch einen oder mehrere Algorithmen 41 zu bestimmen, die zuvor mit optischen Trainingsspektren TS als Trainingsdaten unter analogen Bedingungen wie bei den Messspektren MS an Kunststofffolien 2 mit bekannten Eigenschaften M trainiert wurden, indem der oder die Algorithmen 41 eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten charakteristisch für die bekannten Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen, und die bei der Inline-Kontrolle ebenfalls die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und die so die zumindest eine Eigenschaft M der Kunststofffolie 2 in Korrelation mit den Trainingsdaten und dem mehrdimensionalen Ergebnisbereich bestimmen. Die Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 können beispielsweise der Foliengrundtyp FG, die Folienvariante FV oder ein oder mehrere Folienzustände FZ sein. Folienzustände FZ sind beispielsweise eine Liefercharge FL, ein Alter FA und/oder eine Dicke FD der Kunststofffolie 2. Die Auswerteeinheit 4 kann dafür einen Prozessor, auf dem der oder die Algorithmen 41 ausgeführt werden, ein Speichermedium zur Speicherung der Mess- und Trainingsspektren MS, TS als Mess- und Trainingsdaten sowie den mehrdimensionalen Ergebnisbereich, in den die Mess- und Trainingsdaten mittels mathematischer Transformationsregeln übertragen werden, sowie eine Ausgabeeinheit zum Anzeigen oder Ausgeben zumindest der bestimmten Eigenschaften M der gemessenen Kunststofffolie 2 umfassen. Die Messeinheit 3 und die Auswerteeinheit 4 sind dazu über geeignete Datenleitung zur Übertragung der Mess- und Trainingsdaten miteinander verbunden. Für eine zuverlässige Auswertung und genaue Bestimmung der Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 verwendet die Messvorrichtung 1 eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren TS zum Training des oder der Algorithmen 41, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 entspricht, beispielsweise ist die Mindestanzahl der optischen Trainingspektren TS zum Training des oder der Algorithmen 41 mindestens 70, vorzugsweise mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Trainingspektren TS pro bekannter Eigenschaften M der Kunststofffolie 2. Als Algorithmen 41 können beispiels weise eine Hauptkomponentenanalyse 41-H und/oder eine Regressionsanalyse 41-R (siehe beispielsweise Fig.4) und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-ba- sed- Verfahren, ein Clustering- Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART- Methode, eine Greedy-Methode oder eine Random-Forest-Methode verwendet werden. Wird bei der Auswertung beispielsweise der Folientyp nicht genannt, sondern soll bestimmt werden, und es wird lediglich zugrunde gelegt, dass beispielsweise sechs Eigenschaften unterschieden werden sollen, so spricht man von Maschinenlernen. Wird zudem eine Zielfunktion ergänzt, kann die Messvorrichtung später selbständig weiterlemen, wo bei die Messspektren gleichermaßen Trainingsspektren für die nachfolgenden Messspek tren darstellen. Working examples FIG. 1 shows a schematic representation of a measuring device 1 according to the invention for a contactless inline control of plastic films 2 for a plastic processing system 10 (see also FIG. 2) comprising a measuring unit 3 and an evaluation unit 4, the measuring unit 3 being designed to Light L in the infrared spectral range, preferably between 1300 nm and 2600 nm, to be emitted onto the plastic film 2 and measurement data in the form of optical measurement spectra MS to be measured in the reflection of the light L on the plastic film 2 or in the transmission of the light L through the plastic film 2. The measurement is shown here in reflection, but can also be carried out in transmission using a suitable structure (see, for example, FIGS. 5 and 6). The evaluation unit 4 is designed to determine at least one of the properties M of the plastic film 2 on the basis of a classification of the measurement data by one or more algorithms 41 that were previously used with optical training spectra TS as training data under analogous conditions as with the measurement spectra MS on plastic films 2 Properties M have been trained by the algorithm or algorithms 41 calculating one or more mathematical transformation rules which transfer the training data characteristic of the known properties M of the plastic film 2 into a multi-dimensional result range, and also the one or more mathematical ones in the case of inline control Calculate transformation rules which transfer the measurement data into the multidimensional result area and which thus determine the at least one property M of the plastic film 2 in correlation with the training data and the multidimensional result area. The properties M of the plastic film 2 can be, for example, the basic film type FG, the film variant FV or one or more film states FZ. Film states FZ are, for example, a delivery batch FL, an age FA and / or a thickness FD of the plastic film 2. The evaluation unit 4 can have a processor on which the algorithm or algorithms 41 are executed, a storage medium for storing the measurement and training spectra MS, TS as measurement and training data as well as the multi-dimensional result area into which the measurement and training data are transmitted using mathematical transformation rules, as well as an output unit for displaying or outputting at least the specific properties M of the measured plastic film 2 include. For this purpose, the measuring unit 3 and the evaluation unit 4 are connected to one another via a suitable data line for the transmission of the measurement and training data. For a reliable evaluation and precise determination of the properties M of the plastic film 2, the measuring device 1 uses a minimum number of optical training spectra TS for training the algorithm or algorithms 41, which corresponds to at least a number of the known properties M of the plastic film 2, for example the minimum number of optical Training spectra TS for training the algorithm or algorithms 41 at least 70, preferably at least 100, particularly preferably at least 500, optical training spectra TS per known properties M of the plastic film 2. As algorithms 41, for example, a principal component analysis 41-H and / or a regression analysis 41- R (see, for example, FIG. 4) and / or further algorithms such as a so-called grid-based method, a clustering method or a mean value method and a CART method, a greedy method or a random forest method can be used . If, for example, the type of film is not mentioned in the evaluation, but is to be determined, and it is only assumed that, for example, six properties are to be distinguished, this is called machine learning. If an objective function is also added, the measuring device can later continue to learn independently, where the measuring spectra equally represent training spectra for the subsequent measuring spectra.
Fig.2 zeigt eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen kunststoffverarbei- tenden Anlage 10 mit einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung 1. Die Messvorrichtung 1 kann an jeder geeigneten Position innerhalb der kunststoffVerarbeitenden Anlage 10 angeordnet sein. Vorzugsweise ist die Messeinrichtung dort angeordnet, wo die Kunststofffolie 2 leicht zugänglich ist, insbesondere um die Messeinheit 3 über, unter oder neben der Kunststofffolie 2 anzuordnen. In anderen Ausführungsformen können auch mehrere erfindungsgemäßen Messvorrichtung 1 in der kunststoffVerarbeitenden Anlage 10 angeordnet sein. Dies könnte einerseits die Redundanz der Ergebnisse erhöhen, anderer- seits könnten sich zumindest einige der Folieneigenschaften M während des Verarbeitungsprozesses der Kunststofffolie 2 entlang der kunststoffverarbeitenden Anlage 10 ändern, sodass hierüber zusätzlich Erkenntnisse mittels der Messvorrichtungen 2 gesammelt werden können. Die erfmdungsgemäße Messvorrichtung 2 ermöglicht ein zerstörungsfreies Analyseverfahren der Folieneigenschaften, das auf einem molekülspektroskopischen Verfahren zur Strukturaufklärung von organischen Substanzen beruht. Durch die kurze Messzeit von weniger als 0,5 sec wird eine echte Inline-Kontrolle ermöglicht. 2 shows a schematic representation of a plastics processing system 10 according to the invention with a measuring device 1 according to the invention. The measuring device 1 can be arranged at any suitable position within the plastics processing system 10. The measuring device is preferably arranged where the plastic film 2 is easily accessible, in particular in order to arrange the measuring unit 3 above, below or next to the plastic film 2. In other embodiments, several measuring devices 1 according to the invention can also be arranged in the plastics processing system 10. On the one hand, this could increase the redundancy of the results, On the other hand, at least some of the film properties M could change during the processing of the plastic film 2 along the plastic processing system 10, so that additional knowledge can be gathered about this by means of the measuring devices 2. The measuring device 2 according to the invention enables a non-destructive analysis method of the film properties, which is based on a molecular spectroscopic method for the structure elucidation of organic substances. The short measuring time of less than 0.5 sec enables real inline control.
Fig.3 zeigt mehrere optische Spektren an verschiedenen Kunststofffolien 2 als Trainingsoder Messspektren TS, MS mit den materialspezifischen Absorptionsbanden im Infrarotbereich zwischen 1300nm und 2600nm. Die Kunststofffolien unterscheiden sich hier im Folientyp als die Materialhauptkomponente der Kunststofffolie. Es wurden hier Trainings- oder Messspektren TS, MS aus Polypropylen (PP), aus Polyvinylchlorid (PVC), Polyethylenterephthalat (PET), Ethylen-Vinylacetat-Copolymer (EVA), Polyurethan (PU) und Polyactid (PLA) gemessen. Die optischen Spektren wurden in Schritten von 5nm Wellenlänge durchgerastert. Die Intensität I der Mess- oder Trainingsspektren MS, TS ist hier in unbestimmten Einheiten (a.u.) angegeben, da die Intensität in absoluten Werten durch weitere Parameter wir Foliendicke FD etc. beeinflusst werden. Wie in Fig.3 ersichtlich, unterscheiden sich die Formen der Spektren für unterschiedliche Materialien (PP, PLA, EVA, PU, PVC, PET) für den Foliengrundtyp deutlich. Die Intensitätswerte werden für jedes Material als separate Spalten in eine Matrix eingetragen und diese Matrix mit den berechneten Transformationsregeln in einen Ergebnisbereich übertragen, sodass charakteristische Werte dadurch noch charakteristischer im Ergebnisbereich werden. Bei sich unterscheidenden Folienvarianten (z.B. : Modifikation der Additive zum gleichen Foliengrundtyp) können sich die Intensitäten mancher Spektren-Unterabschnitte unterscheiden, während andere Spektren-Bereich identisch sind. Bei unterschiedlichen Foliendicken ist z.B. die Intensität der optischen Spektren über die gesamte Breite mehr oder weniger abgeschwächt. 3 shows several optical spectra on different plastic films 2 as training or measurement spectra TS, MS with the material-specific absorption bands in the infrared range between 1300 nm and 2600 nm. The plastic films differ here in the film type as the main material component of the plastic film. Training or measurement spectra TS, MS made of polypropylene (PP), polyvinyl chloride (PVC), polyethylene terephthalate (PET), ethylene-vinyl acetate copolymer (EVA), polyurethane (PU) and polyactide (PLA) were measured. The optical spectra were scanned in steps of 5 nm wavelength. The intensity I of the measurement or training spectra MS, TS is given here in undefined units (a.u.), since the intensity is influenced in absolute values by further parameters such as film thickness FD etc. As can be seen in FIG. 3, the shapes of the spectra for different materials (PP, PLA, EVA, PU, PVC, PET) differ significantly for the basic type of film. The intensity values for each material are entered as separate columns in a matrix and this matrix is transferred to a result area with the calculated transformation rules, so that characteristic values become even more characteristic in the result area. If the film variants differ (e.g. modification of the additives to the same basic film type), the intensities of some spectra subsections may differ, while other spectra ranges are identical. With different film thicknesses, for example, the intensity of the optical spectra is more or less attenuated over the entire width.
Fig.4 zeigt eine schematische Darstellung der kaskadierten Auswertung der Messdaten, die mit der erfindungsgemäßen Messvorrichtung 1 gemessen wurden. Dadurch können nicht nur der Foliengrundtyp FG, sondern auch die Folienvariante FV und der Folienzustand FZ inklusive Liefercharge FL, Alter FA der Kunststofffolie 2 und Dicke FD der Kunststofffolie 2 bestimmt werden. Der Foliengrundtyp FG bezeichnet dabei die Materialklasse der Kunststofffolie 2 wie PP, PVC, PLA, PET, PU, EVA ... . Die Folienvariante FV bezeichnet Modifikationen des Foliengrundtyps FG wie beispielsweise Additive zu einem bestimmten Foliengrundtyp FG. Der Folienzustand FZ bezeichnet die Einflussgrößen, die auf die Kunststofffolie 2 nach erfolgter Herstellung wirken, wie beispielsweise Alter FA, Liefercharge FL der Kunststofffolie 2 oder Dicke FD der Kunststofffolie 2. Weitere hier nicht aufgeführte Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 können bei entsprechenden Trainingsdaten basierend auf Kunststofffolien 2, die diese Eigenschaft M zeigen, und mit denen die Algorithmen 41, 41 -H, 41 -R entsprechend trainiert wurden, mit dem kaskadierten Auswerteverfahren ebenfalls bestimmt werden. Die Auswerteeinheit 4 ist dazu eingerichtet, die Messdaten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 mittels einer kaskadierten Anwendung der Algorithmen 41 zu klassifi zieren, wobei die Messdaten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestim mung zumindest des Foliengrundtyps FG und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse 41 -R der Folienzustand FZ Dicke FD klassifiziert wird. Hierbei werden die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung A2 erneut mittels Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestimmung der Folienvariante FV klassifiziert, danach in einer nachfolgenden dritten Kaskadierung A3 erneut mittels Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestimmung des Alters FA und/oder Liefercharge FL der Kunststofffolie 2 klassifiziert, um dann in einer vierten Kaskadierung A4 mittels Regressionsanalyse 41-R zur Bestimmung der Foliendicke FD klassifiziert zu werden. Bei der Kaskadierung in einer nachfolgenden Auswerteebene A2, A3, A4 werden die ursprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene Al, A2, A3 dazu verarbeitet. Je mehr Auswerteebenen Al - A4 vorhanden sind, desto größer ist allerdings der Bedarf an Trainingsmessungen und Rechnerleistung zur Berechnung der Transformationsregeln. Hierbei können die Messdaten selber Trainingsdaten für später einzuführende bisher noch nicht betrachtete Eigenschaften M der Kunststofffolien 2 darstellen. Nach dem „best match“ und Mehrheitsprinzip wird der Ergebnispfad bestimmt. Vor der Auswertung durch den oder die Algorithmen 41 können die Messdaten durch die Messeinheit 3 oder durch die Auswerteeinheit 4 mathematisch aufbereitet werden, vorzugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfunktion. Die Algorithmen beispielsweise für eine Hauptkomponentenanalyse und eine Regressionsanalyse sind dem Fachmann vom Grundsatz her bekannt. Die Ergebnisse lassen sich die die Kaskadierung allerdings deutlich verbessern. 4 shows a schematic representation of the cascaded evaluation of the measurement data, which were measured with the measuring device 1 according to the invention. In this way, not only the basic film type FG, but also the film variant FV and the film condition FZ including delivery batch FL, age FA of plastic film 2 and thickness FD of plastic film 2 can be determined. The basic film type FG describes the material class of the plastic film 2 such as PP, PVC, PLA, PET, PU, EVA .... The film variant FV denotes modifications of the basic film type FG such as additives to a certain basic film type FG. The film condition FZ denotes the influencing variables that have an effect on the plastic film 2 after production has taken place, such as age FA, delivery batch FL of plastic film 2 or thickness FD of plastic film 2. Other properties M of plastic film 2 not listed here can be based on plastic film with appropriate training data 2, which show this property M, and with which the algorithms 41, 41 -H, 41 -R were trained accordingly, can also be determined with the cascaded evaluation method. The evaluation unit 4 is set up to classify the measurement data for the determination of various properties M of the plastic film 2 by means of a cascaded application of the algorithms 41, the measurement data first with the main component analysis 41-H to determine at least the basic film type FG and only subsequently by means of the regression analysis 41 -R classifies the film condition FZ thickness FD. Here, the measurement data are classified again in a second cascading A2 using main component analysis 41-H to determine the film variant FV, then classified again in a subsequent third cascading A3 using main component analysis 41-H to determine the age FA and / or delivery batch FL of the plastic film 2, in order to then be classified in a fourth cascading A4 using regression analysis 41-R to determine the film thickness FD. When cascading in a subsequent evaluation level A2, A3, A4, the original measurement data are processed together with the classification of the previous evaluation level A1, A2, A3. However, the more evaluation levels A1-A4 there are, the greater the need for training measurements and computing power for calculating the transformation rules. In this case, the measurement data themselves can represent training data for properties M of the plastic films 2 that have not yet been considered to be introduced later. After the "best match" and majority principle, the outcome path is determined. Before the evaluation by the algorithm or algorithms 41, the measurement data can be mathematically processed by the measuring unit 3 or by the evaluation unit 4, preferably by means of a noise filter or a smoothing function. The algorithms for a principal component analysis and a regression analysis, for example, are known in principle to the person skilled in the art. However, the results can be significantly improved by cascading.
Fig.5 zeigt eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Messvorrichtung 1 mit Messungen in Transmission oder Reflektion, wobei die Messeinheit 3 eine Strahlungsquelle 31 zur Aussendung des Lichts L entlang einer Abstrahlrichtung AR angeordnet auf einer Seite 2a der Kunststofffolie 2 und einen in Transmissionsrichtung TR (andere Seite 2b) oder Reflexionsrichtung RR (gleiche Seite 2a) des auf die Kunststofffolie 2 aufgetroffenen Lichts L angeordneten Sensor 32 zur Messung der Messdaten der optischen Messspektren MS für das reflektierte oder transmittierte Licht L umfasst. Die Messspektren werden als Messdaten an die Auswerteeinheit 4 zur Auswertung über geeignete Datenleitungen übertragen. 5 shows a schematic representation of a measuring device 1 according to the invention with measurements in transmission or reflection, the measuring unit 3 having a radiation source 31 for emitting the light L along an emission direction AR arranged on one side 2a of the plastic film 2 and one in the transmission direction TR (other side 2b) or the direction of reflection RR (same side 2a) of the light L which has hit the plastic film 2, the sensor 32 for measuring the measurement data of the optical measurement spectra MS for the reflected or transmitted light L. The measurement spectra are transmitted as measurement data to the evaluation unit 4 for evaluation via suitable data lines.
Fig.6 zeigt eine schematische Seitenansicht einer Messeinheit 3 gemäß der vorliegenden Erfindung basierend auf Fig.5 in Transmission, hier allerdings im Detail ausgeführt. Der Sensor 32 umfasst ein dispersives Element 321 zur wellenlängenabhängigen Aufspaltung des transmittierten Lichts L und einen Detektor 322 zur Messung der Messdaten, wobei hier das dispersive Element 321 und der Detektor 322 in einem gemeinsamen Sensorgehäuse 33 integriert sind. Die Messeinheit 3 umfasst eine U-förmige Messstelleneinheit 34 mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln 341 zur Anbringung auf beiden Seiten 2a, 2b der Kunststofffolie 2, die zu der einen Seite 2a eine Lichtaustrittsöffnung 35a mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung AR des Lichts L und zu der entgegengesetzten Seite 2b der Kunststofffolie 2 eine in der Transmissionsrichtung TR befindlichen Lichteintrittsöff- nung 35e für das durch die Kunststofffolie 2 hindurch transmittierten Lichts L besitzt. An die Lichtaustrittsöffnung 35a ist ein Lichtleiter 36 mit angekoppeltem Laser 31 als die Strahlungsquelle angebracht. An die Lichteintrittsöffiiung 35e ist der Sensor 32 über ei nen Lichtleiter 36 mit angekoppeltem dispersiven Element 321 angekoppelt. Als Lichtleiter können beispielsweise Glasfasern verwendet werden. Der Detektor 322 ist hier ein Photodetektor und das dispersive Element 321 ein Michelson-Interferometer mit einer Interferometerplatte im 45-Grad-Winkel zum einfallenden Strahl sowie einen feststehenden Spiegel und ein beweglicher Spiegel zur Wellenlängenabtastung. FIG. 6 shows a schematic side view of a measuring unit 3 according to the present invention based on FIG. 5 in transmission, but executed here in detail. The sensor 32 comprises a dispersive element 321 for the wavelength-dependent splitting of the transmitted light L and a detector 322 for measuring the measurement data, the dispersive element 321 and the detector 322 being integrated in a common sensor housing 33. The measuring unit 3 comprises a U-shaped measuring point unit 34 with two opposing legs 341 for attachment to both sides 2a, 2b of the plastic film 2, which on one side 2a has a light exit opening 35a with the intended direction AR of the light L and on the opposite side 2b of the plastic film 2 has a light inlet opening 35e located in the transmission direction TR for the light L transmitted through the plastic film 2. At the light exit opening 35a is a light guide 36 with a coupled laser 31 as the Radiation source attached. The sensor 32 is coupled to the light inlet opening 35e via a light guide 36 with a coupled dispersive element 321. Glass fibers, for example, can be used as light guides. The detector 322 is a photodetector and the dispersive element 321 is a Michelson interferometer with an interferometer plate at a 45 degree angle to the incident beam and a fixed mirror and a movable mirror for wavelength scanning.
Fig.7 zeigt eine schematische Darstellung des erfmdungsgemäßen Verfahrens 100 zur berührungslosen Inline-Kontrolle einer Kunststofffolie mit einer erfmdungsgemäßen Messvorrichtung 1 umfassend die Schritte des Bereitstellens 110 von Kunststofffolien 2 mit bekannten Eigenschaften M und/oder entsprechender optischer Trainingsspektren TS; des Trainierens 120 eines oder mehrerer Algorithmen 41 mit den optischen Trainingsspektren TS, die mit Licht L im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, mittels Reflexion des Lichts L an der Kunststofffolie 2 oder in Transmission des Lichts L durch die Kunststofffolie 2 hindurch als Trainingsdaten gemessen wurden, wobei der oder die Algorithmen 41 eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten, die charakteristisch für die bekannten Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 sind, in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen; des Messens 130 von Messdaten in Form von optischen Messspektren MS als Inline-Kontrolle der zu verarbeitenden Kunststofffolien 2 in Reflexion des Lichts L an der jeweiligen Kunststofffolie 2 oder in Transmission des Lichts L durch die jeweilige Kunststofffolie 2 hindurch unter analogen Bedingungen wie bei den Trainingsspektren TS mit einer Messeinheit 3; und des Bestimmens 140 zumindest einer der Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch den oder die trainierten Algorithmen 41 , wobei der oder die Algorithmen 41 die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und so in Korrelation mit den Trainingsdaten zumindest eine Eigenschaft M der Kunststofffolie 2 bestimmen. Hierbei kann der Schritt des Bestimmens 140 eine Kaskadierung 150 der Anwendung der Algo- rithmen 41 zur Klassifizierung der Messdaten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 umfassen. Hierbei können beim Bestimmen 140 als Algorithmen 41 eine Hauptkomponentenanalyse 41-H und/oder eine Regressionsanalyse 41-R und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-based- Verfahren, ein Clus- tering-Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART-Methode, eine Greedy- Methode oder eine Random-Forest-Methode verwendet werden. Hierbei können bei der Kaskadierung 150 die Messdaten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestimmung zumindest des Foliengrundtyps FG und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse 41-R den Folienzustand FZ klassifiziert werden. Hierbei können beim Kaska- dieren 150 nach Bestimmung des Foliengrundtyps FG als erste Kaskadierung 152 die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung 154 erneut mittels Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestimmung der Folienvariante FV klassifiziert werden, vorzugsweise werden die Messdaten in einer dritten Kaskadierung 156 erneut mittels Hauptkomponentenanalyse 41-H zur Bestimmung des Alters FA und/oder Liefercharge FL der Kunststofffolie 2 klassifiziert. Hierbei kann bei der Kaskadierung eine nachfolgende Auswerteebene A2, A3, A4 die ursprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene Al, A2, A3 verarbeiten. Ferner kann ein mathematisches Aufbereiten 160 der Messdaten durch die Messeinheit 3 oder durch die Auswerteeinheit 4 vor Auswertung durch den oder die Algorithmen 41 , vorzugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfunktion, durchgeführt werden. Das Messverfahren 100 kann vorzugsweise eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren TS als Trainingsdaten zum Training des oder der Algorithmen 41 verwenden, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 entspricht, wobei die Mindestanzahl mindestens 70, vorzugsweise mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Transmissionsspektren gemessen an jeweils derselben Kunststofffolie 2 pro bekannten Eigenschaften M der Kunststofffolie 2 beträgt. Ferner umfasst das Messverfahren 100 die zusätzlichen Schritte des Anordnens 170 einer U-fÖrmige Messstelleneinheit 34 mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln 34a, 34b auf beiden Seiten 2a, 2b der Kunststofffolie 2, wobei der eine Schenkel 34a an der einen Seite 2a der Kunststofffolie 2 eine Lichtaus- trittsöffnung 35a mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung AR des Lichts L und der andere Schenkel 34b eine in der Transmissionsrichtung TR befindlichen Lichteintrittsöffhung 35e fiir das durch die Kunststofffolie 2 transmittierten Lichts L besitzt; und des Messens 180 der Messdaten in Transmission. Das Verfahren lässt sich besonders gut durchführen, wenn die Kunststofffolie eine transparente oder weiße Kunststofffolie ist, beziehungs- weise wenn die Kunststofffolie keine reflektierenden Zwischenschichten umfasst. In Reflexion an weißen Folien lassen sich Foliendicken bis zu 1 ,5 mm genau bestimmen.7 shows a schematic representation of the method 100 according to the invention for contactless inline control of a plastic film with a measuring device 1 according to the invention comprising the steps of providing 110 plastic films 2 with known properties M and / or corresponding optical training spectra TS; of training 120 one or more algorithms 41 with the optical training spectra TS, which are generated with light L in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, by means of reflection of the light L on the plastic film 2 or in transmission of the light L through the plastic film 2 as training data were measured, the algorithm or algorithms 41 calculating one or more mathematical transformation rules which transfer the training data, which are characteristic of the known properties M of the plastic film 2, into a multidimensional result range; the measurement 130 of measurement data in the form of optical measurement spectra MS as inline control of the plastic films 2 to be processed in reflection of the light L on the respective plastic film 2 or in transmission of the light L through the respective plastic film 2 under conditions analogous to the training spectra TS with a measuring unit 3; and determining 140 at least one of the properties M of the plastic film 2 on the basis of a classification of the measurement data by the trained algorithm or algorithms 41, the algorithm or algorithms 41 calculating the one or more mathematical transformation rules that transfer the measurement data to the multidimensional result area and so on determine at least one property M of the plastic film 2 in correlation with the training data. Here, the step of determining 140 can be a cascading 150 of the application of the algorithm rithms 41 for classifying the measurement data for the determination of various properties M of the plastic film 2 include. When determining 140, a principal component analysis 41-H and / or a regression analysis 41-R and / or further algorithms such as a so-called grid-based method, a clustering method or a mean value method and a CART method can be used as algorithms 41. a greedy method or a random forest method can be used. In the case of cascading 150, the measurement data can first be classified with the main component analysis 41-H to determine at least the basic film type FG and only subsequently the film condition FZ using the regression analysis 41-R. In this case, when cascading 150 after determining the basic film type FG as the first cascading 152, the measurement data in a second cascading 154 can again be classified using main component analysis 41-H to determine the film variant FV; the measurement data are preferably again classified in a third cascading 156 using main component analysis 41 -H to determine the age FA and / or delivery batch FL of the plastic film 2 classified. In the case of cascading, a subsequent evaluation level A2, A3, A4 can process the original measurement data together with the classification of the previous evaluation level A1, A2, A3. Furthermore, a mathematical processing 160 of the measurement data can be carried out by the measuring unit 3 or by the evaluation unit 4 before evaluation by the algorithm or algorithms 41, preferably by means of a noise filter or a smoothing function. The measuring method 100 can preferably use a minimum number of optical training spectra TS as training data for training the algorithm or algorithms 41, which corresponds to at least a number of the known properties M of the plastic film 2, the minimum number being at least 70, preferably at least 100, particularly preferably at least 500, optical transmission spectra measured on the same plastic film 2 per known properties M of the plastic film 2. Furthermore, the measuring method 100 comprises the additional steps of arranging 170 a U-shaped measuring point unit 34 with two opposing legs 34a, 34b on both sides 2a, 2b of the plastic film 2, wherein the one leg 34a on the one side 2a of the plastic film 2 emits light. opening 35a with the intended direction of radiation AR of the light L and the other Leg 34b has a light inlet opening 35e located in the transmission direction TR for the light L transmitted through the plastic film 2; and measuring 180 the measurement data in transmission. The method can be carried out particularly well if the plastic film is a transparent or white plastic film, or if the plastic film does not include any reflective intermediate layers. In reflection on white foils, foil thicknesses of up to 1.5 mm can be precisely determined.
An dieser Stelle sei explizit darauf hingewiesen, dass Merkmale der vorstehend bzw. in den Ansprüchen und/oder Figuren beschriebenen Lösungen gegebenenfalls auch kombiniert werden können, um auch erläuterte Merkmale, Effekte und Vorteile entsprechend kumuliert umsetzen bzw. erzielen zu können. At this point, it should be explicitly pointed out that features of the solutions described above or in the claims and / or figures can optionally also be combined in order to also be able to implement or achieve cumulatively explained features, effects and advantages.
Es versteht sich, dass es sich bei dem vorstehend erläuterten Ausführungsbeispiel lediglich um eine erste Ausgestaltung der erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Thermofor- men einer Folie handelt. Insofern beschränkt sich die Ausgestaltung der Erfindung nicht auf dieses Ausführungsbeispiel. Sämtliche in den Anmeldungsunterlagen offenbarten Merkmale werden als erfmdungs- wesentlich beansprucht, sofern sie einzeln oder in Kombination miteinander gegenüber dem Stand der Technik neu sind. It goes without saying that the exemplary embodiment explained above is only a first embodiment of the device according to the invention for thermoforming a film. In this respect, the configuration of the invention is not limited to this exemplary embodiment. All of the features disclosed in the application documents are claimed to be essential to the invention, provided that they are new to the state of the art, individually or in combination with one another.
Liste der verwendeten Bezugszeichen List of the reference symbols used
1 Messvorrichtung 1 measuring device
2 Kunststofffolie 2 plastic film
2a eine Seite der Kunststofffolie 2a one side of the plastic film
2b andere Seite der Kunststofffolie 2b other side of the plastic film
3 Messeinheit 3 measuring unit
31 Strahlungsquelle für das Licht 31 Radiation source for the light
32 Sensor 32 sensor
321 dispersives Element 321 dispersive element
322 Detektor 322 detector
33 gemeinsames Sensorgehäuse 33 common sensor housing
34 Messstelleneinheit 34 Measuring point unit
341 gegenüberliegende Schenkel der Messstelleneinheit 341 opposite legs of the measuring point unit
35a Lichtaustrittsöffnung 35a light exit opening
35e L icht eintritt sö ffnung 35e L ight entry opening
36 Lichtleiter 36 light guides
4 Auswerteeinheit 4 evaluation unit
41 Algorithmen ausgeführt auf der Auswerteeinheit 41 algorithms executed on the evaluation unit
41 -H Hauptkomponentenanalyse 41 -H Principal Component Analysis
41 -R Regressionsanalyse 41 -R regression analysis
10 kunststoffVerarbeitende Anlage 10 plastic processing plant
100 Messverfahren zur berührungslosen Inline- Kontrolle einer Kunststofffolie100 measurement methods for non-contact inline control of a plastic film
110 Bereitstellen von Kunststofffolien mit bekannten Eigenschaften und/oder entsprechender optischer Trainingsspektren 110 Provision of plastic films with known properties and / or corresponding optical training spectra
120 Trainieren eines/mehrerer Algorithmen mit den optischen Trainingsspektren120 Training one or more algorithms with the optical training spectra
130 Messen von Messdaten in Form von optischen Messspektren als Inline-Kon- trolle 130 Measurement of measurement data in the form of optical measurement spectra as inline control
140 Bestimmen zumindest einer der Eigenschaften der Kunststofffolie 140 determining at least one of the properties of the plastic film
150 Kaskadierung der Anwendung der Algorithmen 150 Cascading the application of the algorithms
152 erste Kaskadierung 152 first cascading
154 zweite Kaskadierung 154 second cascading
156 dritte Kaskadierung 156 third cascading
160 Aufbereiten der Messdaten 160 Processing the measurement data
170 Anordnen einer U-förmige Messstelleneinheit oder einer Strahlungsquelle170 Arranging a U-shaped measuring point unit or a radiation source
180 Messen der Messdaten in Transmission oder in Reflektion 180 Measuring the measurement data in transmission or in reflection
Al - A4 Auswerteebenen bei der Kaskadierung der Algorithmen AR Abstrahlrichtung des Lichts Al - A4 Evaluation levels when cascading the algorithms AR Direction of light emission
FA Alter der Kunststofffolie als eine Eigenschaft der Kunststofffolie FA Age of the plastic film as a property of the plastic film
FD Dicke der Kunststofffolie als eine Eigenschaft der Kunststofffolie FG Foliengrundtyp als eine Eigenschaft der KunststofffolieFD Thickness of the plastic film as a property of the plastic film FG basic type of film as a property of plastic film
FL Liefercharge der Kunststofffolie als eine Eigenschaft der KunststofffolieFL Delivery batch of the plastic film as a property of the plastic film
FV Folienvariante als eine Eigenschaft der Kunststofffolie FV film variant as a property of the plastic film
FZ Folienzustand als eine Eigenschaft der Kunststofffolie FZ film condition as a property of the plastic film
L Licht L light
M Eigenschaft der Kunststofffolie (Merkmal) M property of the plastic film (feature)
MS Messspektrum MS measurement spectrum
RR Reflexionsrichtung des von der Kunststofffolie reflektierten LichtsRR Direction of reflection of the light reflected from the plastic film
TS Trainingsspektrum TS training spectrum
TR Transmissionsrichtung des durch die Kunststofffolie transmittierten Lichts TR Transmission direction of the light transmitted through the plastic film

Claims

Patentansprüche: Patent claims:
1. Ein Messverfahren ( 100) zur berührungslosen Inline- Kontrolle einer Kunststofffolie mit einer Messvorrichtung (1) umfassend eine Messeinheit (3) und eine Auswerteeinheit (4), wobei die Messeinheit (3) dazu ausgestaltet ist, Licht (L) im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, auf die Kunststofffolie (2) auszusenden und Messdaten in Form von optische Messspektren (MS) in Reflexion des Lichts (L) an der Kunststofffolie (2) oder in Transmission des Lichts (L) durch die Kunststofffolie (2) hindurch zu messen, umfassend nachfolgende Schritte: 1. A measuring method (100) for contactless inline control of a plastic film with a measuring device (1) comprising a measuring unit (3) and an evaluation unit (4), the measuring unit (3) being designed to emit light (L) in the infrared spectral range , preferably between 1300nm and 2600nm, to be transmitted to the plastic film (2) and measurement data in the form of optical measurement spectra (MS) in the reflection of the light (L) on the plastic film (2) or in the transmission of the light (L) through the plastic film (2 ) to measure through, comprising the following steps:
Bereitstellen (110) von Kunststofffolien (2) mit bekannten Eigenschaften (M) und/oder entsprechender optischer Trainingsspektren (TS); Providing (110) plastic films (2) with known properties (M) and / or corresponding optical training spectra (TS);
Trainieren (120) eines oder mehrerer Algorithmen (41) mit den optischen Trainingsspektren (TS), die mit Licht (L) im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, mittels Reflexion des Lichts (L) an der Kunststofffolie (2) oder in Transmission des Lichts (L) durch die Kunststofffolie (2) hindurch als Trainingsdaten gemessen wurden, wobei der oder die Algorithmen (41) eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten, die charakteristisch fiir die bekannten Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) sind, in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen; Training (120) one or more algorithms (41) with the optical training spectra (TS) generated with light (L) in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, by means of reflection of the light (L) on the plastic film (2) or in Transmission of the light (L) through the plastic film (2) was measured as training data, the algorithm or algorithms (41) calculating one or more mathematical transformation rules which the training data that is characteristic of the known properties (M) of the plastic film (2 ) are transferred to a multi-dimensional result area;
Messen (130) von Messdaten in Form von optischen Messspektren (MS) als Inline-Kontrolle der zu verarbeitenden Kunststofffolien (2) in Reflexion des Lichts (L) an der Kunststofffolie (2) oder in Transmission des Lichts (L) durch die Kunststofffolie (2) hindurch unter analogen Bedingungen wie bei den Trainingsspektren (TS) mit einer Messeinheit (3); und Bestimmen (140) zumindest einer der Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch den oder die trainierten Algorithmen (41), wobei der oder die Algorithmen (41 ) die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und so in Korrelation mit den Trainingsdaten zumindest eine Eigenschaft (M) der Kunststofffolie (2) bestimmen. Measurement (130) of measurement data in the form of optical measurement spectra (MS) as inline control of the plastic films (2) to be processed in the reflection of the light (L) on the plastic film (2) or in the transmission of the light (L) through the plastic film ( 2) through under conditions similar to those of the training spectra (TS) with a measuring unit (3); and determining (140) at least one of the properties (M) of the plastic film (2) on the basis of a classification of the measurement data by the trained person or persons Algorithms (41), the algorithm or algorithms (41) calculating the one or more mathematical transformation rules which transfer the measurement data to the multidimensional result area and thus determine at least one property (M) of the plastic film (2) in correlation with the training data.
2. Das Messverfahren (100) nach Anspruch 1, wobei der Schritt des Bestimmens (140) eine Kaskadierung (150) der Anwendung der Algorithmen (41) zur Klassifizierung der Messdaten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) umfasst. 2. The measuring method (100) according to claim 1, wherein the step of determining (140) comprises cascading (150) the application of the algorithms (41) to classify the measurement data for the determination of various properties (M) of the plastic film (2).
3. Das Messverfahren (100) nach Anspruch 2, wobei beim Bestimmen (140) als Algorithmen (41) eine Hauptkomponentenanalyse (41 -H) und/oder eine Regressionsanalyse (41-R) und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-based- Verfahren, ein Clustering- Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART- Methode, eine Greedy-Methode oder eine Random-Forest- Methode verwendet werden. 3. The measuring method (100) according to claim 2, wherein when determining (140) as algorithms (41) a principal component analysis (41 -H) and / or a regression analysis (41-R) and / or further algorithms such as a so-called grid-based - A method, a clustering method or a mean value method as well as a CART method, a greedy method or a random forest method are used.
4. Das Messverfahren (100) nach Anspruch 3, wobei bei der Kaskadierung (150) die Messdaten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse (41-H) zur Bestimmung zumindest des Foliengrundtyps (FG) und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse (41-R) den Folienzustand (FZ) klassifiziert werden. 4. The measurement method (100) according to claim 3, wherein in the cascading (150) the measurement data first with the principal component analysis (41-H) to determine at least the basic film type (FG) and only subsequently by means of the regression analysis (41-R) the film condition (FZ).
5. Das Messverfahren (100) nach Anspruch 4, wobei beim Kaskadieren (150) nach Bestimmung des Foliengrundtyps (FG) als erste Kaskadierung (152) die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung (154) erneut mittels Hauptkomponentenanalyse (41- H) zur Bestimmung der Folienvariante (FV) klassifiziert werden, vorzugsweise werden die Messdaten in einer dritten Kaskadierung (156) erneut mittels Haupt- komponentenanalyse (41 -H) zur Bestimmung des Alters (FA) und/oder Liefercharge (FL) der Kunststofffolie (2) klassifiziert. 5. The measuring method (100) according to claim 4, wherein when cascading (150) after determining the basic film type (FG) as the first cascading (152) the measurement data in a second cascading (154) again by means of main component analysis (41- H) to determine the Foil variant (FV) are classified, preferably the measurement data are again in a third cascading (156) by means of the main component analysis (41 -H) to determine the age (FA) and / or delivery batch (FL) of the plastic film (2) classified.
6. Das Messverfahren (100) nach einem der Ansprüche 2 bis 5, wobei bei der Kaska- dierung eine nachfolgende Auswerteebene (A2, A3, A4) die ursprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene (Al, A2, A3) verarbeitet. 6. The measuring method (100) according to one of claims 2 to 5, wherein a subsequent evaluation level (A2, A3, A4) processes the original measurement data together with the classification of the previous evaluation level (A1, A2, A3) during cascading.
7. Das Messverfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, umfassend den weiteren Schritt des mathematischen Aufbereit ens (160) der Messdaten durch die Messeinheit (3) oder Auswerteeinheit (4) vor Auswertung durch den oder die Algorithmen (41), vorzugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfunktion. 7. The measuring method (100) according to one of the preceding claims, comprising the further step of mathematical processing (160) of the measurement data by the measuring unit (3) or evaluation unit (4) before evaluation by the algorithm or algorithms (41), preferably by means of a noise filter or a smoothing function.
8. Das Messverfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei das Messverfahren (100) eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren (TS) als Trainingsdaten zum Training des oder der Algorithmen (41) verwendet, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) entspricht. 8. The measuring method (100) according to any one of the preceding claims, wherein the measuring method (100) uses a minimum number of optical training spectra (TS) as training data for training the algorithm or algorithms (41) which contain at least a number of the known properties (M) corresponds to the plastic film (2).
9. Das Messverfahren (100) nach Anspruch 8, wobei die Mindestanzahl mindestens 70, vorzugsweise mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Transmissionsspektren gemessen an jeweils derselben Kunststofffolie (2) pro bekannten Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) beträgt. 9. The measuring method (100) according to claim 8, wherein the minimum number is at least 70, preferably at least 100, particularly preferably at least 500, optical transmission spectra measured on the same plastic film (2) per known properties (M) of the plastic film (2).
10. Das Messverfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, umfassend die zusätzlichen Schritte: 10. The measuring method (100) according to one of the preceding claims, comprising the additional steps:
Anordnen (170) einer U - förmige Messstelleneinheit (34) mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln (34a, 34b) auf beiden Seiten (2a, 2b) der Kunststofffolie (2), wobei der eine Schenkel (34a) an der einen Seite (2a) der Kunststofffolie (2) eine Lichtaustrittsöffnung (35a) mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung (AR) des Lichts (L) und der andere Schenkel (34b) eine in der Transmissionsrichtung (TR) befindlichen Lichteintrittsöffiiung (35e) für das durch die Kunststofffolie (2) transmittierten Lichts (L) besitzt; und Messen ( 180) der Messdaten in Transmission. Arranging (170) a U-shaped measuring point unit (34) with two opposite legs (34a, 34b) on both sides (2a, 2b) of the plastic film (2), with one leg (34a) on one side (2a) of the plastic film (2) having a light exit opening (35a) with the intended emission direction (AR) of the light (L) and the other leg (34b) one in the Transmission direction (TR) located light entry opening (35e) for the light (L) transmitted through the plastic film (2); and measuring (180) the measurement data in transmission.
11. Das Messverfahren (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 9, umfassend die zusätzlichen Schritte: 11. The measuring method (100) according to any one of claims 1 to 9, comprising the additional steps:
Anordnen (170) einer Strahlungsquelle (31) zur Aussendung des Lichts (L) entlang einer Abstrahlrichtung (AR) auf einer Seite (2a, 2b) der Kunststofffolie (2), und Arranging (170) a radiation source (31) for emitting the light (L) along an emission direction (AR) on one side (2a, 2b) of the plastic film (2), and
Messen (180) der Messdaten in Reflektion, wobei ein in Reflexionsrichtung (RR) des auf die Kunststofffolie (2) aufgetroffenen Lichts (L) angeordneter Sensor (32) die Messdaten der optischen Messspektren (MS) für das reflektierte (L) misst, vorzugsweise umfasst der Sensor (32) ein dispersives Element (321) zur wellenlängenabhängigen Aufspaltung des reflektierten oder transmittierten Lichts (L) und einen Detektor (322) zur Messung der Messdaten, besonders bevorzugt sind dispersives Element (321) und Detektor (322) in einem gemeinsamen Sensorgehäuse (33) integriert Measuring (180) the measurement data in reflection, a sensor (32) arranged in the reflection direction (RR) of the light (L) hitting the plastic film (2) measuring the measurement data of the optical measurement spectra (MS) for the reflected (L), preferably the sensor (32) comprises a dispersive element (321) for the wavelength-dependent splitting of the reflected or transmitted light (L) and a detector (322) for measuring the measurement data; dispersive element (321) and detector (322) are particularly preferred in one joint Integrated sensor housing (33)
12. Das Messverfahren (100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei die Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) ein oder mehrere Elemente der Gruppe Foliengrundtyp (FG), Folienvariante (FV) oder Folienzustand (FZ) sind, vorzugsweise umfasset der Folienzustand (FZ) eine Liefercharge (FL), ein Alter (FA) der Kunststofffolie (2) und/oder eine Dicke (FD) der Kunststofffolie (2). 12. The measuring method (100) according to one of the preceding claims, wherein the properties (M) of the plastic film (2) are one or more elements of the group of basic film type (FG), film variant (FV) or film condition (FZ), preferably including the film condition (FZ) a delivery batch (FL), an age (FA) of the plastic film (2) and / or a thickness (FD) of the plastic film (2).
13. Das Messverfahren ( 100) nach einem der voranstehenden Ansprüche, wobei für das Messerfahren (100) die Kunststofffolie (2) verwendet wird, die eine transparente oder weiße Kunststofffolie ist und/oder die keine reflektierenden Zwischenschichten umfasst. 13. The measuring method (100) according to any one of the preceding claims, wherein the plastic film (2) is used for the knife movement (100), which is a transparent or white plastic film and / or which does not comprise any reflective intermediate layers.
14. Eine Messvorrichtung (1) für eine berührungslose Inline-Kontrolle von Kunststofffolien (2) für eine kunststoffverarbeitende Anlage (10) umfassend eine Messeinheit (3) und eine Auswerteeinheit (4), wobei die Messeinheit (3) und die Auswerteeinheit dazu ausgestaltet sind, das Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche auszuführen. 14. A measuring device (1) for contactless inline control of plastic films (2) for a plastics processing system (10) comprising a measuring unit (3) and an evaluation unit (4), the measuring unit (3) and the evaluation unit being designed for this purpose to carry out the method according to any one of the preceding claims.
15. Eine Messvorrichtung ( 1 ), insbesondere nach Anspruch 14, für eine berührungslose Inline-Kontrolle von Kunststofffolien (2) für eine kunststoffverarbeitende Anlage (10) umfassend eine Messeinheit (3) und eine Auswerteeinheit (4), wobei die Messeinheit (3) dazu ausgestaltet ist, Licht (L) im infraroten Spektralbereich, vorzugsweise zwischen 1300nm und 2600nm, auf die Kunststofffolie (2) auszusenden und Messdaten in Form von optische Messspektren (MS) in Reflexion des Lichts (L) an der Kunststofffolie (2) oder in Transmission des Lichts (L) durch die Kunststofffolie (2) hindurch zu messen, und die Auswerteeinheit (4) dazu ausgestaltet ist, zumindest eine der Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) anhand einer Klassifizierung der Messdaten durch einen oder mehrere Algorithmen (41) zu bestimmen, die zuvor mit optischen Trainingsspektren (TS) als Trainingsdaten unter analogen Bedingungen wie bei den Messspektren (MS) an Kunststofffolien (2) mit bekannten Eigenschaften (M) trainiert wurden, indem der oder die Algorithmen (41) eine oder mehrere mathematische Transformationsregeln berechnen, welche die Trainingsdaten charakteristisch für die bekannten Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) in einen mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen, und die bei der Inline- Kontrolle ebenfalls die eine oder die mehreren mathematischen Transformationsregeln berechnen, welche die Messdaten in den mehrdimensionalen Ergebnisbereich übertragen und die so die zumindest eine Eigenschaft (M) der Kunststofffolie (2) in Korrelation mit den Trainingsdaten und dem mehrdimensionalen Ergebnisbereich bestimmen. 15. A measuring device (1), in particular according to claim 14, for a contactless inline control of plastic films (2) for a plastics processing system (10) comprising a measuring unit (3) and an evaluation unit (4), wherein the measuring unit (3) is designed to emit light (L) in the infrared spectral range, preferably between 1300nm and 2600nm, onto the plastic film (2) and to transmit measurement data in the form of optical measurement spectra (MS) in reflection of the light (L) on the plastic film (2) or in To measure the transmission of the light (L) through the plastic film (2), and the evaluation unit (4) is designed to measure at least one of the properties (M) of the plastic film (2) on the basis of a classification of the measurement data by one or more algorithms (41 ), which previously trained with optical training spectra (TS) as training data under conditions analogous to those for the measurement spectra (MS) on plastic films (2) with known properties (M) were by the algorithm or algorithms (41) calculating one or more mathematical transformation rules which transfer the training data characteristic of the known properties (M) of the plastic film (2) into a multidimensional result area, and which also use one or more of the inline control calculate the multiple mathematical transformation rules which transfer the measurement data to the multidimensional result area and thus determine the at least one property (M) of the plastic film (2) in correlation with the training data and the multidimensional result area.
16. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 14 oder 15, dadurch gekennzeichnet, dass als Algorithmen (41) eine Hauptkomponentenanalyse (41-H) und/oder eine Regressionsanalyse (41-R) und/oder weitere Algorithmen wie ein sogenanntes Grid-based- Verfahren, ein Clustering- Verfahren oder ein Mittelwertverfahren sowie eine CART-Methode, eine Greedy-Methode oder eine Random-Forest-Me- thode verwendet werden. 16. The measuring device (1) according to claim 14 or 15, characterized in that the algorithms (41) are a principal component analysis (41-H) and / or a regression analysis (41-R) and / or further algorithms such as a so-called grid-based - A method, a clustering method or a mean value method as well as a CART method, a greedy method or a random forest method are used.
17. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (4) dazu eingerichtet ist, die Messdaten für die Bestimmung verschiedener Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) mittels einer kaska- dierten Anwendung der Algorithmen (41) zu klassifizieren. 17. The measuring device (1) according to claim 16, characterized in that the evaluation unit (4) is set up to process the measurement data for the determination of various properties (M) of the plastic film (2) by means of a cascaded application of the algorithms (41) to classify.
18. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass die Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) ein oder mehrere Elemente der Gruppe Foliengrundtyp (FG), Folienvariante (FV) oder Folienzustand (FZ) sind, vorzugsweise umfasset der Folienzustand (FZ) eine Liefercharge (FL), ein Alter (FA) der Kunststofffolie (2) und/oder eine Dicke (FD) der Kunststofffolie (2). 18. The measuring device (1) according to claim 16 or 17, characterized in that the properties (M) of the plastic film (2) are one or more elements of the group of basic film type (FG), film variant (FV) or film state (FZ), preferably the film condition (FZ) includes a delivery batch (FL), an age (FA) of the plastic film (2) and / or a thickness (FD) of the plastic film (2).
19. Die Messvorrichtung ( 1 ) nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (4) dazu eingerichtet ist, die Messdaten zuerst mit der Hauptkomponentenanalyse (41-H) zur Bestimmung zumindest des Foliengrundtyps (FG) und erst nachfolgend mittels der Regressionsanalyse (41-R) den Folienzustand (FZ) zu klassifizieren. 19. The measuring device (1) according to claim 18, characterized in that the evaluation unit (4) is set up to first use the main component analysis (41-H) to determine at least the basic film type (FG) and only subsequently by means of the regression analysis ( 41-R) to classify the film condition (FZ).
20. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 19, dadurch gekennzeichnet, dass nach Bestimmung des Foliengrundtyps (FG) die Auswerteeinheit (4) dazu eingerichtet ist, die Messdaten in einer zweiten Kaskadierung erneut mittels Hauptkomponentenanalyse (41 -H) zur Bestimmung der Folienvariante (FV) zu klassifizieren, vorzugsweise in einer nachfolgenden dritten Kaskadierung die Messdaten erneut mittels Hauptkomponentenanalyse (41-H) zur Bestimmung des Alters (FA) und/oder Liefercharge (FL) der Kunststofffolie (2) zu klassifizieren. 20. The measuring device (1) according to claim 19, characterized in that after determining the basic film type (FG), the evaluation unit (4) is set up to re-generate the measurement data in a second cascading using main component analysis (41 -H) to determine the film variant ( FV), preferably in a subsequent third cascading, to classify the measurement data again using principal component analysis (41-H) to determine the age (FA) and / or delivery batch (FL) of the plastic film (2).
21. Die Messvorrichtung ( 1 ) nach einem der Ansprüche 17 bis 20, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Kaskadierung eine nachfolgende Auswerteebene (A2, A3, A4) die ur sprünglichen Messdaten zusammen mit der Klassifikation der vorangegangenen Auswerteebene (Al , A2, A3) verarbeitet. 21. The measuring device (1) according to one of claims 17 to 20, characterized in that during the cascading a subsequent evaluation level (A2, A3, A4) contains the original measurement data together with the classification of the previous evaluation level (A1, A2, A3) processed.
22. Die Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 14 bis 21, dadurch gekennzeichnet, dass vor Auswertung durch den oder die Algorithmen (41) die Messdaten durch die Messeinheit (3) oder Auswerteeinheit (4) mathematisch aufbereitet werden, vor zugsweise mittels eines Rauschfilters oder einer Glättungsfunktion. 22. The measuring device (1) according to one of claims 14 to 21, characterized in that prior to evaluation by the algorithm or algorithms (41), the measurement data are mathematically processed by the measuring unit (3) or evaluation unit (4), preferably by means of a Noise filter or a smoothing function.
23. Die Messvorrichtung ( 1 ) nach einem der Ansprüche 14 bis 21 , dadurch gekennzeichnet, dass die Messvorrichtung (1) eine Mindestanzahl an optischen Trainingsspektren (TS) zum Training des oder der Algorithmen (41) verwendet, die mindestens einer Anzahl der bekannten Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) entspricht. 23. The measuring device (1) according to any one of claims 14 to 21, characterized in that the measuring device (1) uses a minimum number of optical training spectra (TS) for training the algorithm or algorithms (41) which have at least a number of the known properties (M) corresponds to the plastic film (2).
24. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 23, dadurch gekennzeichnet, dass die Mindestanzahl der optischen Trainingspektren (TS) zum Training des oder der Algorithmen (41) mindestens 70, vorzugsweise mindestens 100, besonders bevorzugt mindestens 500, optische Trainingspektren (TS) pro bekannter Eigenschaften (M) der Kunststofffolie (2) ist. 24. The measuring device (1) according to claim 23, characterized in that that the minimum number of optical training spectra (TS) for training the algorithm or algorithms (41) is at least 70, preferably at least 100, particularly preferably at least 500, optical training spectra (TS) per known properties (M) of the plastic film (2).
25. Die Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 14 bis 24, dadurch gekennzeichnet, dass die Kunststofffolie eine transparente oder weiße Kunststofffolie ist. 25. The measuring device (1) according to one of claims 14 to 24, characterized in that the plastic film is a transparent or white plastic film.
26. Die Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 14 bis 25, dadurch gekennzeichnet, dass die Kunststofffolie keine reflektierenden Zwischenschichten umfasst. 26. The measuring device (1) according to one of claims 14 to 25, characterized in that the plastic film does not comprise any reflective intermediate layers.
27. Die Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 14 bis 26, dadurch gekennzeichnet, dass die Messeinheit (3) eine Strahlungsquelle (31) zur Aussendung des Lichts (L) entlang einer Abstrahlrichtung (AR) angeordnet auf einer Seite (2a, 2b) der Kunststofffolie (2) und einen in Transmissionsrichtung (TR) oder Reflexionsrichtung (RR) des auf die Kunststofffolie (2) aufgetroffenen Lichts (L) angeordneten Sensor (32) zur Messung der Messdaten der optischen Messspektren (MS) für das reflektierte oder transmittierte Licht (L) umfasst, vorzugsweise umfasst der Sensor (32) ein dispersives Element (321) zur wellenlängenabhängigen Aufspaltung des reflektierten oder transmittierten Lichts (L) und einen Detektor (322) zur Messung der Messdaten, besonders bevorzugt sind dispersives Element (321) und Detektor (322) in einem gemeinsamen Sensorgehäuse (33) integriert. 27. The measuring device (1) according to one of claims 14 to 26, characterized in that the measuring unit (3) has a radiation source (31) for emitting the light (L) along an emission direction (AR) arranged on one side (2a, 2b ) the plastic film (2) and a sensor (32) arranged in the transmission direction (TR) or reflection direction (RR) of the light (L) that has hit the plastic film (2) for measuring the measurement data of the optical measurement spectra (MS) for the reflected or transmitted Light (L), the sensor (32) preferably comprises a dispersive element (321) for the wavelength-dependent splitting of the reflected or transmitted light (L) and a detector (322) for measuring the measurement data, particularly preferred are dispersive element (321) and Detector (322) integrated in a common sensor housing (33).
28. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 27, dadurch gekennzeichnet, dass die Messeinheit (3) die Messdaten in Transmission misst und eine U-förmige Messstelleneinheit (34) mit zwei gegenüberliegenden Schenkeln (341) zur Anbringung auf beiden Seiten (2a, 2b) der Kunststofffolie (2) umfasst, die zu der einen Seite (2a) der Kunststofffolie (2) eine Lichtaustrittsöffnung (35a) mit der vorgesehenen Abstrahlrichtung (AR) des Lichts (L) und zu der entgegengesetzten Seite (2b) der Kunststofffolie (2) eine in der Transmissionsrichtung (TR) befindlichen Lichteintrittsöffhung (35e) für das durch die Kunststofffolie (2) transmittierten Lichts (L) besitzt. 28. The measuring device (1) according to claim 27, characterized in that the measuring unit (3) measures the measurement data in transmission and a U-shaped Measuring point unit (34) with two opposite legs (341) for attachment on both sides (2a, 2b) of the plastic film (2), which on one side (2a) of the plastic film (2) has a light exit opening (35a) with the intended direction of radiation (AR) of the light (L) and on the opposite side (2b) of the plastic film (2) has a light inlet opening (35e) located in the transmission direction (TR) for the light (L) transmitted through the plastic film (2).
29. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 28, dadurch gekennzeichnet, dass an die Lichtaustrittsöffnung (35a) ein Lichtleiter (36) mit angekoppeltem Laser (31) als die Strahlungsquelle angebracht ist. 29. The measuring device (1) according to claim 28, characterized in that a light guide (36) with a coupled laser (31) as the radiation source is attached to the light exit opening (35a).
30. Die Messvorrichtung (1) nach Anspruch 28 oder 29, dadurch gekennzeichnet, dass an die Lichteintrittsöffhung (35e) der Sensor (32) angekoppelt ist, vorzugs weise über einen Lichtleiter (36) mit angekoppeltem dispersiven Element (321). 30. The measuring device (1) according to claim 28 or 29, characterized in that the sensor (32) is coupled to the light inlet opening (35e), preferably via a light guide (36) with coupled dispersive element (321).
31. Die Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 27 bis 30, dadurch gekennzeichnet, dass der Detektor (322) ein Photodetektor und/oder das dispersive Element (321) ein Michelson-Interferometer ist. 31. The measuring device (1) according to one of claims 27 to 30, characterized in that the detector (322) is a photodetector and / or the dispersive element (321) is a Michelson interferometer.
32. Eine kunststoffVerarbeitende Anlage (10) zur Bearbeitung von Kunststofffolien (2) umfassend eine Messvorrichtung (1) nach einem der Ansprüche 14 bis 31. 32. A plastics processing plant (10) for processing plastic films (2) comprising a measuring device (1) according to one of claims 14 to 31.
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