Abbildung 5: Prozessparameter Zeit, Wasserverbrauch und benötigte Pumpenenergie für die einzelnen Reinigungsversuche
mit und ohne Q-Learning
11 2019 | moproweb.de 19
rekt am Stutzen der Kamera zu
vermeiden befindet sich diese
oberhalb des Füllstands. Für
weitere Anwendungsfälle wird
die Kamera so angebracht,
dass die „Schmutzhotspots“ im
Tankinneren auf jeden Fall im
Aufnahmebereich des Sensors
sind. Die Auswertung des aufgenommen
Bildes ist für den
ersten Versuch die gemessene
Intensität der gemessenen
UV-Strahlung in der vorher bestimmten
„Region of Interest“.
Im Inneren des 10.000l Edelstahltanks
befindet sich neben
der Kamera ein rotierender motorisch
betriebener Zielstrahlreiniger
(KOHIKO Engineering
GmbH Mettmann, TRG 5000M).
Die Schnittstelle zwischen der
Sensorik und Aktorik erfolgt
über eine hauseigene SPS-Konzipierung
13. Kern der Steuerung
ist ein Mikrokontroller (ATMega328,
Arduino). Die SPS ist
mit weiteren digitalen und analogen
Modulen mit jeweils acht
individuell ansteuerbaren Kanälen
erweiterbar. Die Kommunikation
erfolgt über das I2C-Bus
Protokoll. Die Datenspeicherung
für die Datenbank erfolgt über
einen Leitrechner der über eine
serielle Schnittstelle mit der SPS
verbunden ist.
Für die Testläufe des Q-Learnings
und für den Referenzversuch
ist der Tank im Inneren mit
Vanillepudding verschmutzt. Die
Verschmutzung ist händisch vor
jeder Reinigung gleichmäßig an
der gegenüberliegenden Behälterwand
mit einer Sprühlanze
aufgetragen. Jede Verschmutzung
wurde zwischen 8 und 10
Stunden getrocknet.
Ergebnisse
und Diskussion
Die Aufnahmen aus dem Tankinneren
zeigen für jeden Reinigungsversuch
einen charakteristischen
Verlauf, der sich in
verschiedene Bereiche unterteilen
lässt (siehe Abb. 4). Die
angetrocknete Schmutzschicht
wird durch das erste Auftreffen
des Wasserstrahls zum Teil
abgelöst, quillt aber größten-
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