Artikel (DocID: ME2123176) bearbeiten
Verwaltungsdaten |
Angelegt am 06/02/2018 08:26:43 PM von Mechatronik Letzte Änderung am 06/06/2018 03:39:16 PM von Mechatronik Aktueller Publikations-Status: aktiv |
Dokument-ID |
ME2123176 |
Workflow |
Aktueller Freigabestatus: freigegeben Aktueller Redakteur: Mechatronik
Neuer Freigabestatus: freigegeben Neuer Redakteur: Mechatronik
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Notizen z. Bearbeitung: |
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Zeitgesteuerte Publikation |
Publizieren von 02.06.2018 bis
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Überarbeitung |
Überarbeiten ab
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Artikeldaten |
Print-Angaben |
Ausgabe: ME 5/2018 (Folgenummer: 2018-3)
Beginn auf Seite: 53 Ende auf Seite: 54
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Online-Zuordnungen |
Rubrik: Fachartikel Messeführer/Special: [keine Zuordnung] Versteckt: Nein |
Hervorhebungen |
Topthema auf Homepage: Nein Topthema auf Channel-Leitseite: Nein
Auf Homepage halten: Nein Auf Channel-Leitseite halten: Nein
Nie auf Homepage stellen: Nein Nie auf Channel-Leitseite stellen: Nein
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Themen-Channel
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Optik und Bildverarbeitung.Bildverarbeitung
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Artikelname |
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Schlüsselwörter |
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html-Dateiname |
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Ort und Datum |
, 06/02/2018 |
Dachzeile |
Stemmer Imaging |
Titel |
Echtzeiterkennung von Lebensmittelverunreinigungen |
Anlauf/Vorspann |
Inspektionen sind ein wichtiger Bestandteil von HACCP-Programmen in der Lebensmittelindustrie. Die hyperspektrale Bildverarbeitung stellt dem Bildverarbeitungsspezialisten jetzt ein leistungsfähiges ergänzendes Konzept zur Verfügung. |
Teaser |
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Autoren |
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Artikel-Text |
Obwohl Metalldetektoren, Röntgen und konventionelle Bildverarbeitung vielfach als wichtigste Methoden von HACCP (Hazard Analysis Critical Control Point = Gefahrenanalyse kritischer Kontrollpunkte) zur Feststellung physikalischer Verunreinigungen auf Lebensmittelproduktionslinien verwendet werden, stößt jede von ihnen an Grenzen. Metalldetektoren konzentrieren sich auf die Feststellung metallischer Verunreinigungen, während Röntgenuntersuchungen nur dann effektiv sind, wenn eine ausreichende Differenz zwischen der Dichte der Verunreinigung und der des untersuchten Produktes besteht.
Konventionelle Bildverarbeitungssysteme suchen mit Parametern wie Größe, Form und Farbe nach Verunreinigungen. Die hyperspektrale Bildverarbeitung verbindet jedoch die spektroskopische Analyse mit Bildverarbeitung, so dass die Bilder entsprechend der chemischen Zusammensetzung der abgebildeten Stoffe farblich gekennzeichnet werden können. Damit können sowohl organische als auch anorganische Verunreinigungen mit ein und demselben System festgestellt werden.
Die Fähigkeit, Unterschiede in der chemischen Zusammensetzung organischer Stoffe festzustellen, eröffnet umfangreiche neue Möglichkeiten für die Auffindung von Verunreinigungen in Lebensmitteln. Am bemerkenswertesten ist, dass damit nun Systeme zur Verfügung stehen, die in Echtzeit arbeiten, so dass sie in Hochgeschwindigkeits-Fertigungslinien eingesetzt werden können.
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