Oftmals ist in einer Anwendung nicht die exakte chemische Analyse notwendig, es reicht eine
Klassifizierung des zu messenden Objektes. Bei der Klassifizierung wird ein neues Objekt mit einer
Gruppe bekannter Objekte verglichen. Das Maß der „Ähnlichkeit“ mit jedem Objekt der Vergleichsgruppe
dient der Objekterkennung. In einem Lernprozess wird ein auf Neuronalen Netzen basierender
Erkennungsalgorithmus generiert. Für die vollautomatisierte Objekterkennung benötigt das trainierte
Neuronale Netz nur weinige Millisekunden.
Beispiele für solche Anwendungen sind Verwechslungskontrollen im Produktionsprozess, z.B. bei der
Erkennung verschiedenen Stahlsorten in Walzwerken. FiberLIBS ist für den
vollautomatisierten Sortierbetrieb mit hohen Messraten entwickelt worden. Durch die Vielseitigkeit des
Messprinzips LIBS, bei dem das Material über die atomare Zusammensetzung bestimmt
wird, ist FiberLIBS geeignet, eine Vielzahl auch sehr ähnlicher Materialien
voneinander zuverlässig zu unterscheiden. Im Gegensatz zu vielen anderen Materialanalyse-, insbesondere
LIBS-Systemen, ist FiberLIBS industrietauglich und somit wartungsarm und
auch für raue Umgebungen geeignet.
Aufgrund der Kombination von LIBS mit der auf Neuronalen Netzen basierenden
Klassifikationssoftware kann das System mit geringem Aufwand an unterschiedliche Sortieraufgaben individuell
angepasst werden. Ein erfolgreich umgesetztes Anwendungsbeispiel ist die Sortierung von Buntmetallen in einer
Recyclinganlage mittels LIBS.
Die Bilder zeigen ein Gemisch von Zink-, Kupfer, Aluminium- und Messingpellets das mit dem älteren LIBS-SORT (Datenblatt Englisch) klassifiziert und anschließend maschinell sortiert wurde.
FiberLIBS ist nicht nur für die Sortierung jeder Art von Metallen, sondern auch von Polymeren, Keramiken und sogar Glas geeignet. Neben der qualitativen Bestimmung von verschiedenen Stoffen, ist auch die quantitative Echtzeitanalyse zur Bestimmung von Bestandteilen in Legierungen möglich.
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