DE19737703A1 - Verfahren zur Erkennung, Quantifizierung und Qualifizierung von Fehler und Fehlstellen bei Tierhäuten, sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens - Google Patents
Verfahren zur Erkennung, Quantifizierung und Qualifizierung von Fehler und Fehlstellen bei Tierhäuten, sowie Vorrichtung zur Durchführung des VerfahrensInfo
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Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Erkennung,
Quantifizierung und Qualifizierung von Fehlern und
Fehlstellen bei Tierhäuten im Laufe der Verarbeitung sowie
eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Die Verarbeitung von vorbereiteten Tierhäuten zu Leder
erfolgt heutzutage zumeist in zwei Verfahrensschritten.
Diese werden in der Regel von verschiedenen Firmen
ausgeführt, die sich auf den einen oder anderen
Verfahrensschritt spezialisiert haben.
In einem ersten Gerbprozeß wird die Haut einer Rohgerbung
unterzogen. Dabei wird bereits vor dem ersten Gerbvorgang
die Endnutzung der Haut als Polster, Schuh, Bekleidung etc.
festgelegt, da die Art der Gerbung auch von der Endnutzung
abhängt. Es folgt ein erster Gerbvorgang, der mit dem
Entwässern der Häute endet.
Die entwässerten Häute werden nach Kühen, Kälbern, Ziegen
etc. und Bullen sortiert, was seinen Grund in der Größe der
Tierhäute hat. Häute von Bullen können bis zu 11 m2 groß
sein, was ein Erkennen von Fehler erschwert. Kleinere Häute
erleichtern eine Fehlererkennung.
Die so sortierten Häute werden dann in fünf Qualitätsklassen
eingeteilt. Dies geschieht in Handarbeit, indem ein Prüfer
jede Haut aufschlägt, betrachtet und ihr aufgrund der
erkannten Fehler und seiner Erfahrung eine Qualitätsklasse
zuteilt. Vorrangiges Prüfkriterium ist hier die Verteilung
der Fehler über die Haut. Diese Prozedur ist recht
umständlich und zeitaufwendig. Da Fehler bei großen Häuten
aufgrund deren Abmessungen leicht übersehen werden, werden
diese einem erneuten Gerbvorgang zugeführt, wobei die Haut
einen helleren Farbton erhält und Fehler damit deutlicher
zutage treten.
Sowohl normale als auch große Häute werden meist einer
Nachsortierung unterzogen, die zur Überprüfung und
gegebenenfalls Korrektur der Zuordnung der Häute zu den fünf
Qualitätsklassen dient. Das liegt im Interesse der
Gerbereien, die hier die eine oder andere Haut noch in eine
bessere Qualitätsklasse zuordnen können und somit einen
Wertzuwachs erhalten.
Für die klassifizierten Häute erfolgt dann die Artikel- und
Farbfestlegung. Die noch feuchten Häute, auch "wet blue"
genannt, werden auf Paletten verpackt und kommen so häufig
als Halbfabrikate in den Handel. Dort werden sie von
Gerbereien auf gekauft, die sich auf den zweiten Gerbprozeß
spezialisiert haben, der zur Veredelung der wet blues dient.
Da der zweite Gerbprozeß zumeist von einer anderen Gerberei
ausgeführt wird, werden vor dem eigentlichen Gerben die
Häute in der Regel noch einmal klassifiziert und sortiert,
zumindest werden aber Stichproben genommen, die der
Überprüfung der Klassifizierung im ersten Gerbprozeß dienen.
Anschließend erfolgt die Feingerbung und das Färben der
Haut, wodurch schließlich das fertige Leder entsteht. Das
Leder wird dann erneut sortiert, wobei bei den Prüfkriterien
der Schwerpunkt auf der Fehlerart liegt. So können für
bestimmte Verwendungsarten bestimmte Fehlerarten unbedeutend
sein.
Die so sortierten Leder werden dann entweder direkt an den
Endverarbeiter verkauft oder aber es werden die Leder erst
zwischengelagert, bis sich ein Abnehmer findet. In beiden
Fällen wird der Käufer aufgrund des Verwendungszweckes
erneut die Leder klassifizieren und sortieren.
Im Laufe der beiden Gerbprozesse werden die Tierhäute also
mehrmals aufgrund der vorhandenen Fehler klassifiziert und
sortiert, wobei sich die Klassifizierungskriterien mit
Fortschreiten des Gerbprozesses ändern können.
Bei Fehlern unterscheidet man nach absoluten und relativen
Fehlern. Absolute Fehler sind Löcher im Leder, die eine
Verwendung ausschließen. Relative Fehler betreffen alles
übrige, z. B. Farbverläufe, Narben, Falten etc. Relative
Fehler schließen eine Verwendung des Leders bei
Kleidungsstücken und Möbeln, nicht aber in der
Schuhindustrie aus. Fehler können im Laufe des
Verarbeitungsprozesses verschwinden, aber auch erst durch
unsachgemäße Gerbung entstehen.
Die Klassifizierung und Sortierung der Häute erfolgte bisher
ausschließlich manuell. Dabei ist es bekannt, die Häute
eines zu sichtenden Stapels nacheinander aufzuschlagen, in
Abhängigkeit von Fehlerhäufung und Fehlerart zu
klassifizieren und dann auf neue Stapel, die den
Klassifikationen entsprechen, zu sortieren. Dazu werden
schon allein aus Gründen der Handhabung mindestens zwei
Personen gebraucht, die dann ca. 500 bis 800 Häute in einer
8-Stundenschicht sortieren. Auf diese Art werden ca. 70%
aller Fehler erkannt.
Zur Steigerung der Sichtungsrate ist es auch schon bekannt,
die Häute auf einem Förderband einem Sortierer zuzuführen.
Dessen Arbeitsplatz befindet sich über dem Förderband, das
mit ca. 10 m/min. die Häute unter diesem hindurchfördert.
Mit Hilfe von Druckschaltern kann der Sortierer die Leder
entsprechend der Klassifizierung aussortieren. Bei diesem
Verfahren werden ca. 1200 bis 1400 Häute pro
8-Stundenschicht sortiert. Die Steigerung der
Sortiergeschwindigkeit geht allerdings auf Kosten der
Erkennungsrate, die hier nur bei ca. 50% liegt.
Beide Verfahren haben zum Nachteil, daß die Sortierung mit
einem hohen Arbeits- und Zeitaufwand verbunden ist. Darüber
hinaus ist die Klassifizierung und Sortierung der Häute bei
diesen Verfahren sehr stark personenabhängig, d. h. das
Klassifizierungsergebnis beruht auf den individuellen
Fähigkeiten und Erfahrungen des jeweiligen Prüfers; die
Fehlerquote kann dementsprechend hoch liegen. Um dennoch die
Quote von falsch klassifizierten und sortieren Häuten
möglichst gering zu halten, müssen die Häute wie schon
erwähnt nachsortiert werden, denn mit jeder Haut, die in
eine bessere Qualitätsklasse einsortiert werden kann, ist
ein Wertzuwachs verbunden.
Ein weiterer Nachteil der personenabhängigen Klassifizierung
macht sich im Handel mit Halbfabrikaten bemerkbar. Werden
z. B. wet blues in Südamerika klassifiziert und zum Verkauf
angeboten, so weil der europäische Käufer zwar, daß er eine
bestimmte Qualitätsklasse geordert hat, er weiß aber dennoch
nicht genau, welche Qualität ihn erwartet, da ihm unbekannt
ist, nach welchen Kriterien und mit welchem Sachverstand die
Klassifizierung durchgeführt worden ist. Aus diesem Grund
werden die Häute in der Regel vor dem zweiten Gerbprozeß
noch einmal überprüft und gegebenenfalls umsortiert.
Ein weiterer gewichtiger Nachteil ist, daß die bei jedem
Sichtungsdurchgang erkannten Daten über Fehlerart,
Fehleranzahl, Fehlerhäufung etc. für die nachfolgenden
Bearbeitungsgänge nicht gespeichert werden, sondern verloren
gehen. Das heißt, bei jeder nachfolgenden Klassifizierung
kann nicht auf vorhandenes Wissen zurückgegriffen werden,
vielmehr muß jeder Fehler erneut erkannt und beurteilt
werden.
Vor diesem Hintergrund liegt der Erfindung die Aufgabe
zugrunde, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, bei
der die Fehlererkennungsquote gesteigert, der
Sichtungsdurchsatz gesteigert wird und die Daten über
bereits erfolgte Sichtungen und Klassifizierungen nicht
verloren gehen, sondern jederzeit reproduzierbar sind.
Gemäß der Erfindung wird diese Aufgabe durch ein Verfahren
mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 sowie einer
Vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 8 gelöst.
Vorteilhafte Weiterbildungen ergeben sich aus den
Unteransprüchen.
Der Grundgedanke der Erfindung ist es, das Sichtungs-,
Klassifizierungs- und Sortierungsverfahren bei der
Bearbeitung von Tierhäuten nicht mehr manuell durchzuführen,
sondern es zu automatisieren. Das führt zu verschiedenen
Vorteilen.
Zunächst wird durch die Automatisierung des Verfahrens die
Wirtschaftlichkeit des Verfahrens beträchtlich gesteigert.
Das beruht zum einen auf der Steigerung des Durchsatzes an
gesichteten Häuten. Waren Verfahren nach dem Stand der
Technik mit 1400 Häuten pro 8-Stundenschicht an ihren
Grenzen angelangt, so können mit dem erfindungsgemäßen
Verfahren und einer entsprechenden Vorrichtung 1400 bis 2400
Häute in der gleichen Zeit gesichtet werden. Das entspricht
annähernd einer Verdoppelung der Sichtungsrate.
Durch Einsatz der erfindungsgemäßen Vorrichtung kann dabei
der Personalbestand reduziert werden. Waren früher mit der
Sichtung mindestens ein Prüfer und ein Helfer befaßt, so
läuft das erfindungsgemäße Verfahren vollautomatisch oder
auf Wunsch auch halbautomatisch ab. Das Personal wird
nunmehr lediglich zur Überwachung der erfindungsgemäßen
Vorrichtung und Verfahrensabläufe benötigt. Der
Personalbedarf läßt sich weiter reduzieren, wenn die
erfindungsgemäße Vorrichtung in den Produktionsablauf
integriert wird. So können die Häute beispielsweise direkt
aus der Walkpresse der erfindungsgemäßen Vorrichtung
zugeführt werden.
Da die Prüfer bei großen Häuten Schwierigkeiten mit der
Fehlererkennung haben, werden diese nach dem Stand der
Technik zur besseren Fehlererkennung einem weiteren
Gerbprozeß unterzogen. Die erfindungsgemäße Vorrichtung ist
in der Lage, selbst große Häute über 10 m2 Größe zu sichten.
Zusätzliche Gerbvorgänge können dadurch entfallen.
Ein weiterer Vorteil ist die Erhöhung der Trefferquote bei
der Klassifizierung. Bei manueller Sichtung läßt naturgemäß
die Konzentration im Laufe einer Arbeitsschicht nach und die
Fehlerquote bei der Klassifikation steigt. Infolge der
Automatisierung ist eine gleichbleibend hohe Qualität bei
der Fehlersichtung gewährleistet, so daß die Erkennung der
Fehler mit ca. 90% über der manueller Verfahren liegt und
Falschklassifizierungen nur noch selten vorkommen.
Bevor das erfindungsgemäße Verfahren und die entsprechende
Einrichtung eingesetzt wird, müssen grundsätzlich
Prüfparameter und -kriterien festgelegt werden, wie z. B.
Prüfgeschwindigkeit, Definition der einzelnen Fehlerarten,
Auflösung, Bildfilter, Qualitätszonen, Grenzen der einzelnen
Klasseneinteilung etc. Die einheitliche Festlegung solcher
Daten machen Fehlersichtung, Klassifizierung und Sortierung
personenunabhängig und führen so zu mehr Objektivität der
Klassifizierungsergebnisse. Die Klassifizierungsergebnisse
sind lediglich von den oben genannten Eingangsparametern und
Prüfkriterien abhängig. In Verbindung mit der hohen
Fehlererkennungsrate können sich die Gerbereien dadurch auf
vorgenommene Klassifizierungen verlassen. Anhand der
Prüfparameter und -kriterien wissen sie auch, welche
Qualität den einzelnen Klassen zugeteilt ist. Dadurch
erübrigen sich die Kontrollsichtungen, die stets zum Ziel
hatten, die bereits erfolgten Klassifizierungen zu
verifizieren
Die Verbesserung der Fehlererkennung sowie die Vereinheitlichung der Prüfparameter eröffnen den Gerbereien zudem die Möglichkeit, ihr Produktionsverfahren sowie die dadurch erzeugten Produkte entsprechend der ISO 9000 zu zertifizieren. Grundlage hierfür ist die Anlage einer Datenbank mit vordefiniertem Fehler, die allgemeinen Standards, aber auch kundenspezifischen Anforderungen entspricht.
Die Verbesserung der Fehlererkennung sowie die Vereinheitlichung der Prüfparameter eröffnen den Gerbereien zudem die Möglichkeit, ihr Produktionsverfahren sowie die dadurch erzeugten Produkte entsprechend der ISO 9000 zu zertifizieren. Grundlage hierfür ist die Anlage einer Datenbank mit vordefiniertem Fehler, die allgemeinen Standards, aber auch kundenspezifischen Anforderungen entspricht.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden beim Prüfvorgang
alle Daten über Fehlerart, -anzahl, -häufung etc. unabhängig
davon, ob sie sofort benötigt werden oder nicht,
festgestellt und auf einem Speichermedium festgehalten.
Diese Daten sind damit für nachfolgende Bearbeitungsschritte
jederzeit reproduzier- und bearbeitbar. Das eröffnet
potentiellen Abnehmern die Möglichkeit, die Häute nach ganz
individuellen, auf einen bestimmten Verwendungszweck der
Ware gerichteten Prüfkriterien zu sortieren und so die
geeignete Ware aus dem Angebot herauszufiltern. Es ist sogar
möglich, mit Hilfe der Daten eine Lieferung Tierhäute in den
Produktionsablauf einzuplanen, auch wenn sie noch gar nicht
beim Abnehmer eingegangen ist, sondern sich noch auf dem
Transport befindet.
Die Erfindung wird nachstehend anhand eines in der Zeichnung
dargestellten Ausführungsbeispiels erläutert. Es zeigen
Fig. 1 ein Flußdiagramm mit den einzelnen
Verfahrensschritten und
Fig. 2 einen Querschnitt durch eine erfindungsgemäße
Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Wie in Fig. 1 dargestellt, müssen noch bevor die eigentliche
Prüfung der Tierhäute erfolgt, bestimmte Ausgangsparameter
für die Prüfung festgelegt werden. Dazu gehören Festlegen
der Maßeinheit für Länge und Fläche. Zur Auswahl stehen hier
Meter bzw. Quadratmeter und Fuß bzw. Quadratfuß. Des
weiteren wird die Prüfgeschwindigkeit festgelegt. Der
sinnvolle Bandbereich liegt bei drei bis fünf Häuten pro
Minute. Dabei gilt je höher die Prüfgeschwindigkeit, desto
größer die Fehlerrate bei der Erkennung von Fehlern. Bei zu
geringen Geschwindigkeiten arbeitet das Verfahren nicht mehr
wirtschaftlich. Durch unterschiedliche Prüfgeschwindigkeiten
können Schwankungen in der Fehlererkennung von bis zu 10%
eintreten.
Ferner ist die Höhe der Auflösung festzulegen. Bei zu hoher
Auflösung, z. B. 8000 Bildpunkte/cm2, werden sehr viele
Abweichungen erkannt und sehr viele Informationen an den
Rechner weitergegeben werden. Dies führt zu einer sehr hohen
erforderlichen Rechnerleistung und Rechenzeit. Es hat sich
herausgestellt, daß bei einer Auflösung zwischen 4000 und
5000 Bildpunkten/cm2 gute Ergebnisse erzielt werden.
Weiter müssen die verschiedenen Fehlerarten grundsätzlich
definiert werden. Das geschieht mit Hilfe eines adaptiven
Systems. Dabei werden Häute mit der erfindungsgemäßen
Vorrichtung geprüft, wobei alle Abweichungen hinsichtlich
Farbe und Ebenheit in ihrer Größe betragsmäßig erfaßt
werden. Die Anzahl der dabei ermittelten Datensätze wird
lediglich durch die Auflösung der Kamera beschränkt. Da auf
diese Weise auch Abweichungen erfaßt werden, die infolge
ihrer Größe für die weitere Verarbeitung vernachlässigbar
sind, werden die maschinell geprüften Häute manuell
gegengeprüft. Bei der manuellen Prüfung werden nur die
Abweichungen berücksichtigt, die infolge ihrer Größe als
Fehler zählen und somit Einfluß auf die weitere Verarbeitung
haben.
Ein Abgleich der manuellen Prüfung mit der maschinellen
ergibt die betragsmäßige Definition der Fehler. Dieser
betragsmäßigen Größe wird dann noch ein Toleranzwert
zugewiesen, so daß ein Wertebereich entsteht, der einen
Fehler definiert. Dies geschieht gleichermaßen für
Abweichungen in der Farbe als auch der Ebenheit, so daß das
System in der Lage ist, Löcher, Erhebungen, Vertiefungen und
Farbveränderungen als Fehler zu erkennen und zu
qualifizieren.
Außerdem muß festgelegt werden, ob und welcher Biidfilter
verwendet werden soll. Mit dem Bildfilter lassen sich
bereits bei der Aufnahme die Sensibilität, bei der das
System auf Fehler anspricht, steuern. Aber auch bei der
Ausgabe der Fehler am Monitor können mit Bildfiltern die
Fehler in markanter Weise sichtbar gemacht werden.
Neben diesen Ausgangsparametern sind noch allgemeine
und/oder individuelle Prüfkriterien festzulegen. Dazu gehört
die Festlegung spezifischer Qualitätszonen wie z. B.
Kopfbereich, Schulterbereich etc., die Festlegung der
Grenzen für die Klassifizierung, sei es nach einem
allgemeinen Standard oder kundenspezifisch und die
Festlegung tolerabler Fehler wie z. B. Falten,
Doppelhäutigkeit etc., die den Abnehmer für seinen
bestimmten Verwendungszweck nicht stören.
Sind Prüfparameter und -kriterien festgelegt, kann mit dem
Prüfvorgang selbst begonnen werden. Zu diesem Zweck wird die
Haut der in Fig. 2 dargestellten Vorrichtung 1 zugeführt.
Das gestrichelt dargestellte Gehäuse beinhaltet
federgelagerte Doppelwalzen 2, die die zu prüfende Haut
einziehen und an eine weitere federgelagerte Doppelwalze 3
weitergeben. Dabei wird die Haut über eine Streck- und
Spannwalze 4 geführt. Die Vorschubgeschwindigkeit der
Doppelwalze 3 ist geringfügig höher als die der Doppelwalze
2, so daß die Haut immer zwischen den Doppelwalzen 2 und 3
gespannt ist.
Der gespannte Bereich der Haut wird nun von verschiedenen
Richtungen aus mit Licht unterschiedlicher Farben
beleuchtet. Die Verwendung von rotem, grünem und blauem
Licht hat sich dabei als besonders vorteilhaft
herausgestellt. Dazu sind über der Prüffläche
Leuchtstoffröhren 5 angeordnet, die verschiedenfarbiges
Licht aussenden. Um zu verhindern, daß Licht direkt in die
Objektive 6 des Kamerasystems einfällt, ist hinter den
Leuchtstoffröhren 5 eine Blende 7 angeordnet, durch deren
Blendenspalt 8 das von der Haut remittierte Licht fällt.
Dieses remittierte Licht wird von einer über dem
Blendenspalt 8 angeordneten, photometrischen Kamera 9
aufgenommen, wobei die Lichtintensität der verschiedenen
Farbbereiche gemessen wird. Die gemessenen Werte werden dann
zur Auswertung an einen nicht dargestellten Rechner
übergeben. Dieser ermittelt aufgrund des Verhältnisses
remittierte Lichtintensität bei fehlerfreiem Bereich zu
aktueller remittierte Lichtintensität die
Oberflächenstruktur. Farbfehler werden von den Farbkameras
direkt erfaßt und über die Anzahl von Bildpunkten einer
bestimmten Farbe in dem gerade zu prüfenden Bereich im
Verhältnis zu der Bildpunktanzahl der Farbe im sonstigen
Bereich ausgewertet. Wird auf diese Weise ein Fehler
festgestellt, wird er entsprechend der Meßergebnisse einer
Fehlerart zugewiesen und unter gleichzeitiger Ermittlung der
Position des Fehlers auf der Haut abgespeichert.
Auf diese Art und Weise entstehen zu jeder geprüften Haut
eine Vielzahl von Datensätzen über die Größe der Haut, über
die Fehlerart, die Fehlergröße und die Position der Fehler,
aus denen sich dann für die Klassifizierung weitere wichtige
Kenngrößen wie z. B. die Fehlerhäufung, absolut oder auf
bestimmte Qualitätszonen bezogen, errechnen lassen. Am Ende
der Überprüfung einer Haut wird diese aufgrund der
Ergebnisse klassifiziert und auf Wunsch eine
Nutzungsmöglichkeit vorgeschlagen.
Die Klassifizierung kann auf der Grundlage standardisierter
Vorgaben erfolgen. Die Daten können aber auch nach
kundenspezifischen Vorgaben neu sortiert und die Häute damit
neu klassifiziert werden.
Durch die individuelle Vorgabe von Prüfparametern und
Prüfkriterien ist es möglich, die Erfindung in einem weiten
Aufgabenbereich einzusetzen und daran anzupassen. Zum
Beispiel ist für den ersten Gerbprozeß, der Rohgerbung, die
Anzahl der Fehler und deren Verteilung für die
Klassifizierung von ausschlaggebender Bedeutung, denn danach
richtet sich, ob aus der Haut nun glattes, überprägtes oder
geschliffenes Leder, helles oder dunkles Leder werden soll.
Die Fehlerart ist dafür eher von untergeordneter Bedeutung.
Nach ihr bestimmt sich aber hauptsächlich die
Klassifizierung im Verlauf des zweiten Gerbprozesses, der
Feingerbung. So kann z. B. eine Vernarbung die Verwendung
des Leders in der Schuhindustrie ausschließen, während es
bei Möbeln durchaus verwendet werden kann. Durch geeignete
Anpassung bzw. Neudefinition von Prüfparametern und
Prüfkriterien wird diesen veränderten Bedingungen Rechnung
getragen. Dabei kann jedesmal auf die Basisdaten der bereits
erfolgten Prüfungen zurückgegriffen werden.
Mit den fertig klassifizierten Stapeln der sortierten Häute
wird dann ein Datenträger, z. B. in Form einer Diskette, mit
den bei der Überprüfung produzierten Datensätzen erstellt
und dem Abnehmer zur weiteren Verwendung und Ergänzung
überlassen
Claims (14)
1. Verfahren zur Erkennung, Quantifizierung und
Qualifizierung von Fehlern und Fehlstellen bei Tierhäuten im
Laufe deren Verarbeitung, gekennzeichnet durch folgende
Verfahrensschritte:
- a) ebenflächiges Ausbreiten der Haut,
- b) Ausleuchten der Haut mit Licht unterschiedlicher Farbe und Richtung,
- c) Aufnahme der Haut mit einem photometrischen Kamerasystem (9),
- d) Digitalisieren und Auswertung der optischen Bilddaten,
- e) Abgleichen der digitalen Bilddaten mit vorgegebenen Prüfkriterien,
- f) Ausgabe der Fehler.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß
die Haut während der Aufnahme mit Rot-, Grün- und Blaulicht
(5) ausgeleuchtet wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet,
daß die Haut kontinuierlich mit Hilfe des photometrischen
Kamerasystems (9) aufgenommen wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, daß
das photometrische Kamerasystem (9) stationär angeordnet ist
und die Haut während der Aufnahme unter dem Kamerasystem (9)
hindurchbewegt wird.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch
gekennzeichnet, daß das Leder während der Aufnahme gespannt
wird.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch
gekennzeichnet, daß bei der Aufnahme und/oder Ausgabe der
Fehler Bildfilter verwendet werden.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch
gekennzeichnet, daß zu Anfang des Verfahrensablaufs
Prüfparameter und Prüfkriterien festgelegt werden.
8. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens gemäß
Patentanspruch 1, gekennzeichnet durch eine Spannvorrichtung
(2, 3, 4) zum Ausbreiten und Spannen des Leders, einer
darüber angeordneten Beleuchtungseinheit (5, 7) zum
Ausleuchten des Leders während des Aufnahmevorgangs und
einem über der Beleuchtungseinheit angeordneten
photometrischen Kamerasystem (9) zur Aufnahme des Leders und
einer Rechnereinheit zum Auswerten und Digitalisieren der
Bilddaten.
9. Vorrichtung nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, daß
die Spannvorrichtung zwei sich gegenüberliegende Rollenpaare
(2, 3) aufweist, zwischen denen das Leder hindurchgeführt
ist.
10. Vorrichtung nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, daß
die Vorschubgeschwindigkeit eines Rollenpaares (2) zum
Spannen der Haut größer ist als die des anderen (3).
11. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 8 bis 10, dadurch
gekennzeichnet, daß die Beleuchtungseinheit eine Blende (7)
aufweist.
12. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 8 bis 11, dadurch
gekennzeichnet, daß die Beleuchtungseinheit Lichtquellen (5)
aufweist, die rotes, blaues und grünes Licht aussenden.
13. Vorrichtung nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet,
daß Wellenlänge und/oder Lichtintensität veränderlich
einstellbar sind.
14. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 8 bis 13, dadurch
gekennzeichnet, daß das Kamerasystem mehrere, nebeneinander
angeordnete Farbkameras aufweist.
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ID=7840571
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE19737703A Withdrawn DE19737703A1 (de) | 1997-08-29 | 1997-08-29 | Verfahren zur Erkennung, Quantifizierung und Qualifizierung von Fehler und Fehlstellen bei Tierhäuten, sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens |
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Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE19737703A1 (de) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016006007A1 (en) * | 2014-07-10 | 2016-01-14 | Camoga S.P.A. | Device for detection, marking and cutting of leather |
DE102014118460B3 (de) * | 2014-12-11 | 2016-03-24 | Pqc - Process Quality Competence Gmbh | Verfahren sowie System zur Bewertung von flächigen Materialien |
WO2017153929A1 (en) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | Ger Elettronica S.R.L. | A device for detecting the color of skins and the like |
-
1997
- 1997-08-29 DE DE19737703A patent/DE19737703A1/de not_active Withdrawn
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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CN107075589A (zh) * | 2014-07-10 | 2017-08-18 | 凯莫加股份公司 | 用于皮革的检测、标记及切割的设备 |
DE102014118460B3 (de) * | 2014-12-11 | 2016-03-24 | Pqc - Process Quality Competence Gmbh | Verfahren sowie System zur Bewertung von flächigen Materialien |
WO2017153929A1 (en) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | Ger Elettronica S.R.L. | A device for detecting the color of skins and the like |
US10451481B2 (en) | 2016-03-09 | 2019-10-22 | Ger Elettronica S.R.L. | Device for detecting the color of hides and the like |
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