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    Nürburg Quelle setzt KI zur Flaschenerkennung ein
    Bildquelle nicht angegeben
    Technik

    Nürburg Quelle setzt KI zur Flaschenerkennung ein

    Täglich werden bei der Nürburg Quelle Hermann Kreuter GmbH in der rheinland-pfälzischen Vulkaneifel 450 000 Glasflaschen abgefüllt. Zum Einsatz kommen
    Veröffentlicht
    13. März 2024
    Lesezeit
    4 Minuten
    Rubrik
    Technik

    Das bei der Nürburg Quelle Hermann Kreuter GmbH abgefüllte Mineralwasser stammt aus der Vulkaneifel, und zwar aus dem Zentrum eines erloschenen Kraters, dem Dreiser Weiher. Über Jahrhunderte haben die Wässer ihren Weg durch das vulkanische Gestein gefunden und so ihren wertvollen Mineraliengehalt gewonnen. Das Wasser ist enorm mineralstoffreich mit sehr hohen Werten an Kalzium, Kieselsäure und Hydrogencarbonat sowie dem höchsten Wert aller deutschen Versand-Mineralwässer an Magnesium.

    Abgefüllt wird die Perlenflasche

    Abgefüllt werden jedes Jahr weit über 100 Mio. Flaschen, 65 %t davon aus Glas. Drei PET-Linien (Einweg- sowie Zwei-Wege-PET) und eine Glaslinie mit einer Leistung von 30 000 Flaschen in der Stunde sind im Werk in Dreis-Brück in Betrieb. Für die Glasflaschen werden braune und grüne 12er-GdB-Kisten eingesetzt, abgefüllt werden aktuell die weiße Perlenflasche (0,7l) und die grüne 0,75-l-Flasche. „Wir setzen zur Erkennung der guten Flaschen seit Jahren Kamera-Systeme von Indspect ein“, erläutert Geschäftsführer Hermann Kreuter, der den Mineralbrunnen in dritter Generation führt. „Doch seit einiger Zeit haben wir vermehrt die neue GdB-Flasche N2 sowie Individualflaschen anderer Brunnen in unseren Kisten. Diese fremden Flaschen konnten die bisherigen Kamerasysteme nicht mehr erkennen, so dass wir viele Fremdflaschen manuell aussortieren mussten“, sagt Kreuter. Er wandte sich daher an den langjährigen Partner Indspect, ob der nicht eine Lösung dafür anbieten könnte.

    Innovative Erkennungstechnologie

    Indspect konzipiert verschiedenste Verfahren zur Überprüfung von Flaschen und Kisten in der Getränkebranche: Kameras, Hochfrequenztechnologie, Laser-Lichtschnitt-Systeme, Ultraschall-Sensoren und Lichtschranken erkennen Farben, Form und Größe von Gebinden, die Anwesenheit, den korrekten Sitz und intakte Sicherungsringe bei Verschlüssen, Etiketten und deren Datierung sowie die Füllstände. Hinzu kommen die Erkennung von Fremdstoffen und Restflüssigkeiten in den Flaschen, die Vollzähligkeit in den Vollgut-Kisten, gebrochene Griffleisten, falsche Kistenfarben und Logos, Fremdkörper oder falsche Flaschen beim Leergut. Eingesetzt werden dazu CCD-Hochleistungskameras in Messbrücken, die Kisten mit den Flaschen fahren darunter im freien Durchlauf hinweg. Genauso wichtig ist die zugehörige Software, die die zum Teil rasend schnellen Signale eindeutig so umsetzt, dass die Flaschen und Kisten durch Ausleitsysteme in ihre korrekten Bahnen gelangen und sämtliche Ergebnisse eindeutig und nachvollziehbar auf einem großen Bildschirm dargestellt werden, Fehler und Gutflaschen sowie -kisten in übersichtlichen Statistiken gespeichert werden. Hierfür kommen die Steuerungsgeräte Pro, Basic oder Eco (je nach Leistungsanforderung) zum Einsatz. In ihnen ist eine Datenanbindung sowie eine Fernwartungsschnittstelle serienmäßig integriert.

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    Flaschen sind von oben sehr ähnlich

    Die Perlenglasflasche, die N2-Flasche der GdB und die Individualflaschen der Mitbewerber haben annähernd die gleiche Höhe und sind sind von oben mit dem Schulterblick mit Kameras fast nicht zu unterscheiden. Bei der Nürburg Quelle setzt Indspect nun eine spezielle KI-Software ein. Der Software werden so viele Variationen wie nur irgendwie möglich an die Hand geben, dass sie daraus die richtigen Schlüsse ziehen und die Flaschen letztlich sicher unterscheiden kann. Zunächst musste also der Mensch jedes einzelne Bild bewerten und das Ergebnis der KI vorgeben.

    Auswertung von tausenden Fotos

    Schon am Stammsitz in Neuwied begann Indspect daher, unzählige Fotos der verschiedenen Flaschen von oben zu erstellen. Jedes einzelne Bild wurde dann manuell ausgewertet und der oft minimale Unterschied markiert. Dann bauten die Ingenieure ihre vier CCD-Kameras und die Elektronik an der Linie der Nürburg Quelle ein und machten weitere Fotos. Insgesamt waren es wohl 25 000 bis 30 000 Bilder, die einzeln ausgewertet wurden. Erst dann waren sie zufrieden und erreichten eine Erkennungsgenauigkeit von deutlich über 99 %. Aus diesen vielen Informationen und Unterscheidungsmerkmalen zieht die KI beim Trainieren des Modells nach und nach ihre eigenen Schlüsse und wird so immer besser.

    Aufteilung in drei Linien

    Kisten, die keine Fehlflaschen aufweisen, fahren direkt zum Auspacker und der Waschmaschine. Kisten mit Nicht-Produktionsflaschen fahren auf ein separates Band zur Palettierung, um später erneut der Produktion zugeführt zur werden. Kisten mit mehr als einer fremden Flasche fahren auf ein drittes Band und werden dort sortiert.

    „Wir sind mit dem neuen System von Indspect sehr zufrieden, haben so viel weniger Fremdflaschen im Prozess. Perfekt wäre die Lösung natürlich dann, wenn 100 Prozent der falschen Flaschen aussortiert werden könnten“, sagt Hermann Kreuter schmunzelnd.

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