Entwicklung einer automatisierten optischen Trenneinheit mit pneumatischer Ausschleusung von Glasstücken

Abstract

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wird eine bestehende Versuchsanlage zur automatisierten Trennung von Glasstücken untersucht und weiterentwickelt. Ziel der Arbeit ist es, eine automatische Verbindung zwischen der Sensorerkennung und der pneumatischen Ausschleusung aufzubauen. Erkennt ein Sensor ein Glasstück, soll dieses ohne Eingriff des Bedieners durch einen Luftstoß automatisch ausgeschleust werden. Gleichzeitig wird untersucht, welche technischen Voraussetzungen für eine zuverlässige Automatisierung erforderlich sind und welche Grenzen der bestehende Anlagenaufbau aufweist. Zu Beginn wird der vorhandene Aufbau analysiert und hinsichtlich seines Automatisierungsgrades bewertet. Anschließend werden die noch bestehenden Schwachstellen identifiziert. Im Mittelpunkt stehen dabei die fehlende automatische Verknüpfung zwischen Sensor und Aktor, die zeitlichen Abläufe des Ausschleusprozesses sowie die Eignung der eingesetzten Sensorik. Im praktischen Teil der Arbeit wird zunächst der vorhandene Farbsensor untersucht und durch Anpassungen der Software sowie der Sensorparameter optimiert. Dazu gehören unter anderem die Auswertung der Messwerte, die Festlegung geeigneter Schwellenwerte und die Verbesserung der Erkennungslogik. Zusätzlich wird eine Lichtschranke in die Versuchsanlage integriert. Diese dient als alternative Triggerquelle und ermöglicht eine automatische Ausschleusung unabhängig von der Glasfarbe. Beide Sensoren werden in Home Assistant eingebunden und über MQTT mit der Anlagensteuerung verbunden. Anschließend wird die automatische Ansteuerung des Magnetventils umgesetzt, sodass erkannte Sensorsignale selbstständig einen Luftstoß auslösen. Darüber hinaus werden die erforderlichen Verzögerungszeiten und Luftstoßdauern experimentell bestimmt und verschiedene mechanische Anpassungen an der Düse und den Auffangbehältern vorgenommen. Die Ergebnisse zeigen, dass der optimierte Farbsensor grüne Glasstücke mit einer Erkennungsrate von etwa 80 % erkennt. Die Lichtschranke erreicht bei der Erkennung aller Glasstücke eine Erkennungsrate von rund 95 %. Die automatische Kommunikation zwischen Sensor und Aktor funktioniert zuverlässig. Die Versuche zeigen jedoch auch, dass die Trennqualität nicht allein von der Sensorerkennung abhängt. Entscheidend ist insbesondere die verfügbare Zeit zwischen der Erkennung eines Glasstücks und dem Erreichen der Ausschleusdüse. Während diese Zeit beim Farbsensor mit etwa 400 bis 500 ms kürzer ist als die gemessene Systemverzögerung von rund 800 ms, steht bei der Lichtschranke mit etwa 1100 ms ausreichend Zeit für eine erfolgreiche Ausschleusung zur Verfügung. Entsprechend erzielt die lichtschrankenbasierte Ausschleusung deutlich bessere Ergebnisse als die farbsensorbasierte Variante. Insgesamt zeigt die Arbeit, dass die automatische Kommunikation zwischen Sensor und Aktor erfolgreich umgesetzt werden kann und das entwickelte Automatisierungskonzept grundsätzlich funktioniert. Gleichzeitig werden die wesentlichen Einflussgrößen auf die Trennqualität identifiziert und bewertet. Die gewonnenen Erkenntnisse bilden eine Grundlage für die weitere Entwicklung der Versuchsanlage und zeigen auf, welche technischen und konstruktiven Maßnahmen erforderlich sind, um die automatisierte Glastrennung künftig weiter zu verbessern.