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					Erkennen von Kleinteilen - Alternativen zu Bildverarbeitung
				
					
						
							Hallo
 
 Ich beschäftige mich bei meiner Diplomarbeit mit der Erkennung von metallischen Kleinteilen (Schrauben, Beilagscheiben, etc.)
 Dazu muss ich den Stand der Technik erfasssen. Bei meiner Recherche bin ich bis jetzt hauptsächlich auf Bildverarbeitungssysteme zur Lösung dieser Aufgabe gestoßen.
 
 Kennt jemand alternative Lösungen?
 
 Das genaue Thema meiner Diplomarbeit lautet "Neuronale Objekt- und Mustererkennung durch Analyse im Zeit- und Frequenzbereich"
 Es soll also darin ein neuronales Netz vorkommen und ein Sensor, der ein Signal aufnimmt, das dann auch in den Frequenzbereich transformiert wird.
 Weiß vielleicht jemand, ob in der Richtung schon Untersuchungen gemacht wurden?
 
 Vielen Dank
 Rosi
 
 
 
 
 
 
 
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				Erfahrener Benutzer
			
			
				Fleißiges Mitglied
			
			
			
			 
			
				
 
					    
				 
 
			
				
				
						
						
				
					
						
							Hallo,
 
 ein artverwandes Thema ist die Muenzerkennung - hier wird zum Teil
 ein Magnetfeld eingesetzt, um die Echtheit zu pruefen. Eventuell kommt
 eines dieser angewanden Verfahren fuer Dich in Frage (Wirbelstrom
 oder Sprungantwort).
 
 Gruss
 Heinz
 
 
 
 
 
 
 
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				Super-Moderator
			
			
				Lebende Robotik Legende
			
			
			
			
			
				  
 
					    
				 
 
			
				
				
						
						
				
					
						
							Das ein interessantes Thema. 
 Bei Vibrationstransportsystemen kommen sicher solche Erkenungseirichtungen vor meist optisch aber auch tastend (Abstreifen, in Schlitz fallen, Sieben).
 Vielleicht gibt es auch bei der Müllsortierung (klingt nicht so gut) Anregungen.  http://www.erista.de/german/produkte...ung/index.html
 Manfred
 
 
 
 
 
 
 
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							Hmmm... also wir haben ein projekt realisiert, das fallende objekte in 2 ebenen "einscannt. Ich dneke aber mal das das für dich nicht interesant ist oder? Das ist mit Zeilensensoren gelöst.. also Optik  
 Na wenn du trotzdem interesse hast meld dich einfach.
 
 
 
 
 
 
 
 
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
	
		
		
		
		
			
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