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02.03.18 – RWTH Aachen University — read English version

Bildverarbeitungssystem für Webmaschinen

Neues Bildverarbeitungssystem für Webmaschinen erbringt weitreichenden Nutzen für Gewebeproduzenten. Mit ICPRAM-Best Student Paper Award ausgezeichnet

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Kostenersparnis durch Bildverarbeitungssystem > 2.000 € p.a. und Webmaschine! RWTH-Promovenden Marcin Kopaczka (LfB) und Marco Saggiomo (ITA) mit prämiertem Bildverarbeitungssystem (von links nach rechts) © ITA

 

M. Sc. Marco Saggiomo vom Institut für Textiltechnik (ITA) und Dipl.-Ing. Marcin Kopaczka vom Lehrstuhl für Bildverarbeitung der RWTH Aachen University (LfB) haben ein Bildverarbeitungssystem für Webmaschinen entwickelt, das einen weitreichenden Nutzen für Gewebeproduzenten erbringt. Das Bildverarbeitungssystem lässt die Webmaschine Fehlfunktionen des Schusseintrags automatisch und eigenständig erkennen. Sein Einsatz führt zu einer Kostenersparnis von bis zu 2.210 € pro Jahr und Webmaschine im Vergleich zur manuellen Schussstillstandsbehebung.

 Die beiden Wissenschaftler haben für ihre wissenschaftliche Veröffentlichung zum Thema „Fully Automatic Faulty Weft Thread Detection using a Camera System and Feature-based Pattern Recognition“ den „Best Student Paper Award“ der 7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM) gewonnen.

 Marco Saggiomo behandelt das Bildverarbeitungssystem in seiner Dissertation. Dr.-Ing., Macin Kopaczka hat das Programm zur digitalen Bildverarbeitung mit entwickelt.

 Die wissenschaftliche Veröffentlichung ist auf Basis des erfolgreich abgeschlossenen Projektes WeftAlert im Rahmen der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) entstanden. Weitere Resultate aus dem Projekt WeftAlert sind die Erweiterung des Standes der Technik zur bildbasierten Prozessoptimierung des Luftwebprozesses, exzellente Ergebnisse der Bildverarbeitung, eine Weiterentwicklung des Bildverarbeitungssystems und die Validierung des Bildverarbeitungssystems im Laborumfeld und im industriellen Umfeld.