Spektrale Bandselektion beim Entwurf automatischer Sortieranlagen

Die automatische Sortierung von Schüttgütern mithilfe verschiedener Methoden der Bildverarbeitung wird in vielen Bereichen - beispielsweise in der Nahrungsmittelindustrie - eingesetzt, um die gewünschte Qualität eines Produkts zu gewährleisten. Für besonders anspruchsvolle Sortieraufgaben reicht das Signal einer einzelnen Graustufen- oder RGBKamera nicht aus, um ein zufriedenstellendes Sortierergebnis zu erreichen. Durch Hinzunahme von Spektralbereichen außerhalb des sichtbaren Wellenlängenbereichs kann eine Klassifikation verbessert werden. Eine wichtige Rolle spielt hierbei der Nahinfrarotbereich, welcher in der Spektroskopie seit vielen Jahren zur Qualitätskontrolle und Analytik genutzt wird. Hyperspektrale Bildaufnahmen liefern zu jedem Bildpunkt ein hoch aufgelöstes Spektrum, finden jedoch in Sortieranlagen aufgrund der hohen Kosten, der aufwändigen Signalverarbeitung und der begrenzten Geschwindigkeit weniger Anwendung. Durch Reduktion der Messung auf diejenigen spektralen Bereiche, mit welchen eine gute Klassifikation möglich ist, kann ein einfacheres und schnelleres Sortiersystem entworfen werden. An einem Beispiel wird ein Ansatz zur Selektion dieser Bänder aus hyperspektralen Bildern vorgestellt und bewertet.