Predictive tracking with improved motion models for optical belt sorting

Optical belt sorters are a versatile means to sort bulk materials. In previous work, we presented a novel design of an optical belt sorter, which includes an area scan camera instead of a line scan camera. Line scan cameras, which are well-established in optical belt sorting, only allow for a single observation of each particle. Using multitarget tracking, the data of the area scan camera can be used to derive a part of the trajectory of each particle. The knowledge of the trajectories can be used to generate accurate predictions as to when and where each particle passes the separation mechanism. Accurate predictions are key to achieve high quality sorting results. The accuracy of the trajectories and the predictions heavily depends on the motion model used. In an evaluation based on a simulation that provides us with ground truth trajectories, we previously identified a bias in the temporal component of the prediction. In this paper, we analyze the simulation-based ground truth data of the motion of different bulk materials and derive models specifically tailored to the generation of accurate predictions for particles traveling on a conveyor belt. The derived models are evaluated using simulation data involving three different bulk materials. The evaluation shows that the constant velocity model and constant acceleration model can be outperformed by utilizing the similarities in the motion behavior of particles of the same type.

Optische Bandsortierer sind vielseitige Maschinen zur Sortierung von Schüttgütern. In vorangegangenen Arbeiten haben wir ein neues Design eines optischen Bandsortierers vorgeschlagen, in dem eine Flächenkamera anstelle einer Zeilenkamera eingesetzt wird. Zeilenkameras, die in optischen Bandsortierern etabliert sind, erlauben nur eine einmalige Beobachtung eines jeden Partikels. Mithilfe von Multitarget-Tracking-Verfahren können die Daten der Flächenkamera dazu verwendet werden, einen Teil der Trajektorien der Teilchen zu bestimmen. Das Wissen über die Trajektorien kann genutzt werden, um vorherzusagen, wann und wo die Teilchen an dem Separationsmechanismus vorbeifliegen. Akkurate Vorhersagen sind essenziell, um hochqualitative Sortierergebnisse zu erzielen. Die Genauigkeit der Trajektorien und Vorhersagen hängt stark von dem eingesetzten Bewegungsmodell ab. In einer Evaluation basierend auf einer Simulation, welche die wahren Trajektorien liefert, wurde zuvor ein Bias in den Vorhersagen identifiziert. Im vorliegenden Beitrag analysieren wir die Trajektorien unterschiedlicher Schüttgüter in Simulationen und leiten Bewegungsmodelle her, die auf die Vorhersage der Bewegung von Schüttgutteilchen auf einem Förderband zurechtgeschnitten sind. Die vorgestellten Modelle werden anhand Simulationen dreier Schüttgüter evaluiert. In der Evaluation zeig sich, dass Modelle, die Ähnlichkeiten im Bewegungsverhalten gleichartiger Teilchen berücksichtigen, die Constant-Velocity- und Constant-Acceleration-Modelle in ihrer Vorhersagegenauigkeit übertreffen können.