Machine Vision Cameras for Waste Sorting & Recycling
Advanced technology, such as machine vision, is playing an increasingly crucial role in improving how we sort and recycle waste. A vision system with machine vision cameras makes recycling faster and more accurate. Most often, these cameras are installed above conveyor belts in recycling facilities. As waste moves along the belt, the cameras take high-quality pictures of the items. Using computer vision software, the machine vision cameras can quickly recognize different materials like plastics, metals, and paper. This automated process helps to sort the waste correctly, reducing mistakes and saving time and money.
Table of contents
Één van de klanten van VA Imaging vroeg om hulp bij het selecteren van een geschikte machine vision-cameraopstelling voor afvalsortering. Een van onze vision-experts adviseerde het recyclingbedrijf over een complete opstelling op basis van de specificaties van hun toepassing. Dit artikel beschrijft in slechts 5 stappen hoe alle visioncomponenten voor het afvalsorteer- en recyclingsysteem werden geselecteerd. Wilt u persoonlijk advies voor uw toepassing? Deel hieronder enkele specificaties van uw project en wij nemen contact met u op.
Cameraselectie voor afvalsorteersysteem
Het adviseren van de juiste opstelling voor de afvalscheidingstoepassing begint met het selecteren van een geschikte machine vision camera. De vision-expert van VA Imaging adviseerde onze 16MP camera 'ME2S-1610-24U3C' met de Sony IMX542 sensor te gebruiken vanwege de volgende vereisten van de klant.
Ten eerste werd een USB3-interface aanbevolen als interface voor de camera. Dit was gebaseerd op het feit dat de klant kon profiteren van de vier keer hogere bandbreedte in vergelijking met een Gigabit Ethernet (GigE) camera. Daarnaast wordt de USB3-interface aanbevolen voor toepassingen waarbij de afstand tussen de pc en de camera niet meer is dan 4,6 meter vanwege de beperkte kabellengte. In de toepassing van de klant was deze lengte ongeveer 4 meter. Bovendien moesten verschillende kleuren afval worden gedetecteerd. Daarom werd een kleurencamera geadviseerd.
Daarnaast werd er gekozen voor een global shutter camera in plaats van een rolling shutter camera. Camera's met een globale sluiter worden gebruikt in toepassingen waarbij de camera of het object beweegt terwijl het beeld wordt vastgelegd. In dit geval beweegt de transportband en stopt deze niet tijdens het vastleggen van het beeld. Een rolling shutter camera, die geweldig werkt voor stationaire toepassingen, is niet geschikt voor dit doel. Het gebruik van een rolling shutter camera zou resulteren in veel beeldvervorming door de beweging. Alle blikjes, flessen en ander afval op de transportband kunnen 'scheef' of 'gekanteld' lijken. In industriële toepassingen zoals afvalsortering leidt deze vervorming tot onnauwkeurige detectie omdat afval er anders uitziet dan het in werkelijkheid is. Een camera met global shutter voorkomt deze fouten door realistische, onvervormde beelden vast te leggen. Meer informatie over Global shutter vs. Rolling shutter kan gevonden worden in dit artikel in ons Knowledge Center.
De klant wist niet welke resolutie nodig was om de verschillende soorten afval te herkennen. Daarom bood onze machine vision-expert aan om dit te helpen berekenen op basis van twee specificaties: het vereiste gezichtsveld (FOV) in mm en de systeemresolutie (mm/pixel). De transportband waarop het afval beweegt heeft een breedte van 425 mm die moet worden weergegeven. De hoogte was niet belangrijk. Een systeemresolutie van ten minste 0,1 mm/pixel was vereist.
Op basis van deze informatie moest een machine vision camera met minimaal 4250 pixels breed worden geselecteerd. Onze 16MP camera bleek een geweldige oplossing te zijn. Deze camera heeft 5320x3032 pixels, wat resulteert in een systeemresolutie van zelfs 0,08mm/pixel. De berekening is te zien in Figuur 1, de resolutieberekening gemaakt in Microsoft Excel.
Concluderend kan worden gesteld dat deze 16MP kleurencamera met de IMX542 sensor een betaalbare machine vision cameraoplossing biedt voor afvalsortering en recycling, waarbij geprofiteerd wordt van de hoge resolutie en lichtgevoeligheid.
Keuze van lens voor IMX542-camera
Om de 16MP vision camera te laten werken, selecteerde de vision expert van VA Imaging een geschikte C-mount lens voor de camera. De juiste brandpuntsafstand lens werd berekend door de vision expert op basis van weer twee specificaties: het gezichtsveld (FOV) in mm en de werkafstand in mm. De werkafstand is de afstand van het object tot de camera. Daarnaast is het belangrijk om een lens te kiezen die geschikt is voor de sensorgrootte van de 16MP camera. De 16MP camera heeft een beeldsensor van 1,1”, de Sony IMX542.
Om de meest geschikte C-mount lens voor deze machine vision camera te berekenen, biedt VA Imaging zijn eigen online Lens calculator tool. Op basis van de cameraresolutie, het vereiste gezichtsveld en de werkafstand kon de brandpuntsafstand worden berekend. De klant gaf aan dat hij minimaal 425 mm breedte wilde zien bij een werkafstand tussen 950 en 1350 mm.
Onze 35MM C-mount lens 'VA-LCM-25MP-35MM-F2.4-120' bleek een geweldige lens te zijn voor de 16MP camera. Bij gebruik van onze 35MM lens op een werkafstand van ongeveer 1056mm resulteert dit in een beeldveld van 425x242mm. Dit wordt weergegeven in figuur 2, de berekening van de brandpuntsafstand van de lens.
Accessoires voor afvalsorteersysteem
Machine vision camera's, zoals de 16MP camera, moeten worden aangesloten op een pc. Om een stabiele verbinding tussen deze pc en de machine vision camera te garanderen, adviseerde de machine vision expert om een van VA Imaging's USB3 kabels te gebruiken. Voor dit afval sorteer vision systeem werd onze 4,6 meter USB3 kabel aanbevolen, gebaseerd op het feit dat de lengte tussen de pc van de klant en de camera 4 meter is.
Daarnaast werd onze tripod mounting plate voor deze IMX542-sensorcamera geselecteerd door de visonexpert voor eenvoudige integratie van het afvalherkenningssysteem.
Machine vision verlichting voor afvalherkenning
Het toevoegen van machine vision verlichting aan een vision systeem zoals deze afvalsorteringsapplicatie is ten zeerste aan te raden. De klant vertelde de machine vision expert van VA Imaging dat de fabrieksomgeving waar de opstelling geplaatst zal worden niet goed verlicht was. Daarom besloten ze om een afgesloten doos rond de transportband te plaatsen waar het afval gedetecteerd zal worden.
De producten op de transportband zijn allemaal heel verschillend. Van blikjes tot flessen, in allerlei materialen en kleuren, moeten gedetecteerd worden voor correcte afvalsortering en recycling daarna. Om al het afval zo gelijkmatig mogelijk en met minimale reflectie te verlichten, is het aan te raden om 2 van onze LED spots te gebruiken: Industriële LED Spotlight VA SL-90x80-W. Een van de grootste voordelen van dit afvalsorteringssysteem is dat de LED spots geleverd worden met drie optische lenzen. Door de juiste optische lens te kiezen (30, 60 of 90 graden), kunnen ze in de optische hoek geplaatst worden die het meest ideale licht geeft voor de toepassing. Het biedt de klant veel flexibiliteit.
Om al het omgevingslicht in de fabriek uit te sluiten, adviseerde onze machine vision expert ook om een kast rond de transportband te bouwen. Het advies is om de kast, bijvoorbeeld door te verven, van binnen helemaal wit te maken. Plaats vervolgens de LED-spots aan twee binnenkanten van de kast en positioneer ze naar boven. Op deze manier 'kaatst' het licht naar het plafond van de kast en naar beneden op het afval dat op de transportband ligt. Het licht wordt gelijkmatig verdeeld.
Om de twee LED-lampen van stroom te voorzien, werd onze 24V 150W voeding aanbevolen. Deze voeding werkt als een lichtregelaar, waardoor de LED-spots kunnen worden geactiveerd en gedimd. Daarnaast kunnen verlengkabels indien gewenst op onze website worden geselecteerd.
Beeldverwerkingssoftware voor afvalherkenning
Deze specifieke klant had nog geen ervaring met het selecteren van hardware voor een vision waste sorting system. Hun bedrijf had echter veel ervaring met het schrijven en implementeren van software. Voor deze specifieke machine vision-toepassing van afvalsortering gaf de klant er de voorkeur aan om hun eigen software in Python te schrijven. Ze besloten om onze gratis SDK te raadplegen voor voorbeeldprogramma's, inclusief het Python-voorbeeld om afbeeldingen te verkrijgen. Een van de artikelen in ons Knowledge Center biedt meer informatie over het gebruik van een Python-voorbeeld met PyCharm.
Voor de eerste programmering werd onze gratis Software Development Kit (SDK) gebruikt om afbeeldingen vast te leggen en op te slaan en de cameraparameters voor de afvalsortering in te stellen. De SDK ondersteunt besturingssystemen zoals Windows, Linux en Android en is compatibel met gewone en industriële pc's en ARM-platforms. De SDK ondersteunt programmeertalen zoals C++, C#/.NET en voor dit vision-systeem: Python.
Ondersteuning voor machine vision-toepassingen
Wilt u ondersteuning van een van onze machine vision experts voor de beste machine vision oplossing voor afvalsortering? Of een andere soortgelijke recycling of afvaltoepassing? Aarzel niet om contact op te nemen via het formulier via deze link: Ondersteuning voor Vision Application.
