Fremdflaschen und falsche Sorten im Mehrwegrücklauf erkennen: Typunterscheidung beim Abfüller

Aus einem Mehrwegpool kommt nicht nur die eigene Flasche zurück. Mit dem Leergut erreichen den Abfüller Flaschen anderer Betriebe, ältere Formen und Sorten, die an dieser Linie nichts verloren haben. Wird eine solche Fremdflasche nicht rechtzeitig erkannt, muss sie von Hand heraus, oder sie stoppt die Maschine. Dieser Leitfaden richtet sich an Ingenieure in Brauereien und Mineralbrunnen und an Maschinenbauer von Leergutsortieranlagen. Er folgt der zurückkommenden Flasche: wo sie aussortiert wird, was sie in der Linie auslöst, an welchem Merkmal ihre Sorte erkennbar ist, wann ein Sensor genügt, wie sie vor die Kamera kommt und wie ein neuer Flaschentyp in die Station findet. Die Beispiele stammen aus dokumentierten Anwendungen und Konzepten. Sie beschreiben Aufgaben und Anforderungen, keine abgenommenen Anlagen.

Wichtige Punkte im Überblick

Die Typunterscheidung im Leergut beantwortet eine einzige Frage, nämlich welche Sorte vor der Kamera steht und ob sie in diesen Lauf gehört, denn eine Flasche kann heil, sauber und maßhaltig sein und trotzdem falsch.
Die dokumentierten Anwendungen setzen an zwei Stellen an: vor der Wäsche, wo eine Sortieranlage das zurückkommende Leergut nach Sorten trennt, und nach der Wäsche, wo nur der angewählte Typ zur Abfüllung weitergeht.
In einem dokumentierten Fall nach dem Waschvorgang führt eine Fremdflasche, die höher ist als der eigene Typ, zum Crash mit Stillstand und einem Arbeitsaufwand von bis zu Stunden.
Für die Sortenentscheidung am Bild ist die All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS mit bis zu 32 Produkttypen je Werkzeug die erste Wahl, während bei kleinem Pool oft der Sortiermodus des Vision-Sensors mit bis zu acht Varianten genügt.
Die Höhe allein trennt nur Sorten, die sich in der Höhe unterscheiden, und sind zwei Flaschen gleich hoch und nur in Farbe, Form oder Prägung verschieden, braucht die Station ein Bild.

Gehört diese Flasche zu uns? Die Sortenfrage vor Defekt, Anwesenheit und Maß

Die Typunterscheidung im Leergut beantwortet eine einzige Frage: Welche Sorte steht vor der Kamera, und gehört sie in diesen Lauf? Eine Flasche kann heil, sauber und maßhaltig sein und trotzdem falsch.

Die Nachbarfragen haben eigene Artikel. Ob eine Flasche gebrochen, angeschlagen oder verschmutzt ist, klärt die Leerflascheninspektion im Artikel zur Oberflächen- und Defektprüfung. Ob alle Flaschen im Kasten stehen, gehört zur Anwesenheitsprüfung, während die Höhe mit Toleranz eine Maßfrage ist. Wie die Flasche gedreht steht, behandelt die Ausrichtung, was ein Code auf Flasche oder Kasten sagt, das Codelesen. Ob auf der gefüllten Flasche das richtige Etikett klebt, prüft die Etikettenkontrolle. Als Faustregel gilt: Eine gebrochene Flasche ist ein Defekt, eine fehlende Flasche eine Anwesenheitsfrage und eine fremde Flasche eine Typfrage.

Am Anfang steht oft der Kasten. Kastentyp, Logo und Kastenfarbe entscheiden, wohin das Leergut geht, bevor die Flaschen einzeln betrachtet werden. Diese Stufe behandelt der Artikel zur Kastenerkennung im Leergut.

Vor und nach der Flaschenwäsche: wo die Fremdflasche aussortiert wird

Die dokumentierten Anwendungen setzen an zwei Stellen an. Vor der Wäsche trennt eine Sortieranlage das zurückkommende Leergut nach Sorten. Nach der Wäsche prüft eine Station, ob nur der angewählte Typ zur Abfüllung weitergeht.

In einer neuen Leergutsortieranlage sollen die Flaschen auf die richtige Sorte kontrolliert und falsche aussortiert werden; ob dafür eine Kamera nötig ist, ist offen. Ein Betreiber einer Leergutsortierung hat als Konzept zwei Lösungsideen skizziert, um Flaschen nach Typ zuzuordnen und an den passenden Abfüller zurückzuführen. In einer weiteren Anwendung sollen Glasflaschen verschiedener Brauereien sortiert werden.

Hinter der Reinigungsanlage einer Brauerei soll eine Station neben angeschlagenen Flaschen eine falsche Variante unter einer Handvoll Varianten erkennen. Nasses Glas und Kondensat gehören an dieser Stelle in jeden Test; die gemeinsamen Hürden transparenter und nasser Behälter beschreibt die Übersichtsseite zur Lebensmittel- und Getränkeproduktion.

Crash oder Handarbeit: was eine Fremdflasche in der Linie auslöst

Wie teuer eine übersehene Fremdflasche wird, zeigen zwei dokumentierte Fälle. Nach dem Waschvorgang einer Abfülllinie ist die Höhe das Hauptmerkmal. Eine Fremdflasche, die höher ist als der eigene Typ, führt zum Crash, mit Stillstand und einem Arbeitsaufwand von bis zu Stunden.

Der andere Fall ist Handarbeit. Bei einem Abfüller sortieren heute Mitarbeiter an Handarbeitsplätzen die Fremdflaschen aus dem Rücklauf, und ihr Anteil ist spürbar. Als Konzept ist vorgesehen, die eigenen Flaschen einzulernen und jede Flasche vor eine Kamera zu halten, die über die Sorte entscheidet.

Für diese Entscheidung am Bild ist die All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS die erste Wahl. Ihr Werkzeug AI-Klassifizierung deckt OK/NG-Klassen und die Identifikation von Produkttypen mit einem Werkzeug ab, bis zu 32 Produkttypen je Werkzeug. Ist der Pool klein, genügt oft der AI Vision-Sensor der Modellreihe IV4. Sein Sortiermodus registriert bis zu acht Varianten und ordnet jede aufgenommene Flasche einem registrierten Typ zu. Bei einem Abfüller ist für die Flaschensortierung an anderer Stelle bereits ein Sensor von KEYENCE im Einsatz.

Glasfarbe, Höhe, Form, Prägung: welches Merkmal die Sorte trennt

Welches Merkmal die Sorten trennt, hängt vom Pool ab. An einem Leergut-Kontrollgate sind die Glasfarbe und eine seitliche Variantenkontrolle gefragt. Eine weitere Anwendung will vereinzelte Flaschen nach Größe, Form oder Farbe unterscheiden.

Am umfangreichsten ist der Anforderungskatalog eines Maschinenbauers für eine Leergutsortiermaschine. Er nennt das Kastenlogo auf beiden Seiten, UV-Merkmale am Flaschenhals, die Flaschenhöhe von oben, Glasschrift, markenspezifische Prägungen und Sonderformen sowie mehrere Farben, bei sieben bis acht Varianten.

Für Farbe und Helligkeit hat der Vision-Sensor ein eigenes Werkzeug, das die Dokumentation am Beispiel farbiger Flaschenkappen beschreibt. AI Identify wertet Form, Farbe, Helligkeit und Kanten zusammen aus. Mit sieben bis acht Varianten liegt der Katalog an der Grenze des Sortiermodus; mehr Sorten sprechen für die AI-Klassifizierung der All-in-One Kamera. Liegen die Merkmale nicht in einem Bild, etwa Höhe von oben und Logo von der Seite, kommt die High-Performance Bildverarbeitung mit integrierter AI der Modellreihe VS-G mit bis zu acht Kameras an einem Controller in Frage. Ob ein UV-Merkmal unter der Stationsbeleuchtung sicher sichtbar wird, ist eine Frage für den Test.

Ein Sensor oder eine Kamera: wann die Höhe allein genügt

Nicht jede Sortenfrage braucht ein Bild. Unterscheiden sich eigene und fremde Flasche in der Höhe, trennt ein einzelnes Signal. Im Fall nach dem Waschvorgang kommt dafür ein Mehrzweck-CCD-Laser-Mikrometer der Modellreihe IG in Frage. Der erwähnte Anforderungskatalog nennt für die Höhe von oben Ultraschallsensoren.

Steht die Flasche nicht immer gleich, hilft der Bildbasierte Höhenvergleichssensor der Modellreihe IX. Er vergleicht die Höhe gegen einen Referenzpunkt am Objekt selbst und erkennt Höhendifferenzen laut Katalog auch bei versetzt, verdreht oder geneigt liegendem Teil stabil.

Die Grenze der Sensorklasse ist schlicht. Die Höhe trennt nur Sorten, die sich in der Höhe unterscheiden. Sind zwei Flaschen gleich hoch und nur in Farbe, Form oder Prägung verschieden, braucht die Station ein Bild. In der Anwendungspraxis lohnt es sich deshalb, zuerst den eigenen Pool zu ordnen: Welche Fremdflaschen kommen tatsächlich zurück, und worin unterscheiden sie sich vom eigenen Typ?

Vereinzelt oder im Kasten: die Flasche vor die Kamera bringen

Die Sortenentscheidung ist nur so gut wie die Ansicht. Im Konzept dieses Abfüllers hält ein Roboter jede Flasche vor die Kamera; er übernimmt nur das Handling, die Entscheidung trifft die Kamera. In einer anderen Anwendung sollen die Flaschen vereinzelt vor die Kamera geführt, nach Größe, Form oder Farbe unterschieden und danach von einem Roboter in Getränkekästen gesetzt werden.

Vereinzelte Flaschen zeigen jedes Merkmal von der Seite. Das Werkzeug AI Trigger des Vision-Sensors nimmt im optimalen Moment auf, ohne Triggersensor, und die Flaschen müssen dafür nicht angehalten werden. Der Arbeitsabstand von 50 mm bis über 3 m lässt Spielraum beim Einbau.

Im Kasten sieht die Kamera dagegen von oben auf Mündungen und Verschlüsse, und die Seitenmerkmale bleiben verdeckt. Wo Seite und Draufsicht zugleich gebraucht werden, führen mehrere Kameras an einem Controller der Modellreihe VS-G die Ansichten zu einer Entscheidung zusammen.

Ein neuer Flaschentyp im Pool: einlernen ohne Umbau

Der Pool bleibt nicht stehen. Der Markt bringt neue Flaschen und neue Logos in den Umlauf, und die Station muss sie kennen, bevor sie in Mengen zurückkommen. In einer Anwendung war die Umstellung auf neue Flaschentypen das Thema. Bei einer Sortieranlage für Kästen will der Maschinenbauer ausdrücklich selbst mit dem System arbeiten können.

Beide Geräteklassen sind darauf ausgelegt. AI Identify am Vision-Sensor beginnt mit der Registrierung eines einzigen Bildes; zusätzliches Anlernen unterscheidet Typen. Die AI-Klassifizierung der All-in-One Kamera nimmt neue Typen durch Nachtrainieren auf. Wer einen neuen Typ einlernt, prüft ihn am besten mit Flaschen aus dem Rücklauf, nass und trocken, bevor das Programm freigegeben wird.

Häufige Fragen

F Was ist eine Fremdflasche im Mehrwegrücklauf?

Eine Fremdflasche ist eine zurückkommende Flasche, die nicht zum eigenen Typ gehört, etwa die Flasche eines anderen Abfüllers oder eine andere Sorte. Sie kann heil und sauber sein und muss trotzdem vor Wäsche, Auspacker oder Füller heraus. Die Frage ist eine Typfrage, keine Defekt- oder Anwesenheitsfrage.

F Wie viele Flaschentypen kann eine Kamera unterscheiden?

Die AI-Klassifizierung der All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS unterscheidet bis zu 32 Produkttypen je Werkzeug. Der Sortiermodus des AI Vision-Sensors der Modellreihe IV4 registriert bis zu acht Varianten. Die Zahl der Sorten im eigenen Pool gehört deshalb vor die Geräteauswahl.

F Genügt ein Höhensensor, um Fremdflaschen auszusortieren?

Ja, wenn sich eigene und fremde Flasche in der Höhe unterscheiden. In einem dokumentierten Fall nach dem Waschvorgang ist die Höhe das Hauptmerkmal, weil eine zu hohe Fremdflasche in der Maschine zum Crash führt. Sind die Flaschen gleich hoch und nur in Farbe, Form oder Prägung verschieden, braucht es ein Bild.

F Wo in der Linie sollten Fremdflaschen aussortiert werden?

Die dokumentierten Anwendungen setzen vor der Flaschenwäsche in einer Leergutsortieranlage oder nach der Wäsche vor der Abfüllung an. Vor der Wäsche wird das Leergut nach Sorten getrennt, nach der Wäsche geht nur der angewählte Typ weiter. Nach der Wäsche gehören nasses Glas und Kondensat in den Test.

F Wie lernt man einen neuen Flaschentyp in die Station ein?

AI Identify am Vision-Sensor beginnt mit einem einzigen registrierten Bild, zusätzliches Anlernen unterscheidet die Typen. Die AI-Klassifizierung der All-in-One Kamera nimmt neue Typen durch Nachtrainieren auf. Vor der Freigabe empfiehlt sich ein Test mit Flaschen aus dem laufenden Rücklauf.

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