Buch, Englisch, Band 80, 101 Seiten, Format (B × H): 210 mm x 297 mm, Gewicht: 170 g
Buch, Englisch, Band 80, 101 Seiten, Format (B × H): 210 mm x 297 mm, Gewicht: 170 g
Reihe: Schriftenreihe zur Aufbereitung und Veredlung
ISBN: 978-3-8440-8448-1
Verlag: Shaker
In dieser Arbeit wurde die Verbesserung der Sortierbarkeit von gesleevten Flaschen für bestehende NIR-Sensorsortierer untersucht. Die untersuchten Aspekte umfassen (i) die Auswahl der Trainingsmaterialen zum Anlernen der Klassifizierungsalgorithmen; (ii) die Auswahl und Hyperparameter-Optimierung verschiedener Machine Learning Algorithmen (Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, Partial Least Squares und Convolutional Neural Network); sowie (iii) das Produktdesign der gesleevten Flaschen (Flaschen- und Sleeve-Parameter, Oberflächenbeschaffenheit und nicht-detektierbare Fälle). Zur Simulation unterschiedlicher Trainingsmaterialien wurden dabei zwei Materialdatensätze erstellt, die aus (a) Sleeve- und Flaschenneuware und (b) Post-Consumer-Kunststoffflaschen aus Sortieranlagen bestehen.
