49 Ausgangslage: Heutige Strassenreinigungsmaschinen und Abfallsammler können nicht unterscheiden, ob es sich beim Material auf dem Boden um Fremdkörper oder Objek- te handelt, die Bestandteile des Untergrunds bilden (z. B. Gras, Steine). In dieser Arbeit soll untersucht werden, inwieweit ein System mit Sensorik (z. B. Bildverarbeitung) Fremd- körper erkennen und gezielt aufsammeln kann. Vorgehen: Das Gesamtsystem wird in Teilsysteme unterteilt, um für jedes Teilproblem eine gute Lösung zu finden. Die Evaluation geschieht mit dem morphologischen Kasten und einer SWOT-Analyse. Die Komponenten werden einzeln getestet und anschliessend auf ein Fahrzeug montiert und als Ganzes nochmals getestet. Folgende Komponenten wer- den eingesetzt: . Industriekamera als bildgebende Komponente, . LabVIEW Vision Builder als Bildverarbeitungssoftware, . Logosteuerung für die Positionsregelung, . Putzrolly als Fahrzeug, . Laubsauger als Aufnahmesystem. Ergebnis: Das Vision-System konnte auf verschiedenen Untergründen erfolgreich getestet werden und funktionierte so weit zuverlässig. Es kommt bei der Erkennung auf die Farbe, Form und Grösse der Objekte an. Die Erkennung funktioniert nur bei gleichbleibenden Bedingungen gut, da das Programm an jeden neuen Untergrund angepasst werden muss. Die Positionsübergabe an die Lineareinheit funktioniert für jede Position im Erkennungs- bereich. Durch das Kamerasystem kann die Abfallaufnahme zwar deutlich vereinfacht werden, jedoch muss das Programm auf den abzusuchenden Boden optimiert werden, damit nicht der Boden selbst (Kies, Gras) eingesaugt wird. Datenverarbeitung in NI LabVIEW Vision Builder, Ablauf vom Bild bis zur Objekterfassung Aufbau Abfallsammler-Funktionsmuster auf Teststrecke Siemens Logo!-Programmierung für die Steuerung der Lineareinheit Diplomand Christian Graf Examinator Prof. Heinz Domeisen Experte Hans Gschwend, Hilti AG, Schaan, FL Themengebiet Mechatronik und Automatisierungstechnik Intelligenter Abfallsammler Kameragesteuertes mobiles Saugsystem Christian Graf