Kistenerkennung
insensiv ist führender Hersteller von OEM-Komponeten für Leergutrücknahmeautomaten. Mit der Kistenerkennung bieten wir Automatenherstellern ein intelligentes Kamerasystem zur präzisen Analyse von Getränkekisten und deren Inhalt. Entwickelt für geschlossene (Mehrweg-)Pfandsysteme und flexibel anpassbar an unterschiedliche Märkte.
Getränkekistenrückgabe am Automaten
Neben einzelnen PET-Flaschen oder Aluminiumdosen müssen Leergutrücknahme-Automaten in bestimmten Fällen auch ganze Getränkekisten verarbeiten können. Dabei ist es erforderlich, sowohl die Kiste als auch deren Inhalt vor der Annahme zu überprüfen. Zur zuverlässigen Identifikation des Kistentyps und der korrekten Belegung der Fächer wurde die insensiv Kistenerkennung entwickelt.
Das intelligente Kamerasystem kann als OEM-Komponente in den Eingabeschacht verschiedenster Rücknahmeautomaten integriert werden. Für die Bildaufnahme werden mehrere leistungsstarke Kameras eingesetzt, die die Kiste aus verschiedenen Blickwinkeln erfassen und so eine präzise Analyse ermöglichen.
Die Kistenerkennung wird seit vielen Jahren erfolgreich in etablierten Pfandsystemen – etwa im deutschen Mehrwegpfand – eingesetzt und hat sich dabei als robuste, wartungsarme und zukunftssichere Lösung bewährt. Sie ermöglicht einen einfachen und schnellen Rückgabeprozess und sorgt so für ein reibungsloses Kundenerlebnis.
Zuverlässige Erkennung & Analyse
Die Kistenerkennung arbeitet vollständig automatisiert und wird vom Leergutrücknahme-Automaten angesteuert. Sobald eine Getränkekiste in den Automaten eingegeben wird, startet das System auf Befehl der Automatensteuerung die Bildaufnahme und Analyse. Die Auswertung erfolgt direkt im Gerät, und das Ergebnis wird zurück an die Steuerung übermittelt.
Die Identifikation der Kiste selbst erfolgt durch den Abgleich von Logo, Farbe und Abmessungen mit einer Datenbank. In dieser können über 100 verschiedene Kistentypen hinterlegt werden. Um die Belegung der Kistenfächer im Inneren der Kiste zu analysieren und fehlende oder falsche Flaschen zu erkennen, wird eine 3D-Stereo-Optik eingesetzt.
Die Konfiguration der Kistenerkennung erfolgt über eine webbasierte Benutzeroberfläche. Mit dieser lassen sich sowohl die Kistendatenbank als auch bestimmte Erkennungsparameter komfortabel verwalten sowie die letzten Analysen einsehen. Dadurch kann das System flexibel an neue Märkte oder Kistentypen angepasst werden.
Flexible Erkennung verschiedenster Kistentypen
Getränkehersteller legen großen Wert auf individuelle Verpackungen, die Marke und Produkt optisch unterstreichen. Entsprechend vielfältig und wandelbar sind auch die eingesetzten Kistenformen – von klassischen Standardkisten bis hin zu speziell designten Mehrwegträgern oder regionalen Sonderformaten.
Die insensiv Kistenerkennung ist genau für diese Vielfalt entwickelt worden. Sie erkennt zuverlässig unterschiedlichste Kistentypen und deren Fachbelegung – unabhängig von Form, Farbe oder Gestaltung. Das Einlernen neuer Getränkekisten und die Konfiguration deren Erkennung ist dabei komfortabel über die webbasierte Benutzeroberfläche möglich. Dank ihrer hohen Anpassungsfähigkeit kann die Kistenerkennung flexibel in unterschiedlichen Märkten und Pfandsystemen eingesetzt werden. Das macht sie zur idealen Lösung für Hersteller von Leergutrücknahme-Automaten, die in verschiedenen Ländern aktiv sind und sich und ein sich auf ein stetig wandelndes Verpackungsdesign einstellen müssen.
Ihre Vorteile auf einen Blick
• Flexible Integration als OEM-Komponente in verschiedene Rücknahmeautomaten
• Präzise Analyse von Kistentyp und deren Inhalt durch mehrere Hochleistungskameras
• Lokale Bildauswertung + Analyse direkt auf dem Gerät
• Schnelle Auswertung mit sofortiger Rückmeldung an die Automatensteuerung
• Webbasierte Benutzeroberfläche zur Verwaltung von Kistendatenbank & Erkennungsparametern
• Robuste, wartungsarme Konstruktion für den Dauerbetrieb
• Bewährte und unter anderem im deutschen Pfandsystem langjährig erprobte Lösung
• Zukunftssichere und skalierbare Technologie für die Anforderungen zukünftiger Pfandsysteme
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