Effiziente Tankreinigung: Inline-Monitoring per Kameramodul

Balluff und Fraunhofer IVV ermöglichen adaptive Zielstrahlreinigung in der Lebensmittelindustrie
Im Rahmen eines gemeinsamen Forschungsprojekts hat Balluff ein kundenspezifisches Kameramodul für ein intelligentes, autonom arbeitendes Tankreinigungssystem entwickelt. Die hochintegrierte Sensortechnik dient als zentrales Element für das Inline-Monitoring und wird durch eine selbstoptimierende Prozesssteuerung ergänzt.
Das Ergebnis: eine bedarfsgerechte, dokumentierbare Reinigung des gesamten Tankraums – mit messbaren Einsparungen bei Zeit, Wasser, Chemie und Energie.
Ausgangslage & Herausforderung
Der am Fraunhofer IVV entwickelte Adaptive Jet Cleaner (AJC) steuert per frei programmierbaren Reinigungsbahnen jeden Punkt im Tank an. Auf Basis der Tankgeometrie und des erwarteten Verschmutzungsgrads verkürzte sich die Reinigungszeit gegenüber herkömmlichen Verfahren bereits um bis zu 25 %. Ohne kontinuierliche Überwachung des Reinigungsgrads blieb jedoch weiteres Potenzial ungenutzt.
Die Lösung: AJCsens mit Inline-Verschmutzungssensor
Durch die Integration eines von Balluff entwickelten Kameramoduls entstand ein hochintegrierter Inline-Verschmutzungssensor im Düsenkopf – der AJCsens. Das System liefert ein permanentes Inline-Monitoring und ermöglicht eine adaptive, vollständig dokumentierbare Reinigung, ohne zusätzlichen Implementationsaufwand an Tank oder Anlage. In Praxistests zeigte sich ein Reduktionspotenzial der Reinigungszeit um bis zu 55 % gegenüber konventionellen Methoden.
Technische Highlights
Geringe Leistungsaufnahme: ca. 1 W
Ein-Kabel-Anbindung: Bildübertragung, Kamerasteuerung und Spannungsversorgung über eine Koaxialleitung
Robust & kompakt: minimalinvasive Integration im Reinigungskopf, hygienegerecht für Prozesse mit ~80 °C Lauge
Die maßgeschneiderte Kameralösung von Balluff CDE
Der Geschäftsbereich Custom Design & Engineering (CDE) entwickelte das Kameramodul passgenau für begrenzte Bauräume und die Umgebung im Tank. Ein runder Querschnitt ermöglicht eine besonders kompakte Bauform.
Kern der Bildverarbeitung: Fluoreszenzdetektion. Integrierte UV-LEDs regen Rückstände (z.B. Proteine, Vitamine, Fette, Öle) zum Fluoreszieren an. So werden selbst kleinste Verunreinigungen zuverlässig erkannt. Für gleichbleibend hohe Bildqualität sorgen:
Autofokus-Objektiv mit Flüssiglinse
integrierte LED-Beleuchtung
5-MP Global-Shutter-CMOS-Sensor mit hoher Lichtempfindlichkeit
Elektronik, Optik und Beleuchtung sind vollständig abgedichtet und im Reinigungskopf untergebracht. Trotz hoher Integrationsdichte bleibt die Leistungsaufnahme bei rund 1 W – ideal für energieeffiziente Prozesse.
Vom Projekt zum Produkt: CoControl-LumiHD
Aus der Kameralösung entstand gemeinsam mit dem Fraunhofer IVV die eigenständige Sensorvariante CoControl-LumiHD. Der Stand-alone-Sensor lässt sich flexibel in verschiedene Anwendungen integrieren – nicht nur in Tanks.
Dank kompakter, robuster und hygienegerechter Bauweise eignet sich LumiHD besonders für hygienekritische Bereiche der Lebensmittel-, Kosmetik- und Pharmaindustrie. Inline verbaut oder mobil (z.B. am Roboterarm) ermöglicht der Sensor die zuverlässige Echtzeit-Erkennung von Verschmutzungen.
Nutzen auf einen Blick
Schnellere Reinigung: bis zu 55 % Zeitersparnis in Praxistests
Ressourcen sparen: weniger Wasser, Chemie und Energie
Dokumentation & Qualität: lückenloses Inline-Monitoring für Audit & QS
Einfache Integration: kompakt, robust, Ein-Kabel-Anbindung
Skalierbar: als integrierte Lösung (AJCsens) oder Stand-alone (CoControl-LumiHD)
Über das Projekt
Das Forschungsprojekt wurde von Balluff in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung IVV realisiert. Ziel ist es, Tankreinigungsprozesse durch Sensorik, Bildverarbeitung und adaptive Steuerung effizienter, transparenter und nachhaltiger zu gestalten.
Interesse an AJCsens oder CoControl-LumiHD?
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Beratung anfragen: „Ich möchte Inline-Monitoring für die Tankreinigung testen.“
Themen: Machbarkeitscheck, Schnittstellen, Validierung, QS-Dokumentation, ROI
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