TY - CHAP A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Holst, Gerhard A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - An optical method to differentiate wood from polymers using fluorescence lifetime imaging microscopy T2 - OSA Optical Sensors and Sensing Congress 2021 (AIS, FTS, HISE, SENSORS, ES) (2021), paper EW4G.6 N2 - In this contribution investigations with fluorescence lifetime imaging microscopy (FLIM) are made to optically distinguish polymers and wood. The results show that the distinction and identification is possible in a graphical and calculative way. Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1364/ES.2021.EW4G.6 SP - EW4G.6 ER - TY - CHAP A1 - Maniyattu, Georgekutty Jose A1 - Geegy, Eldho A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - Development of a neural network to identify plastics using Fluorescence Lifetime Imaging Microscopy T2 - 2022 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) N2 - Plastics have become a major part of human’s daily life. An uncontrolled usage of plastic leads to an accumulation in the environment posing a threat to flora and fauna, if not recycled correctly. The correct sorting and recycling of the most commonly available plastic types and an identification of plastic in the environment are important. Fluorescence lifetime imaging microscopy shows a high potential in sorting and identifying plastic types. A data-based and an image-based classification are investigated using python programming language to demonstrate the potential of a neural network based on fluorescence lifetime images to identify plastic types. The results indicate that the data-based classification has a higher identification accuracy compared to the image-based classification. KW - fluorescence lifetime imaging KW - FLIM KW - neural networks KW - plastic identification Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1109/SAS54819.2022.9881372 SP - 1 EP - 6 ER - TY - CHAP A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin T1 - Frequency-domain fluorescence lifetime imaging as method to analyze wood structures T2 - Conference on Lasers and Electro-Optics N2 - The analysis of wood structures using FD-FLIM seems promising for the identification of wood at 488 nm, as lignin has a high impact on the fluorescence lifetime. KW - Diode lasers KW - Fluorescence KW - Fluorescence lifetime imaging KW - Microscopy Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1364/CLEO_AT.2022.JW3A.19 SP - JW3A.19 ER - TY - CHAP A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - Investigation of the Impact of CaCO3 Concentrations on the Fluorescence Lifetime of Polypropylene T2 - Conference on Lasers and Electro-Optics N2 - The impact of fillers on the fluorescence lifetime of polymers is still unknown. Investigating polypropylene containing different CaCO3 concentrations using FD-FLIM show an exponential increase in fluorescence lifetime proportional to the CaCO3 density in polypropylene. KW - Diode lasers KW - Fluorescence KW - Fluorescence lifetime imaging KW - Fourier transforms KW - Phase shift KW - Stray light Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1364/CLEO_AT.2022.AM2M.2 SP - AM2M.2 ER - TY - CHAP A1 - Bernöcker, Anton A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin T1 - Entwicklung eines neuronalen Netzwerks als Basis zur automatisierten Holzartenerkennung T2 - 18. AALE-Konferenz. Pforzheim, 09.03.-11.03.2022 N2 - Holz ist ein vielseitig einsetzbarer nachwachsender Rohstoff. Neben seinem wirtschaftlichen Nutzen ist er für den Erhalt des Klimas unersetzlich. Eine sortenreine Sortierung für die Weiterverarbeitung von Altholz spielt für einen ressourcenschonenden Umgang eine wichtige Rolle. Um das Potenzial eines neuronalen Netzwerks basierend auf Messdaten der bildgebenden Fluoreszenzabklingzeitmessung für die Altholzsortierung aufzuzeigen, wurden zwei unterschiedliche Klassifikationsansätze auf Basis der Programmiersprache Python gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass die bildbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Genauigkeit von 47,36 % noch ausbaufähig ist. Eine datenbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Identifikationsgenauigkeit von 98,28 % ist dagegen vielversprechend. KW - FD-FLIM KW - Fluoreszenz KW - Fluoreszenzabklingzeit KW - Holzart KW - Neuronales Netz KW - Klassifizierung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.33968/2022.11 ER - TY - CHAP A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - Investigation of the Impact of CaCO3 Concentrations on the Fluorescence Lifetime of Polypropylene T2 - 2022 Conference on Lasers and Electro-Optics (CLEO) N2 - The impact of fillers on the fluorescence lifetime of polymers is still unknown. Investigating polypropylene containing different CaCO 3 concentrations using FD-FLIM show an exponential increase in fluorescence lifetime proportional to the CaCO 3 density in polypropylene. KW - Fluorescence KW - Lasers and electrooptics KW - Plastics KW - Electrooptical waveguides Y1 - 2022 SP - 1 EP - 2 ER - TY - CHAP A1 - Bernöcker, Anton A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin T1 - Entwicklung eines neuronalen Netzwerks als Basis zur automatisierten Holzartenerkennung T2 - Tagungsband AALE 2022, 18. AALE-Konferenz. Pforzheim, 09.03.-11.03.2022 N2 - Holz ist ein vielseitig einsetzbarer nachwachsender Rohstoff. Neben seinem wirtschaftlichen Nutzen ist er für den Erhalt des Klimas unersetzlich. Eine sortenreine Sortierung für die Weiterverarbeitung von Altholz spielt für einen ressourcenschonenden Umgang eine wichtige Rolle. Um das Potenzial eines neuronalen Netzwerks basierend auf Messdaten der bildgebenden Fluoreszenzabklingzeitmessung für die Altholzsortierung aufzuzeigen, wurden zwei unterschiedliche Klassifikationsansätze auf Basis der Programmiersprache Python gewählt. Die Ergebnisse zeigen, dass die bildbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Genauigkeit von 47,36 % noch ausbaufähig ist. Eine datenbasierte Klassifizierung der Holzart mit einer Identifikationsgenauigkeit von 98,28 % ist dagegen vielversprechend. KW - FD-FLIM KW - Fluoreszenz KW - Fluoreszenzabklingzeit KW - Holzart KW - Neuronales Netz KW - Klassifizierung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/https://doi.org/10.33968/2022.11 SP - 115 EP - 124 ER - TY - CHAP A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin T1 - Frequency-domain fluorescence lifetime imaging as method to analyze wood structures T2 - 2022 Conference on Lasers and Electro-Optics (CLEO) Y1 - 2022 SP - 1 EP - 2 ER - TY - CHAP A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - Optical identification of car tire particles on soil using fluorescence lifetime imaging microscopy T2 - Optical Sensors and Sensing Congress 2022 (AIS, LACSEA, Sensors, ES), Technical Digest Series (Optica Publishing Group, 2022) N2 - Tire wear is one of the major contributors of environmental pollution by microplastic. FD-FLIM in combination with an image processing algorithm are successfully applied to detect tyre wear on soil. KW - Diode lasers KW - Fluorescence lifetime imaging KW - Image processing KW - Image processing algorithms KW - Phase modulation KW - Phase shift Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1364/ES.2022.ETu3H.3 SP - ETu3H.3 ER - TY - CHAP A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin A1 - Laforsch, Christian T1 - Non-destructive evaluation of treated polyethylene terephthalate films by fluorescence lifetime imaging T2 - 2021 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) N2 - The fluorescence decay time allows to identify and distinguish polymers from each other. Three differently treated biaxially-oriented polyethylene terephthalate films are examined with two excitation wavelengths of 445 and 488nm. The fluorescence decay time is dependent of the treatment method of the films and is a means for identification. KW - polymer KW - polymer identification KW - fluorescence lifetime imaging KW - fluorescence KW - FD-FLIM Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1109/SAS51076.2021.9530008 SP - 1 EP - 5 ER -