TY - GEN A1 - Leiter, Nina A1 - Heitzmann, Sebastian A1 - Versen, Martin A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Löder, Martin G.J. A1 - Laforsch, Christian T1 - Identification of Microplastic Contamination in Food using FD-FLIM T2 - 2025 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS) N2 - Microplastics have emerged as a significant environmental concern, particularly due to their potential impact on food safety and human health. This study uses frequency-domain fluorescence lifetime imaging microscopy to investigate the presence and effects of microplastics in four food types—ham, honey, fish, and lettuce. Samples were prepared with known quantities of high-density polyethylene particles, and their phase-dependent fluorescence lifetimes were analyzed to distinguish between contaminated and uncontaminated food. The results indicate that fluorescence lifetime analysis can effectively identify microplastic contamination, revealing distinct fluorescence characteristics for each food matrix. This research underscores the importance of innovative detection methods in ensuring food safety, highlighting the need for further studies on automated microplastic detection. KW - Microplastic KW - Food KW - FLIM KW - fluorescence Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.1109/SAS65169.2025.11105138 SP - 1 EP - 5 PB - IEEE ER - TY - GEN A1 - Heitzmann, Sebastian A1 - Kallweit, Stephan A1 - Brunn, André A1 - Holst, Gerhard A1 - Leiter, Nina A1 - Wohlschläger, Maximilian A1 - Versen, Martin T1 - Erweiterung eines FD-FLIM Messsystems durch MQTT Anbindung eines Roboters zur automatischen Sortierung von Altholzklassen T2 - Tagungsband AALE 2025: Menschenzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Ziel des Projektes Fluoreszenz ID von Altholz (FrIDAH)5 ist die Entwicklung eines Demonstrators gewesen, welcher die automatisierte Sortierung von Altholzproben gemäß der Altholzverordnung unter Verwendung der Messung von Fluoreszenzabklingzeiten ermöglicht. In diesem Beitrag werden der entwickelte Messaufbau, die Software, das Automatisierungssystem, sowie der Klassifikator vorgestellt. Die Ergebnisse zeigen, dass die verwendete Technologie zur zuverlässigen Klassifikation von Altholz geeignet ist und für die automatisierte Sortierung angewendet werden kann. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.33968/2025.16 SP - 147 EP - 156 ER - TY - GEN A1 - Stegemann, V. A1 - Morbitzer, A. A1 - Püschel, M. A1 - Heitzmann, S. A1 - Kipfelsberger, S. A1 - Versen, Martin T1 - Sensorfusion einer KI-gestützten Objekterkennung mit Positionsmessung T2 - Tagungsband AALE 2025: Menschzentrierte Automation im digitalen Zeitalter N2 - Für eine Automatisierungslösung wird ein von künstlicher Intelligenz gestütztes System zur Detektion von unterschiedlichen Objekten sowie deren Positionsmessung entwickelt. Die Objekterkennung erfolgt unter Verwendung eines Jetson Nano von Nvidia. Zur Positionsbestimmung auf einem Förderband wird ein Inkrementaldrehgeber ROD 420 eingesetzt. Der Positionswert wird mit einem selbst entwickelten Messsystem auf einem Arty A7 Field Programmable Gate Array (FPGA) errechnet und zur Sensorfusion an den Jetson Nano übertragen. Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.33968/2025.42 SP - 395 EP - 404 ER -