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An H2O2 sensor for the application in industrial sterilisation processes has been developed. Therefore, automated sterilisation equipment at laboratory scale has been constructed using parts from industrial sterilisation facilities. In addition, a software tool has been developed for the control of the sterilisation equipment at laboratory scale. First measurements with the developed sensor set-up as part of the sterilisation equipment have been performed and the sensor has been physically characterised by optical microscopy and SEM.
Aim of the AXON2 project (Adaptive Expert System for Object Recogniton using Neuml Networks) is the development of an object recognition system (ORS) capable of recognizing isolated 3d objects from arbitrary views. Commonly, classification is based on a single feature extracted from the original image. Here we present an architecture adapted from the Mixtures of Eaqerts algorithm which uses multiple neuml networks to integmte different features. During tmining each neural network specializes in a subset of objects or object views appropriate to the properties of the corresponding feature space. In recognition mode the system dynamically chooses the most relevant features and combines them with maximum eficiency. The remaining less relevant features arz not computed and do therefore not decelerate the-recognition process. Thus, the algorithm is well suited for ml-time applications.
In aseptischen Abfüllsystemen wird Wasserstoffperoxid in der Gasphase aufgrund der stark oxidativen Wirkung zur Packstoffentkeimung eingesetzt. Dabei wird die Effizienz der Entkeimung im Wesentlichen von der vorliegenden H2O2-Konzentration im Packstoff bestimmt. Zur Inline-Überwachung der H2O2-Konzentration wurde ein kalorimetrischer Gassensor auf Basis einer flexiblen Polyimidfolie aus temperatursensitiven Dünnschicht-Widerständen und Mangan(IV)-oxid als katalytische Transducerschicht realisiert. Der Sensor weist ein lineares Ansprechverhalten mit einer Sensitivität von 7,15 °C/Vol.-% in einem H2O2-Konzentrationsbereich von 0 bis 8 Vol.-% auf. Weiterhin wurde zur Auslesung des Sensorsignals eine RFID-Elektronik, bestehend aus einem Sensor-Tag und einer Sende-/Empfangseinheit ausgelegt, sowie eine Abfolge des Messzyklus aufgestellt. Im weiteren Verlauf soll der kalorimetrische Gassensor mit der RFID-Elektronik gekoppelt und in eine Testverpackung zur Inline-Überwachung der H2O2-Konzentration in aseptischen Abfüllsystemen implementiert werden.