Fester Halt
Optisches Prüfsystem erkennt und bewertet selbstständig Fehler
Mit 19 Kameras prüft eine Anlage bis zu 250 lackierte Kleinteile im Durchlauf und lernt selbstständig optische Fehler zu erkennen, zu unterscheiden und zu bewerten. Wichtig dabei ist die millimetergenaue Einstellung und Halterung der Kameras.
Bild 1 | Bei der Prüfanlage zur optischen Überwachung von lackierten Kleinteilen inspizieren 19 Full-HD Kameras bis zu 250 lackierte Kleinteile im Durchlauf (Bild: Maschinenbau Kitz GmbH/Richter/Fraunhofer IWU)
Das Fraunhofer IWU in Chemnitz hat eine Anlage entwickelt, die automatisch schwarz lackierte Kleinteile für die Automobilbranche auf optische Fehler überprüft. Die Software identifiziert bekannte Fehlermuster, und lernt selbstständig Fehler zu erkennen, zu unterscheiden und zu bewerten. Das Gerüst für Kameras, Licht, Computer und Fördertechnik liefert dabei der Maschinenbau Kitz. „Wir haben für die Entwicklung dieser Anlage unsere Entwicklungsumgebung Xeidana eingesetzt.“, sagt Alexander Pierer, Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Automatisierung und Monitoring beim Fraunhofer IWU: „Die Software, die wir implementiert haben, kann z.B. Daten unterschiedlicher oder redundanter Sensorsysteme kombinieren.“ Diese Sensorfusion bietet die Möglichkeit, das Spektrum erkennbarer Defekte und die damit verbundene Bewertungszuverlässigkeit zu erhöhen. Mithilfe von strukturentdeckenden Verfahren kann die Software komplexe Zusammenhänge in Datenbeständen finden und Muster identifizieren. Die Teile können dadurch auch anhand weicher Kriterien als IO oder NIO klassifiziert werden.
Systemaufbau
19 Kameras mit jeweils 35fps in Full-HD-Auflösung, prüfen bis zu 250 Kleinteile im Durchlauf auf optisch sichtbare Fehler. Mit 18m/min wird der Werkstückträger mit den Kleinteilen durch das System unterhalb der Kameras transportiert. Die Kameras machen innerhalb von drei bis vier Sekunden 360 Bilder, die dann innerhalb der Taktzeit von 30sec ausgewertet werden. „Bei der Datenverarbeitung setzen wir hier auf eine massiv-parallele Datenverarbeitung unter Einbeziehung von vierzehn Rechenkernen und der GPU. Dadurch könnten wir die Anlage problemlos auf die doppelte Anzahl an Kameras oder mit weiteren Sensorprinzipien nachrüsten, um künftig z.B. weitere Merkmale wie Farbton oder Lackdicke zu prüfen“, so Pierer. Die Kameras erkennen mittels Deflektometrie Unebenheiten im µm-Bereich. Kratzer und Einschlüsse werden im Zehntel-Millimeterbereich erkannt.
