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KVS kNOWledGe-BASed vISION SySTeMS INdUSTRIeGeWeBe AM PRüFSTANd INdUSTRIAl FABRIcS ON The TeST BeNch DE EN Wir benutzen täglich verschiedenste technische Textilien. Solche auf anspruchsvolle Einsatzgebiete abgestimmte Gewebe (spezielle Funktionsbekleidung, Sitzbezüge, Autointerieur, Gewebe für die Papierproduktion, Sicherheits- und Klettergurte, Airbagschläuche, …) müssen hohe Qualitätsstandards erfüllen. Daher ist es notwendig, während des Produktionsprozesses ihre Qualität laufend und genau zu überprüfen. Um die Qualitätsprüfung mit Hilfe von optischen Aufnahmeverfahren zu verbessern, wurde das internationale Forschungsprojekt texQuality3D – welches vom Software Competence Center Hagenberg koordiniert wird – im EraSME - Programm gestartet. 16 Scch MAGAZINe 1/2012 Every day we use a range of industrial textiles. Designed for demanding application domains (e.g., specialized functional clothing, seat covers, automotive interiors, paper production, seat belts, climbing harnesses, airbag hoses), such fabrics must meet high quality standards. This necessitates continuous and precise quality control during the production process. The international research project texQuality3D, coordinated by Software Competence Center Hagenberg, has been launched within the EraSME program to improve quality control via optical techniques. Human quality inspection varies from person to person and depends on his/her daily constitution. Therefore
Die menschliche Qualitätsbeurteilung fällt oft von Person zu Person unterschiedlich aus und hängt von der Tagesverfassung des Prüfpersonals ab. Deshalb liegt das Hauptaugenmerk in diesem Forschungsprojekt auf der Automatisierung der Qualitätsinspektion. Das Ziel ist, ein gleichbleibendes Qualitätslevel und wiederholbare Beurteilungsergebnisse zu erhalten. Eine Herausforderung ist die Vielfältigkeit der Produktpalette mit der ein Prüfsystem umgehen können muss. Außerdem gibt es noch dem jeweiligen industriellen Umfeld entsprechende Zusatzanforderungen, wie zum Beispiel hohe Taktraten bzw. Prüfgeschwindigkeiten oder eine auf die unterschiedlichen Qualitätskriterien der Endkunden angepasste Erkennung bzw. Einteilung der Fehlerkandidaten. Ein Lösungsansatz muss solchen Anforderungen gerecht werden und muss daher neueste Hard- und Softwarekonzepte kombinieren. Im Forschungsprojekt texQuality3D ist das SCCH für die Weiterentwicklung der entsprechenden Detektionsalgorithmen verantwortlich. Dies erfolgt auch in Zusammenarbeit mit dem Research Institute for Symbolic Computation (RISC) der Johannes Kepler Universität. Unter anderem konnte dabei eine wesentliche Verbesserung der Auswertungsgeschwindigkeit erzielt werden. Ein weiterer Forschungspartner ist die FH Rosenheim. Diese konzentriert sich gemeinsam mit der Firma in-situ GmbH auf die Adaption eines neuartigen Kamerasystems (Shape-from-Shading) für den Einsatz im Bereich der Überprüfung von Endlosmaterialien. Ein Patent für das Defektdetektionsverfahren wurde dem SCCH bereits erteilt. Im Rahmen des Forschungsprojektes geht es nun darum, die zeitintensiven Berechnungen für den Einsatz im Produktionsumfeld fit zu machen. 17 Scch MAGAZINe 1/2012 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH this research project focuses on automation of quality inspection with the goal of assuring a consistent level of quality and achieving repeatable evaluation results. A challenge is the broad product range that an inspection system must handle. Further, each respective industrial field has its own special requirements such as high cycle rates and speed of inspection, and detection and classification of defect candidates can be adapted to the varying quality criteria of customers. A solution must handle such requirements and so must combine the latest hardware and software concepts. In the research project texQuality3D, SCCH is responsible for the further development of corresponding detection algorithms. This is done in cooperation with the Research Institute for Symbolic Computation (RISC) of Johannes Kepler University Linz. A significant improvement of evaluation speed has already been achieved. Another research partner is the University of Applied Sciences in Rosenheim (Germany). Together with in-situ GmbH, the university is targeting the adaptation of an innovative shape-from-shading camera system for use in inspection of continuous materials. SCCH has already been granted a patent for its defect detection method. Now the research project is striving to make the time-consuming computations fit for use in a production environment. The basis of the method is a machine learning process based on novelty detection using a clustering approach via support vector machines (SVMs). This approach promises to accelerate evaluation speed. The innovative approach of this method is its detection of deviations independently of certain defect values and its concentration instead on recording the attributes of the defectfree structure. Variations and values of the structure to be inspected are recorded, and the inspection detects and reports deviations from the normal structure. This saves users from compiling a complete list of potential
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