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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