Quality Engineering 04.18

:: Titelthema
Ergebnis der Inspektion eines 1200 mm langen Teils.
Die Bereiche am Bauteil können unterschiedlich ausgewertet
werden. Sie erlauben Rückschlüsse auf die
Verformung und Maßhaltigkeit des Prüflings wie
auch die visuelle Stärke von Oberflächendefekten
Diese und zahlreiche weitere freigeformte 3D-Sichtbauteile lassen sich inline mit dem neuartigen
Machine-Vision-System von PCCL auf Fehler prüfen. Die Teile im Bild sind von Wittmann
Battenfeld, Schöfer, Payer und PCCL Bilder: PCCL
Ausgezeichnetes System
Für das erste „Künstliche Auge“, das bei der Prüfung
der Oberflächen der menschlichen Wahrnehmung
entspricht, wurde der Autor dieses Beitrags, Dieter P.
Gruber, 2014 zum „Österreicher des Jahres“ in der Kategorie
Forschung gewählt. Im September dieses Jahres
wurde das Projekt „Neues High-Speed Verfahren
für die Qualitätsinspektion von 3D-Bauteilen“ des Polymer
Competence Center Leoben (PCCL) nun mit dem
Wirtschaftspreis des Landes Steiermark ausgezeichnet.
mungsgrenze im einstelligen Mikrometerbereich erfasst
werden.
Einen besonderen Schwerpunkt der PCCL-Innovation
stellen neue Methoden der künstlichen Intelligenz dar,
die speziell für das Auswerten der 3D-Flächendaten entwickelt
wurden. Die KI muss unterschiedliche Krümmungsverhältnisse
der Oberflächen und damit ein in
unterschiedlichen Variationen auftretendes Lichtreflexionsverhalten
berücksichtigen. Die implementierten
Methoden setzen dabei auf augmentierte (künstlich erweiterte)
Datensätze, mit deren Hilfe die künstlichen
neuronalen Netze beispielsweise darauf trainiert werden,
erlaubte Oberflächenanomalien von nicht erlaubten,
fehlerartigen zu unterscheiden.
Das Ergebnis dieses Trainings ist eine präzise Klassifizierung
von „Gutteilen“ und „Defektteilen“. Die Folge ist
eine Steigerung der Gutteil-Ausbeute, da in der aktuellen
Praxis grenzwertige Gutteile eher verworfen werden,
um unter allen Umständen den „Schlupf“ von defekten
Bauteilen zu vermeiden. Die genauere Klassifizierung
hat eine beträchtliche Ersparnis an Zeit, eingesetztem
Material und Energie zur Folge. Der ökologische
Fußabdruck pro verkauftem Bauteil wird reduziert.
Als Beispiel sei der Fall der In-mold-design-Teile (IMD)
genannt, bei welchen eine transparente Folie mit einem
Dekormuster bedruckt, in die Form des Bauteils gebracht
und letztlich in einem Spritzgießprozess mit einem
Thermoplast zum fertigen Sichtbauteil hinterspritzt
wird. Diese Bauteile können auch innerhalb einer
Serie deutlich variieren. Gründe können ein variierendes
Oberflächenreflexionsverhalten sein, aber auch die unterschiedliche
Lage des Ober flächenmusters auf den
gekrümmten Flächen. Das Inspektionssystem muss daher
diese Strukturveränderungen von Defekten zuverlässig
unterscheiden können.
Das PCCL-Inspektionssystem detektiert und mappt
(lokalisiert) die Fehler und gibt deren visuell wirksame
Ausprägungsstärke als Zahlenwert aus. Die Ergebnisse
werden in einem Ausgabebild als detektierte Defektstruktur
oder farbkodiert (heatmap) ausgegeben. Eines
der Bilder zeigt als Beispiel das Ergebnis der Inspektion
eines 1200 mm langen Bauteils. Die detektierten Störungen
ermöglichen Rückschlüsse auf die Verformung
des gesamten Prüflings, dessen Maßhaltigkeit und auf
die visuelle Stärke von Oberflächendefekten. Sie erlauben
auch eine Fehlervorhersage, um Defektteile bereits
vor teuren Produktionsschritten, wie zum Beispiel einer
Metallisierung oder einer Lackierung, auszusondern.
Qualitätsdaten steuern den Prozess
Ein weiterer Nutzaspekt ist das Optimieren der Produktionsprozesse,
um die Zahl an defekten Teilen zu reduzieren
und den Material- und Energieeinsatz zu minimieren.
Ein vernetztes System ermöglicht es, Prozessvariablen
(wie Maschinen-Einstellparameter und über
Sensoren erfasste Produk tionsparameter) in Echtzeit
mit Qualitäts parametern des resultierenden Produktes
zu verbinden. Die vernetzte Rückführung der Qualitätsdaten
in den Prozess (Data Backfeeding) eröffnet neue
Möglichkeiten für Prozessanalyse, -steuerung und -optimierung.
So lassen sich Prozesse durch Verwenden von Qualitätsinformationen
der produzierten Teile besser einstellen
und mittels einer selbst-intelligenten Prozessüber-
24 Quality Engineering 04.2018