Quality Engineering 05.2020

www. w.qe-online.

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2 Quality Engineering 05.2020

Ansichten ::

Digitalisierung

mit Druck

Wer hat denn im März damit gerechnet, dass in diesem

Jahr aufgrund der Covid-19-Pandemie keine großen

Fachmessen mehr stattfinden werden? Ich jedenfalls

nicht. Und so war ich lange davon ausgegangen, dass

die Vision Anfang November würde stattfinden können.

Aber die Realität hat uns alle im Sommer eingeholt

– leider. Doch eine Durchführung der Messe war

wirklich keine Option. Die steigenden Infektionszahlen

jetzt im Herbst bestätigen, dass diese Entscheidung der

Messe Stuttgart richtig war. Das sehen auch viele Aussteller

so – und genau so wie ich bedauern sie, dass wir

uns dieses Jahr nicht in Stuttgart treffen. Das haben

wir mit in unserer Umfrage zur Vision herausgefunden,

die Sie ab Seite 27 finden. Und damit sie trotz des Aus-

Werth

TomoScope ®

XS FOV

Schnelle Messung „im Bild“

Leichte und kompakte Bauweise

Optional mit DAkkS-Kalibrierung

Unschlagbares

Preis-Leistungs-Verhältnis

Die Digitalisierung ist

in der Qualitätssicherung

nicht mehr

aufzuhalten. AR, 5G,

Blockchain und KI

halten Einzug in den

Fabriken

Neu

Sabine Koll, Redaktion

qe.redaktion@konradin.de

falls der Messe gut über Neuentwicklungen im Bereich

der industriellen Bildverarbeitung informiert sind, haben

wir ein ganzes Special zu dem Thema geschnürt.

Außerdem werfen wir in dieser Ausgabe einen Blick auf

Zukunftsthemen für die Qualitätssicherung. Wir klopfen

im Fokusthema ab Seite 14 mit mehreren Artikeln

ab, inwiefern sich Augmented Reality, 5G und Blockchain-Technologie

nutzbringend einsetzen lassen. Bei

den Recherchen waren wir selbst überrascht, welches

Potenzial in diesen Digitaltechnologien steckt.

Dies gilt natürlich auch für das Thema Künstliche Intelligenz,

das wir aber nicht (mehr) als Future Trend sehen,

weil es in den Fertigungsunternehmen längst Einzug

gehalten hat, um die Qualität zu steigern. Wir haben

wiederholt darüber berichtet. Und auch in dieser Ausgabe

finden Sie spannende Beiträge dazu von Inspekto

Werth Messtechnik GmbH

und Deevio. Angesichts der starken Tendenzen zur Digitalisierung

fragt die DGQ nicht zu unrecht, ob die klas-

35394 Gießen, Deutschland

Siemensstraße 19

sische Qualitätssicherung ein Auslaufmodell ist.

mail@werth.de

Tel. +49 641 7938-0

Quality Engineering 05.2020 3

:: Inhalt

▶ Technik mit Potenzial: Volvo

nutzt Augmented Reality in der

Qualitätssicherung von Motoren

▼ Herausforderung Hairpins:

VW nutzt spezielle Messtechnik für

Fertigung von E-Motoren

Management

06 Topometric-Chef im Interview

Andreas Tietz will sein Unternehmen in

der Krise neu aufstellen

08 Personal & Karriere

Zukunftsfähige Firmen brauchen

vorausschauende Personalarbeit

09 Alles was Recht ist

Präzise Sprache und Dokumentation

relevanter Inhalte helfen im Streifall

10 Qualitätssiegel

TÜV Hessen macht Unternehmen

sicher gegen Corona

Im Fokus:

Future Trends

14 Augmented Reality

Daten in Echtzeit auf die Brille –

der Nutzen der virtuellen Technik

in der Qualitätssicherung

17 Eine Redaktion – zwei Meinungen

Ist Augmented Reality im

Privatleben sinnvoll?

18 5G in der digitalen Fabrik

Sensordaten in Echtzeit

für Industrie 4.0

20 Blockchain

Transparenz für Qualitätsmanagement

in der Lieferkette

Bildverarbeitung

24 CEO von Stemmer Imaging

Arne Dehn spricht über Trends und die

Auswirkungen der Digitalisierung

27 Statements zur Vision

Die Branche hofft auf die Messe

im kommenden Jahr

30 Blitz-Controller

Integrierte Steuerungseinheit

reduziert Aufwand und Kosten

32 Schnelle Produktionsprozesse

Technik-Kombi ermöglicht

Inspektion bei vollem Speed

34 100-Prozent-Prüfung

Rotationssymmetrische

Objekte im 360-Grad-Blick

36 Machine Learning

Visuelle Prüfungen

mit Intelligenz

38 Autonome Lösung

Plug & Play für die

Bildverarbeitung mit KI

Technik

40 Elektromotor

Messtechnik ist Schlüssel für die

Serienfertigung bei Volkswagen

43 Rauheitsmessung

Mobiles Messgerät sichert den

richtigen Schliff in der Ski-Produktion

46 Verzahnungsmessung

Optischer Sensor reduziert

Messzeiten drastisch

48 CT und Statistik

Software-Verknüpfung schafft

durchgängigen Qualitäts-Workflow

50 Automatisierung

Cobots bieten Flexibilität

für Tests und Analysen

52 News und Produkte

4 Quality Engineering 05.2020

◀ Arne Dehn spricht über

Deep Learning und Cloud in

der Bildverarbeitung

▼ Die Messe Vision ist verschoben:

Die Branche erklärt,

was das für sie bedeutet

GUCKST DU!

Quality World

56 Intelligenter Obstanbau

Mit Hyperspektralanalyse

Schädlingen auf der Spur

59 Firmenindex

59 Impressum

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Quality Engineering 05.2020

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:: Management

Im Interview: Andreas Tietz

„Die Krise hat uns wachgerüttelt“

Messtechnik-Dienstleister haben es in Zeiten der Covid-19-Pandemie

schwer: Topometric will laut Geschäftsführer Andreas Tietz die Krise als

Chance nutzen, um sich neu aufzustellen. Dazu gehört eine breitere

Branchenorientierung mit entsprechendem Vertrieb.

Andreas Tietz, Geschäftsführer

von Topometric,

sieht das Outsourcing

von Messräumen und

-Aufgaben als eine

Chance für sein Unternehmen

Bild: Topometric

Tietz: Das betraf und betrifft beides, aber speziell in der

Dienstleistung wurden Aufträge gestoppt. Dieser Markt

ist nicht nur für uns rigoros eingebrochen. Das ist auch

nachvollziehbar, denn viele unserer Kunden haben

durch den Lockdown keine Teile mehr fertigen können,

weil Lieferketten unterbrochen waren. Und wenn man

nichts fertigen kann, muss auch nichts gemessen werden.

Da ist uns erstmal bewusst geworden, wie vernetzt

unsere Arbeitswelt ist.

:: Das heißt, Sie führen den Auftragsrückgang auf die

Covid-19-Pandemie zurück?

Tietz: Nein, den schwarzen Peter kann ich nicht komplett

auf Corona schieben, die Pandemie beschleunigt

aber den Umbruch in der Automobilbranche. Seit dem

vergangenen Jahr haben wir schon eine nicht unerhebliche

Unsicherheit auf dem Automotive-Markt gespürt.

Topometric hatte aber das Glück, bis Anfang 2020 davon

noch sehr wenig zu spüren. Wir hatten eine sehr gute

Auftragslage in diesem Bereich. Daher kam der Einbruch

durch Corona für uns auch sehr massiv.

Die Autorin

Sabine Koll

Redaktion

Quality Engineering

:: Herr Tietz, Topometric hat ein starkes Standbein in

der Automobilindustrie. Die Branche war stark vom

Lockdown betroffen. Außerdem befindet sie sich in einem

strukturellen Umbruch, die OEMs sparen derzeit an

allen Ecken und Enden. Wie stark bekommt das ein

Messdienstleister zu spüren?

Tietz: Das Geschäft ist für uns derzeit tatsächlich

schwierig. Wir haben in den vergangenen Jahren mehr

als die Hälfte unseres Umsatzes mit der Automobilindustrie

gemacht, sind mit der Branche gewachsen. Davon

ist nun vieles mit dem Ausbruch der Corona-Pandemie

weggefallen. Einige Kunden haben von heute auf

morgen langfristige Abrufe pausiert oder reduziert, sodass

wir uns im März und April gefragt haben: Wie weit

geht es noch nach unten?

:: Waren das Messdienstleistungen beim Kunden vor

Ort oder auch bei Ihnen im Haus?

:: Hatten oder haben Sie Kurzarbeit ?

Tietz: Ja, wir haben seit dem zweiten Quartal Kurzarbeit,

im Dienstleistungsbereich sogar in erheblichem Maß.

Wesentlich besser sieht es im Bereich Automation aus,

der Robotermesszellen liefert und baut. Dabei handelt es

sich um langfristige Großprojekte, die – toi, toi, toi – das

ganze Jahr komplett durchlaufen und nicht gestoppt

wurden. Das gilt auch für die Automobilindustrie. Kurzarbeit

hatten die Kollegen in diesem Bereich nur, wenn notwendige

Komponenten nicht geliefert werden konnten.

:: Anders als die Automobilindustrie läuft die Medizintechnik

sehr gut. Merken Sie das auch?

Tietz: Wir registrieren definitiv eine stärkere Nachfrage

in dem Bereich, können aber auch nicht sagen, dass uns

die Anfragen überrollen. Prinzipiell hatten bei uns in

den vergangenen Jahren die Branchen Automotive sowie

Luft- und Raumfahrt den größten Fokus. Von deren

Wachstum haben wir uns treiben lassen und dadurch

andere Branchen etwas aus dem Blick verloren. Die derzeitige

Krise hat uns aber wachgerüttelt – und uns auch

die Zeit gegeben, über unsere Unternehmensstrategie

und -strukturen nachzudenken. Das war in den letzten

Jahren gar nicht möglich. Wir waren ja froh, das permanente

Wachstum stemmen zu können. Jetzt stellen wir

uns neu auf.

6 Quality Engineering 05.2020

:: Was heißt, Sie stellen sich neu auf?

Tietz: Wir haben den Vertrieb verstärkt und umstrukturiert.

Der Hintergrund ist, dass wir in den vergangenen

Jahren den Vertrieb recht stiefmütterlich behandelt haben,

weil wir Sorge hatten, dass wir die Anzahl der Projekte

dann gar nicht mehr würden stemmen können.

Aus der komfortablen Situation sind wir plötzlich aufgeweckt

worden. Unser Fokus im Vertrieb liegt nun darauf,

mehr als in der Vergangenheit in die Breite zu gehen –

und beispielsweise den Bereich Medizintechnik auszubauen.

Kleinere Vertriebseinheiten sind nun in einen

Vertrieb konsolidiert. Und dieses Team sitzt nun gemeinsam

in einem komplett neuen Büro. Das bedeutet,

wir investieren jetzt in den Vertrieb. Ohne Corona hätten

wir dafür nicht den Mut und auch die Zeit gehabt.

Insofern begreifen wir die Krise auch als Chance.

:: Sie haben neben Ihrem Hauptsitz in Göppingen auch

noch zwei Standorte in Bayern. Denken Sie an ein weiteres

Wachstum?

Tietz: Aktuell beschäftigen wir knapp 80 Mitarbeiter an

den drei Standorten. Damit sind wir in Deutschland

schon einer der großen Messdienstleister. Und mit unserem

Leistungsangebot, mit dem wir die gesamte

Bandbreite der Messtechnik bedienen, sind wir meines

Wissens einzigartig: Wir bieten optische und taktile

Messtechnik, Computertomographie, Automatisierung,

Schulungen und den Vorrichtungsbau. Insofern sind wir

sehr breit aufgestellt. Wachstum ist für uns als inhabergeführtes

Unternehmen aber kein Selbstzweck – und in

der derzeitigen Situation ist es eh’ kein Thema. Dies käme

für uns nur dann in Frage, wenn ein Kunde ein langfristiges

Projekt mit einer gesicherten Auslastung bei

uns platziert.

:: Sehen Sie das Outsourcing von Messräumen und

-Aufgaben als eine Chance für Topometric?

Tietz: Erste Gespräche mit großen Unternehmen, vor allem

aus der Automobilbranche, haben bereits stattgefunden,

da könnte uns die Krise in die Karten spielen.

Viele Unternehmen suchen derzeit nach Lösungen, um

die internen Kosten zu senken. Und dafür stehen wir zur

Verfügung. Aufgrund unserer Firmengröße können wir

solche Aufträge realisieren, ohne uns von einzelnen Auftraggebern

abhängig zu machen.

:: Sehen Sie weitere Veränderungen auf Messdienstleister

zukommen?

Tietz: Generell merken wir schon seit längerem, dass

das Tagesgeschäft mit kleineren und regelmäßigen Aufträgen

weniger wird – also das, was früher bei uns das

Brot- und Butter-Geschäft war. Viele Kunden haben

mittlerweile in Messtechnik investiert und erledigen

viele einfache Messaufgaben selbst. Die Bedienung der

Systeme ist leichter geworden und bei einfachen Aufgaben

kann man mit überschaubarem Invest gute Ergebnisse

erzielen. Unser Job sind immer mehr Spezialaufgaben,

also große, in die Tiefe gehende Projekte, bei denen

unser Expertenwissen gefragt ist. Das hat enorm

„Unser Job sind immer mehr Spezialaufgaben,

in die Tiefe gehende Projekte, bei

denen unser Expertenwissen gefragt ist“

Andreas Tietz

zugenommen. Damit wird auch die Qualifizierung unserer

Mitarbeiter, auf die wir immer schon großen Wert

gelegt haben, noch wichtiger.

:: Finden Sie am Markt Mitarbeiter mit den Qualifikationen,

die Sie brauchen für diese neuen Aufgaben?

Tietz: Nein, das ist utopisch. Weiterbildung wird daher

bei uns ganz groß geschrieben. Darüber hinaus haben

wir an der Hochschule für Technik Stuttgart einen Lehrauftrag

für Geodäsie. Das ist zwar nicht die klassische

industrielle Messtechnik, aber der Brückenschlag ist

leistbar. Durch dieses Engagement machen viele Studenten

ihr Praxissemester und/oder ihre Bachelor- und

Masterarbeit bei uns. Und so manch einer wird nach

dem Studium unser Mitarbeiter.

:: Apropos Aus- und Weiterbildung: Sie bieten ja auch

Schulungen für Kunden an. Wie läuft dieses Geschäft zur

Zeit?

Tietz: Präsenz-Schulungen sind natürlich schwierig aktuell,

aber wir haben gemerkt, dass die Kunden die Zeiten

des Stillstands gerne für Weiterqualifizierung ihrer

Mitarbeiter nutzen. So haben wir das intern übrigens

auch gehandhabt, indem wir zum Beispiel einige Kollegen

in Sachen Projektmanagement geschult haben, damit

sie künftig noch effizienter Großprojekte umsetzen

können. Remote-Individualschulungen waren von Kunden

stark gefragt. Dieser Trend wird langfristig sicher

nicht anhalten, weil der persönliche Kontakt doch ein

anderer ist.

:: Sie bieten in Ihrem Haus Dienstleistungen und Schulungen

unterschiedlichster Messtechnikhersteller an.

Hier überschneiden sich doch sicherlich auch mal die Interessen.

Ist das kein Problem?

Tietz: Nein, das haben wir immer mit dem nötigen Fingerspitzengefühl

im Griff. Der Mehrwert von Aufträgen

bei uns als herstellerunabhängiger Messdienstleister ist

für den Kunden, dass wir nicht die rosarote Brille des

einzelnen Systemanbieters aufsetzen und in der Lage

sind, auch mal einen Blick über den Tellerrand hinaus zu

werfen. Wir haben große praktische Erfahrungen mit

vielen unterschiedlichen Messsystemen und -technologien

gesammelt, sodass wir auch objektiver als ein Hersteller

Empfehlungen geben können, wann welche

Technologie sinnvoll ist oder an ihre Grenzen stößt. Wir

sind diejenigen mit der Hand an der Schippe, also Praktiker

und nicht Theoretiker.

■

Quality Engineering 05.2020 7

:: Management

Vorausschauende Personalarbeit

Die Unternehmensführung muss ihre Organisation so ausrichten, dass sie für

künftige Herausforderungen und Krisen gewappnet ist. Das gilt auch für das

Personalmanagement. Denn zukunftsfähige Firmen brauchen vor allem

zukunftsfähige Menschen. Das bedeutet, mit den Mitarbeitern nach neuen

Gestaltungsmöglichkeiten zu suchen und auf deren Bedürfnisse einzugehen.

Seit Anfang des Jahres hat uns die Coronakrise fest

im Griff. Es wird wohl noch eine Weile dauern, bis

sich die Wirtschaft wieder deutlich erholt und sich

das auf den Geschäftserfolg der Unternehmen auswirkt.

Bis dahin sind wir alle gefordert, bestmöglichst

mit der Krise umzugehen, indem wir die damit

einhergehenden Veränderungen annehmen

und unsere Unternehmen zukunftsfähig machen.

Personal & Karriere

Die Beratungsgruppe

wirth + partner informiert

regelmäßig über

Personal und Karriere,

www.wirth-partner.com

Die Autorin:

Sabine Zapf

Die Veränderungen kann man überall sehen: Insolvenzen,

Personalabbau und langfristige Änderungen

in den Märkten – ganz besonders schon

sichtbar in der Automotive-Industrie oder auch

Tourismusbranche. Auch Personalabbau findet –

egal ob in kleinen, mittelständischen oder großen

Unternehmen – auf allen Ebenen statt. Firmen

überdenken ihre Personalsituation und nutzen sie

für eine gründliche Neuausrichtung der gesamten

Organisation.

Methoden und Konzepte zur

Bewältigung der Krise

Was bedeutet das alles für die Unternehmensführung?

Sie muss ihr Unternehmen so ausrichten,

dass es nicht nur unter den jetzt bekannten Rahmenbedingungen

und Gesetzmäßigkeiten funktioniert,

sondern vor allem auf neue, unerwartete

Herausforderungen, Entwicklungen und Veränderungen

erfolgreich reagieren kann. Das „In-Fragestellen“

des bisherigen und das Akzeptieren des

Neuen beziehungsweise Anderen ist dabei ein

Kerngedanke, um ein Unternehmen zukunftsfähig

zu machen.

Zwar ist das Arbeiten von Zuhause nicht für jeden

Mitarbeiter und für jede Position geeignet beziehungsweise

auch nicht immer sinnvoll. Dennoch

setzen sich bei vielen, besonders größeren Firmen

das Home Office und die damit verbundenen virtuellen

Meetings immer mehr durch – was vor der Corona-Pandemie

noch selten denkbar war.

Um am Markt wettbewerbsfähig sein zu können

beziehungsweise auf die veränderten Marktstrukturen

reagieren zu können (zum Beispiel Änderung

und Verzögerung der Lieferketten, Absatzprobleme

des eigenen Produktes im Markt) müssen sich Unternehmen

mit ihren Mitarbeitern zusammensetzen

und nach neuen Gestaltungsmöglichkeiten suchen.

Hierfür ist es essenziell, dass Vorgesetzte,

Teamchefs aber auch das gesamte Management

auf die Mitarbeiter und deren Bedürfnisse sowie

Sorgen eingehen.

Mitarbeiter wünschen sich

mehr Zusammenhalt

Was wünschen sich die Beschäftigen nach der Krise?

Als Antwort darauf lässt sich sagen: mehr Zusammenhalt,

auch über klassische Hierarchien hinweg,

höhere Flexibilität, weniger Bürokratie, aber

auch einen sicheren Arbeitsplatz, entsprechendes

Einkommen und an die neue Situation angepasste

Aufgabenstellungen und Herausforderungen.

Ein Unternehmen ist kein theoretisches Gebilde,

sondern die Summe aller es gestaltenden und in

ihm wirkenden Menschen. Um es zukunftsfähig

auszurichten, müssen auch zukunftsfähige Menschen

im Unternehmen sein. Damit zeigt sich wieder,

dass Personalmanagement die zentralste und

wichtigste Aufgabe der Unternehmensführung ist.

Die „richtigen“ Mitarbeiter zu finden, auszuwählen,

zu fördern und einzusetzen stellt damit die entscheidende

Basis dar, damit ein Unternehmen erfolgreich

bleibt oder wird.

Denn die Aufgabe, neue und bessere Produkte

zu entwickeln und mit effizienteren Methoden zu

produzieren, übernimmt kein Computer. Das machen

Menschen. Das gilt beispielsweise auch dafür,

neue Märkte zu definieren und Kunden zu gewinnen.

Das Management ist deshalb mehr als zuvor

aufgefordert, als Vorbild zu agieren, um Mitarbeiter

für zukünftige Herausforderungen zu begeistern

und zu motivieren.

■

8 Quality Engineering 05.2020

Klare Worte helfen im Streitfall

Der Ausfall von Teilen verursacht oft erhebliche Kosten und führt zu

Problemen zwischen Kunde und Lieferant. Dann rechtlich und kaufmännisch

die Verantwortung zu verteilen, kann kompliziert und langwierig sein.

Dabei helfen vor allem eine präzise Sprache und die Dokumentation

relevanter Inhalte.

Viele Kunden machen es sich recht einfach

und nehmen den Standpunkt ein, dass der

Zulieferer für das von ihm (mit-)entwickelte

und gelieferte Teil vollumfänglich verantwortlich

ist und er demnach für alle Negativkonsequenzen

geradestehen muss. Das

mag im Prinzip einleuchten, passt aber oft

nicht auf die konkrete Situation. Die Lösung

kann und muss im Einzelfall erfolgen,

manchmal mag sie auch nicht eindeutig

ausfallen.

Beziehungen zwischen Kunde und Lieferant

können – auch auf rechtlicher Ebene –

sehr komplex sein. Das gilt dann auch für

die Antworten auf die Frage, wer denn nun

rechtlich wofür Verantwortung trägt. Dennoch

sollten stets ein paar wichtige Grundprinzipien

befolgt und bestimmte Fragen

gestellt werden, da so die Näherung an eine

Lösung gut möglich ist.

Alles was Recht ist

Regelmäßige Beiträge

zu rechtlichen Themen

liefert Reusch

Rechtsanwälte,

www.reuschlaw.de

Der Autor:

Daniel Wuhrmann

Verantwortlichkeiten herausarbeiten

Zwei wichtige Prinzipien, die bestenfalls systemisch

im eigenen Unternehmen verankert

und und unumgänglich gelebt werden

sollten, sind erstens: Präzision in der Sprache.

Und zweitens: Dokumentation relevanter

Inhalte.

Auch wenn es stark juristisch getrieben

scheint, so relevant ist es doch, in der Formulierung

von Lastenheften, Spezifikationen,

RASI-Charts und anderen technischen Basisdokumenten

eines Entwicklungsauftrages

klar und nachweisbar herauszuarbeiten,

wer wofür bis zu welchem Grade verantwortlich

ist. Dies betrifft auch die Informationsgabe

des Kunden hinsichtlich der Einsatzparameter

im späteren Produktleben.

Diese Informationen und Vereinbarungen

haben unmittelbare Auswirkungen auf

die rechtliche Basis, die für eine Haftungsverteilung

bei späteren Problemen maßgebend

ist. Man kann insoweit in der produzierenden

Industrie, wie zum Beispiel in der

Automobilzulieferindustrie oder im Maschinen-

und Anlagenbau, eine Parallele zu Regelungen

aus dem Werkvertragsbereich ziehen,

die nicht stets unmittelbar auf das jeweilige

Projekt anwendbar sind – aber womöglich

in ihren Prinzipien.

Interessant ist zum Beispiel § 645 BGB,

der auszugsweise wie folgt lautet: „Ist das

Werk vor der Abnahme infolge eines Mangels

des von dem Besteller gelieferten Stoffes

oder infolge einer von dem Besteller für

die Ausführung erteilten Anweisung untergegangen,

verschlechtert oder unausführbar

geworden, ohne dass ein Umstand mitgewirkt

hat, den der Unternehmer zu vertreten

hat, so kann der Unternehmer einen der

geleisteten Arbeit entsprechenden Teil der

Vergütung und Ersatz der in der Vergütung

nicht inbegriffenen Auslagen verlangen.“

Diese und andere Regelungen des Werkund

Kaufvertragsrechts zieht die Rechtsprechung

regelmäßig heran, um zu einer Art

„Faustformel“ zu gelangen. Diese lautet:

Wenn der Kunde verbindliche Vorgaben

macht, die nicht ganz offensichtlich fehlerhaft

sind und er zudem noch weitergehendes

Wissen als der Lieferant hat, kann er hierauf

beruhende Mängel des daraufhin entwickelten

Produktes (und die Folgen hiervon)

später nicht beim Lieferanten regressieren.

Mit diesem Prinzip vor Augen sollte

man in die Gestaltung und Handhabe relevanter

Vereinbarungen und Dokumentationen

gehen. So individuell der Einzelfall und

so unterschiedlich die Ergebnisse am Ende

sein können: Derartige Strukturen helfen in

jedem Fall.

■

Quality Engineering 05.2020 9

:: Management

Um die Qualität ihres

Umgangs mit Corona bis

in den kleinsten Prozess

hinein durch eine unabhängige

Prüfung deutlich

zu machen, hat Fraport

TÜV Hessen mit der

Prüfung der Infektionsschutzmaßnahmen

und

-prozesse beauftragt

Bild: TÜV Hessen

Erste Organisationen haben das Qualitätssiegel „Sicher gegen Corona“ erhalten

Robuste Prozesse schützen

Menschen und Marken

Mit dem Qualitätssiegel „Sicher gegen Corona“ können Unternehmen in der Pandemie den

objektiven Nachweis erbringen, dass sie alles dafür tun, um sichere Arbeitsbedingungen für ihre

Mitarbeiter zu schaffen und ihre Kunden und Partner vor gesundheitlichen Schäden zu schützen.

Fraport, die ADAC Luftrettung und die Nationale Anti-Doping-Agentur gehören zu den Vorreitern.

Der Autor

Jürgen Bruder

Mitglied der

Geschäftsleitung

TÜV Hessen

www.tuev-hessen.de

Der Vorgang ist bei genauerer Betrachtung eine Parabel

auf die Harmonisierung von Interessen an der Schnittstelle

von Unternehmen und Verbrauchern, Betriebsund

Volkswirten, Behörden und Politik: Im Moment der

allgemeinen Not, in der eine unsichtbare Bedrohung

vielen Menschen und auch manchen Organisationen

den Mut rauben will, kann eine einfache Weisheit das

Vertrauen in die allgemeine Sicherheit und Beherrschbarkeit

des gesellschaftlichen Wohlstands wieder stärken

und stützen: Vertrauen basiert auf der Identifikation

und Nachvollziehbarkeit von robusten Prozessen.

Dieser Gedanke war der Motor des TÜV Hessen für

die Entwicklung des Qualitätssiegels „Sicher gegen Corona“.

Es orientiert sich an den aktuell gültigen Ordnungsregeln

und Gesetzen der Covid-19-Phase sowie

an den Prüfverfahren von Systemen – und an der konkreten

Situation der Unternehmen und Organisationen,

die dies beauftragen.

Basis des Prüfkonzepts für das Siegel sind diejenigen

Vorgaben, die in der heutigen Zeit von enormer Bedeutung

sind: Gesetze, Standards und wissenschaftliche Erkenntnisse.

Bemerkenswert hierbei: Auch diese Grundlagen

sind in der aktuellen Phase ihrerseits – ungewöhnlich

genug – durchweg nicht starr, sondern permanenter

Entwicklung und Lerneffekten unterworfen.

Basis der Prüfungen sind

• Regelungen des Bundes und der Länder gemäß

Infektionsschutzgesetz (IfSG),

• geltende Empfehlungen des Robert-Koch-Instituts,

• Sars-Cov-2-Arbeitsschutzstandard und

• die in der zu prüfenden Organisation wirksamen

Covid-19-Richtlinien.

In diesem Sinne verkehrt Covid-19 auch hier die Welt,

die man gewohnt ist. Gesetzliche Regelungen, Verordnungen

und auch das, was man gerne „den Stand der

Wissenschaft“ nennt, verwandeln sich in eine Art von

10 Quality Engineering 05.2020

„moving targets“. Sonja Sieger, fachlich verantwortlich

bei TÜV Hessen für das Qualitätssiegel: „Was aber Halt

geben kann und soll, ist ein objektiver Nachweis dafür,

dass alles getan ist, um sichere Arbeitsbedingungen für

Mitarbeiter zu schaffen und Kunden vor gesundheitlichen

Schäden zu schützen.“

Auf dieser Basis entwickelten die Experten von TÜV

Hessen aus den Bereichen Industrie-Sicherheit und Arbeitsmedizin

dieses Prüfgerüst, mit dem Unternehmen

die eigenen Bemühungen um das Wohl nicht nur ihrer

Kundinnen und Kunden, sondern auch für alle Stakeholder

in ihren Supply Chains prüfen, optimieren, bewerten

und nachweisen (lassen) können.

Bemerkenswert an dieser Vorgehensweise ist, dass

das statistische Risikomanagement als Allzweckwaffe

nahezu aller Systemansätze des 21. Jahrhunderts hier

auf der Basis der für den Einzelfall beziehungsweise für

einzelne Branchen nicht vorhandenen oder viel zu kleinen

Datenbasis kaum Bedeutung hat. Es muss auch ohne

gehen. So geht es darum, die Gefährdungslage zu Infektionsgefahren

in jedem Unternehmen individuell zu

prüfen, um daraus konkrete Schutzmechanismen abzuleiten

und zu etablieren. Das gilt für Unternehmen jeder

Branche und Größe.

Eine Reihe von Organisationen haben das Qualitätssiegel

„Sicher gegen Corona“ bereits erhalten. Dazu gehören

Fraport, die ADAC Luftrettung und das Medikationskontrollsystem

der Nationalen Anti Doping Agentur

(NADA).

Fraport ist die Betreibergesellschaft des Flughafens

Frankfurt/Main. Der Airport ist mit über 70 Millionen

Passagieren im Jahr 2019 der größte in Deutschland

und der viertgrößte in Europa. Die Leitung von Fraport

ist sich der gesellschaftlichen Relevanz ihrer europäischen

und weltweiten Drehscheibenfunktion ebenso

bewusst wie der Notwendigkeiten, die sich aus der auch

in Corona-Zeiten noch hohen Anzahl von Menschen ergeben,

die hier ankommen und losfliegen: Als Markenprodukt

wollten die Frankfurter die Qualität ihres Umgangs

mit Corona bis in den kleinsten Prozess hinein

durch eine unabhängige Prüfung deutlich machen.

Fraport beauftragte TÜV Hessen mit der Prüfung der

Infektionsschutzmaßnahmen und -prozesse am europäischen

Drehkreuz. Wie man eine solche Prüfung am

besten durchführt? In diesem Fall lautete die Antwort:

Indem man den üblichen Reiseverlauf aus Sicht von Passagieren

komplett „vom Hin bis zum Zurück“ durchspielt.

Auf einzelne Prozessschritte heruntergebrochen

und unter Realbedingungen entstand dabei ein umfangreicher

Prüfkatalog, mit dem die Experten von TÜV

Hessen mehrere Tage lang vor Ort waren.

Dabei spielte das TÜV Hessen-Prüfteam „Sicher gegen

Corona“ nicht nur die Rolle des Advocatus Diaboli,

der jeweils das Schlimmste anzunehmen gewohnt ist,

sondern auch des zufriedenen Passagiers: Der Flughafenbetreiber

Fraport konnte mit seinem stimmigen

und vorbildlich umgesetzten Gesamtkonzept zum

Schutz aller Beteiligten überzeugen: Die branchenspezifischen

Schutz- und Hygieneanforderungen Sars-Cov-

2/Covid-19 und auch die geltenden Empfehlungen des

Robert-Koch-Instituts waren hier vorbildlich berücksichtigt.

„Sämtliche Prozesse und Abläufe wurden an die außergewöhnliche

Situation angepasst. Die Reisenden

So sieht das Konzept von TÜV Hessen für das Qualitätssiegel „Sicher gegen Corona“ aus Bild: TÜV Hessen

Quality Engineering 05.2020 11

:: Management

Im Sommer 2020 wurde das Corona-Sicherheits- und Hygienekonzept der ADAC Luftrettung von TÜV Hessen unter die Lupe genommen Bilder: ADAC Luftrettung

werden mit zahlreichen optischen und akustischen Hinweisen

kontinuierlich an die aktuellen Verhaltensregeln

erinnert und zur Einhaltung aufgefordert“, sagt Sieger.

„Mit einem eigenen medizinischen Dienst und der Errichtung

von Corona-Testzentren hat Fraport zusätzliche

Bausteine zur Eindämmung der Pandemie geschaffen.

Wichtig für alle Flugreisenden ist natürlich, sich

auch strikt an die entsprechenden Vorgaben zu halten,

um sich vor einer möglichen Ansteckung zu schützen.“

Neben den vielfältigen Hygienevorkehrungen lobten

die Prüfer vor allem die zahlreichen optischen und akustischen

Hinweise zur stetigen Erinnerung an aktuelle

Verhaltensregeln. Außerdem habe der Flughafen sämtliche

Prozesse optimal an die Pandemie-Situation angepasst.

Mit dem eigenen medizinischen Dienst und der

Einrichtung von Corona-Testzentren liefert Fraport ein

stimmiges Komplettpaket im Kampf gegen das Virus.

ADAC Luftrettung mit individueller,

mehr als 100 Punkte umfassender Checkliste

Im September 2020 wurde auch das Sicherheits- und

Hygienekonzept der ADAC Luftrettung vom TÜV Hessen

Das Infektionsschutzgesetz

Das Infektionsschutzgesetz (IfSG) – genauer gesagt das „Gesetz zur Verhütung und Bekämpfung

von Infektionskrankheiten beim Menschen“ – kann auch im Falle der Corona-

Pandemie als führende Leitplanke für Strukturierung und Umsetzung dienen. Es liegt im

Wesen der Sicherheitsstandards insbesondere in Deutschland, dass man für Fälle auch

dann vorbereitet ist, wenn sie bislang noch nicht in vollem Umfang eingetreten sind.

Dank der weltweiten Vernetzung der Wissenschaften ist es beruhigend zu wissen: Tritt ein

Fall ein, werden Strukturen und Regeln auch durch die Erfahrungen aus anderen Staaten

auf den jeweils aktuellen Stand von Wissenschaft und Technik aktualisiert.

mit dem bundesweiten Qualitätssiegel „Sicher gegen

Corona“ ausgezeichnet. Die Teams dieser engagierten

Organisation mit den gelben Hubschraubern haben alleine

zwischen Mitte März und Ende Juni dieses Jahres

rund 450 Coronavirus-Einsätze absolviert. Der Nachweis

von gesicherten Prozessen und Strukturen im

Kampf gegen Covid-19 wurde durch den TÜV Hessen

quasi quer durch Deutschland in einer repräsentativen

Auswahl von elf der insgesamt 37 ADAC-Luftrettungsstationen

geführt.

Der Bewertungskatalog überprüfte dabei entlang

der aktuell gültigen Pandemie-Anforderungen des Robert-Koch-Institutes,

wie die ADAC Luftrettung die für

Hygiene und Schutz nötigen Maßnahmen in der Praxis

umsetzt. Geprüft wurde zum einen das Verhalten im

realen Rettungseinsatz unter Vollschutz mit Overall,

Handschuhen, FFP2-Maske und Schutzbrille sowie Abstandsregeln

und Kommunikation. Zum anderen bewerteten

die Prüfer das Hygienemanagement mit. Das

umfasst zum Beispiel die Reinigung und Belüftung der

Station, die Desinfektion von Dienstkleidung sowie die

Reinigungs- und Waschverfahren. Verbesserungen

konnten direkt in den täglichen Betrieb integriert werden.

Frédéric Bruder, Geschäftsführer der ADAC Luftrettung,

sieht sich in seiner Entscheidung für die Aufwände,

die das Siegel durchaus mit sich brachte, mehr als

bestätigt: „Die Crews und Mitarbeiter der ADAC Luftrettung

haben seit Ausbruch der Pandemie Außergewöhnliches

geleistet. Rund um die Uhr – auf den Stationen, in

den Werften, im Simulatorzentrum, in der Zentrale und

aus dem Homeoffice. Das Qualitätssiegel bestätigt unseren

hohen Sicherheitsstandard bei Infektionsschutztransporten

und belohnt die harte Arbeit an der Corona-Front.“

TÜV-Expertin Sieger zeigte sich ebenso begeistert:

„Zusammen mit branchenspezifischen Anforderungen

haben wir eine Checkliste von insgesamt mehr als 100

12 Quality Engineering 05.2020

Punkten abgearbeitet. Darüber hinaus wurden auf den

Stationen mehrstündige Interviews mit einem umfangreichen

Fragenkatalog geführt. Die Zusammenarbeit

war über den gesamten Weg quer durch Deutschland

extrem konstruktiv und produktiv – man zog ja wirklich

an einem Strang.“

Basis bei der Nationalen Anti-Doping-Agentur

ist die Zertifizierung nach DIN EN ISO 9001

Arbeitsschutz bei Covid-19

Der Sars-Cov-2-Arbeitsschutzstandard – genauer gesagt das „Betriebliche Maßnahmenkonzept

für zeitlich befristete zusätzliche Maßnahmen zum Infektionsschutz vor Sars-

Cov-2 (Sars-CoV-2-Arbeitsschutzstandard) – wurde am 16. April 2020 definiert. Darin

heißt es„Die Corona (Sars-Cov-2)-Pandemie trifft das gesellschaftliche sowie wirtschaft -

liche Leben gleichermaßen, Beschäftigte und Nichtbeschäftigte. Diese Pandemielage ist

eine Gefahr für die Gesundheit einer unbestimmten Zahl von Personen und zugleich für

die öffentliche Sicherheit und Ordnung (…) Die Verantwortung für die Umsetzung notwendiger

Infektionsschutzmaßnahmen trägt der Arbeitgeber entsprechend dem Ergebnis der

Gefährdungsbeurteilung. Der Arbeitgeber hat sich von den Fachkräften für Arbeitssicherheit

und Betriebsärzten beraten zu lassen sowie mit den betrieblichen Interessensvertretungen

abzustimmen.“

Ein weiteres Beispiel ist die Nationale Anti Doping

Agentur Deutschland (Nada). Die bereits seit 2018 nach

DIN EN ISO 9001 zertifizierte Geschäftsstelle der Nada

betreibt aktiv ihr Qualitätsmanagementsystem. Insofern

mag es nicht verwundern, dass die DIN EN ISO

9001 als „Mutter aller Qualitätsnormen“ auch für die

Beurteilung der Robustheit von Strukturen und Prozessen

im Kampf gegen Corona eine ausgezeichnete Basis

darstellte.

Auf der Basis eines speziell auf die Anforderungen

der Medikations- und Doping-Kontrollen bei Pferden

durch die Nada zugeschnittenen Prüfpfads wurde das

individuelle Schutz- und Hygienekonzept zur Infektionsverhütung

auf Herz und Nieren geprüft. Dabei wurde

nicht nur das eigentliche Verfahren zur Durchführung

sowie die Zuständigkeit für die Kontrollen geprüft: Ein

weiterer Schwerpunkt lag auf der Prüfung des Monitorings

zur Einhaltung und Dokumentation der festgeschriebenen

Hygienemaßnahmen. Als ein weiterer wesentlicher

Bestandteil erwies sich bei der Nada die konsequente

Unterweisung von Mitarbeitern im korrekten

Umgang mit der hygienischen Aufbereitung von Mund-

Nasen-Bedeckungen.

Das Sprichwort vom Teufel, der im Detail steckt, ist

auch hier eindeutig richtig. Bei einem Thema wie Covid-19

muss der Prozess dort ansetzen, wo die konkreten

Risiken sind. Und das ist ja der Punkt: Masken mögen

lowtech sein, aber wenn man sie richtig einsetzt

und den richtigen Umgang damit kennt, reduziert man

damit wirksam das Ansteckungsrisiko. Anfang September

wurde die NADA für diesen Bereich mit dem Qualitätssiegel

„Sicher gegen Corona“ zertifiziert.

■

Das Qualitätssiegel

Das Qualitätssiegel „Sicher gegen Corona“ bedeutet:

• Sicherheit bezüglich des betrieblichen

Schutz- und Hygienekonzepts

• Prüfbericht mit allen relevanten Ergebnissen

und Hinweisen zur weiteren Optimierung

• Schulungsfilm „Hygiene und Infektionsschutz“

für Mitarbeiter

• Nachweis der Erfüllung der Fürsorgepflicht

als Arbeitgeber (Compliance)

• Stärkung des Vertrauens von Mitarbeitern

und Kunden

• Transparenz gegenüber Mitarbeitern, Kunden

und Partnern

• Positiver Imagefaktor und Auszeichnung der

Maßnahmen zum Infektionsschutz

So sieht der Ablauf der Prüfung aus: Nach der

Kontaktaufnahme erfolgt eine Vorprüfung anhand

des Schutz- und Hygienekonzepts. Parallel

steht eine Frageliste als Basis für die zu prüfenden

Prozesse zur Verfügung. Es folgt ein

Vor-Ort-Termin, bei dem der TÜV Hessen anhand

einer Checkliste und transparenten Kriterien

prüft, ob die für die jeweilige Branche aktuell

zutreffenden Schutz- und Hygieneanforderungen

bezüglich Sars-Cov-2/Covid-19 umgesetzt

werden.

Das Unternehmen erhält einen Prüfbericht mit

allen relevanten Ergebnissen und gegebenenfalls

Hinweisen zur weiteren Verbesserung Ihres

Hygienekonzepts. Sind alle Anforderungen

umgesetzt, erhält die Organisation das Qualitätssiegel

„Sicher gegen Corona“. Das Qualitätssiegel

ist nach erfolgreichem Abschluss der

Prüfung für sechs Monate gültig und muss anschließend

erneuert werden.

■

Quality Engineering 05.2020 13

:: Im Fokus: Future Trends

Projekte zeigen den Nutzen von Augmented Reality

Im virtuellen

Realitäts-Check

Für Augmented Reality gibt es in der Qualitätssicherung ein großes Potenzial. Prüfungen

lassen sich direkt mit den CAD-Daten abgleichen, QS-Mitarbeiter erhalten

relevante Informationen in Echtzeit auf ihre Datenbrillen. Doch es gibt auch Entwicklungsbedarf:

Die Technik muss sich besser an die Produktionsumgebung anpassen.

Der Autor

Markus Strehlitz

Redaktion

Quality Engineering

Im privaten Alltag begegnet Augmented Reality einem

häufig als Spielerei. So jagen Menschen zum Beispiel Pokemons,

die über die Kamera des Smartphones in die

reale Umgebung projiziert werden. Doch Augmented

Reality (AR) ist weit mehr als bloßer Zeitvertreib. Zunehmend

mehr Projekte beschäftigen sich damit, die Technologie

in Fertigungsprozesse einzubinden. Dabei

schält sich vor allem die Qualitätssicherung als wichtiges

Einsatzgebiet heraus.

Grundsätzlich sei die große Stärke von AR „Informationen

im Kontext zum richtigen Zeitpunkt für das richtige

Produkt im richtigen Moment bereitzustellen“, sagt

Marc Schütz, Vicepresident für das AR-Product Management

beim Software-Anbieter PTC. Sein Unternehmen

ist Spezialist für Produktlebenszyklus-Management

(PLM) und hat auch ein AR-System im Angebot.

Wie sich das einsetzen lässt, zeigt ein Projekt beim

Autobauer Volvo. Dort werden die Funktionen von PTCs

AR-Software Vuforia in der Qualitätssicherung der Motoren

genutzt. Jeder einzelne Motor durchläuft bei Volvo

40 Prüfungen mit 200 möglichen Qualitätssicherungsvarianten

– innerhalb von nur acht Minuten.

Vor Einführung der AR-Lösung wurden den Mitarbeitern

die Informationen für diese komplexe Tätigkeit in

gedruckter Form bereit gestellt. Das kostet jedoch viel

Zeit, wenn neue Qualitätsmitarbeiter eingelernt werden

oder die Prüfung auf neue Motorenkonfigurationen

eingestellt werden muss.

Mithilfe von AR wird das Ganze nun beschleunigt.

Dafür nutzen die Qualitätssicherungsmitarbeiter die

Datenbrille Hololens von Microsoft. Über diese können

sie die Konfigurationen der Motoren und die dazugehörigen

Prüfanweisungen nahezu in Echtzeit aufrufen.

„Sie schauen auf die Seriennummer oder auf den Barcode,

der auf dem Prüfobjekt ist. Dann wird eine Suchanfrage

durch die ganzen Systeme gestartet und die Mitarbeiter

erhalten alle relevanten Informationen“, berichtet

Marc Schütz, Vicepresident für das AR-Product

Management bei PTC. Die 3D-Daten und Qualitätssicherungsinformationen

werden direkt über den realen

Motoren eingeblendet.

Feedback-Schleifen sorgen für Qualitätsverbesserung

Die Datenbasis speist sich aus verschiedenen Quellen.

Dazu zählen unter anderem die CAD-Modelle, die PLM-

Software und Fertigungssysteme. PTC spricht vom Digital

Thread – als quasi einem digitalen Faden, der die Daten

aus den verschiedenen Systemen mit einander verbindet.

Dieser sorgt dafür, dass die Daten, welche den

Mitarbeitern auf ihren Brillen eingeblendet werden,

stets auf dem aktuellen Stand sind.

Der Datenfluss verläuft dabei in beide Richtungen.

Die Qualitätssicherungstechniker erfassen auch spezifische

Defekte und leiten diese an Entwicklung sowie Fertigung

zurück. Solche Feedback-Schleifen sorgen für eine

kontinuierliche Prozess- und Qualitätsverbesserung.

„Augmented Reality kann seine Stärken vor allem

dann ausspielen, wenn es um komplexe Aufgaben geht,

wenn Konfigurationen häufig wechseln und wenn lan-

14 Quality Engineering 05.2020

ge Checklisten vorliegen“, erklärt Schütz. Der Nutzen,

den die Technologie bringt, lässt sich beziffern. So hat

Volvo bei neuen Motoren-Iterationen an verschiedenen

Arbeitsplätzen und Werken mehr als einen Tag für die

Aktualisierung und Validierung der Konfigurations- und

Qualitätssicherungs-Checklisten gebraucht. Seit der Implementierung

von AR und Digital Thread sei dafür weniger

als eine Stunde nötig, heißt es von PTC-Seite.

Außerdem konnte die Schulung neuer QS-Mitarbeiter

deutlich verkürzt werden: von fünf auf unter zwei

Wochen. Insgesamt erwartet Volvo bei durchschnittlich

fünf Qualitätssicherungsstationen in jedem der 20 Werke

Einsparungen von mehreren Tausend Euro pro Station

und Jahr.

Relevante Informationen über die Datenbrille zum

Mitarbeiter zu bringen, ist auch Ziel des Fraunhofer Instituts

für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung

(IFAM). Die Forscher arbeiten dabei an einer

speziellen Lösung für Klebeprozesse.

Da sich Klebungen nicht zu 100 % zerstörungsfrei

prüfen lassen, muss man einen möglichst fehlerfreien

Prozess schaffen. Die DIN 2304 regelt diese organisatorische

Qualitätssicherung in der Klebtechnik. „Häufig

werden die Regeln und Anforderungen über seitenweise

ausgedruckte Handbücher vermittelt, die der Anwender

beim jeweiligen Prozessschritt zu Rate ziehen

muss“, sagt Tim Strohbach, Mitarbeiter am Fraunhofer

IFAM. Hinzu kämen oft noch unternehmensspezifische

Vorgehensweisen, die ebenso berücksichtigt werden

müssten. Gemeinsam mit dem Start-up Bitnamic arbeitet

das Fraunhofer IFAM daher daran, dass Experten diese

Informationen direkt auf der Datenbrille oder einem

anderen mobilen Endgerät beim jeweiligen Prozessschritt

abrufen können.

CAD-Geometrien werden über das reale Bild gelegt

Ohne menschlichen Eingriff funktioniert ein System,

das im Projekt Scrutinize 3D entwickelt wurde. In diesem

haben das Fraunhofer Institut für Graphische Datenverarbeitung

(IGD) mit Autobauer Daimler und den

Unternehmen Tigris Elektronik sowie Ensenso zusammengearbeitet.

Ergebnis ist ein automatisches System

zur optischen Qualitätssicherung im Fahrzeugbau. Eine

entscheidende Technologie ist auch hier Augmented

Reality.

An einer Produktionslinie werden Kameras fest verbaut.

Diese nehmen die von Robotern oder Arbeitern

zusammengebauten Teile auf. Das Produktionskontrollsystem

prüft mithilfe von Algorithmen, ob alle Bestandteile

vorhanden sind, ob die richtigen Teile verbaut wurden

und ob alle für den nächsten Verarbeitungsschritt

korrekt positioniert sind.

Dafür gleicht das System das zusammengebaute

Prüfobjekt mit den Konstruktionsdaten aus der CAD-

Software ab. Die CAD-Geometrien werden dabei quasi

über das reale Bild gelegt.

Der Vorteil der Lösung liegt unter anderem in der

deutlichen Zeitersparnis und der Reduzierung des Trainingsaufwands.

Alternative Machine-Learning-Lösun-

Volvo nutzt Augmented

Reality in der Qualitäts -

sicherung von Motoren

und rechnet mit Einsparungen

von mehreren

Tausend Euro pro QS-

Station und Jahr Bild: PTC

Quality Engineering 05.2020 15

:: Im Fokus: Future Trends

Daneben wurde im Projekt auch eine mobile Prüfvariante

entworfen. Dabei wird das Prüfteil von der Kamera

eines Tablets aus unterschiedlichen Perspektiven erfasst,

mit dem CAD-Modell registriert und abgeglichen.

Damit ist dann eine handgeführte, visuelle Inspektion

durch den Nutzer möglich – zum Beispiel außerhalb des

Werkes bei einem Zulieferer. „In einem nächsten Schritt

arbeiten wir daran, auch Tiefeninformationen auf diese

Weise zu verarbeiten, um Deformationen am Objekt erkennen

zu können“, berichtet Graf.

Unterschiedliche Beleuchtung fordert die Technik

Ein AR-Kontrollsystem des Fraunhofer IGD prüft in der Montage, ob alle Bestandteile vorhanden

sind, ob die richtigen Teile verbaut wurden und ob alle für den nächsten Verarbeitungsschritt

korrekt positioniert sind Bild: Fraunhofer IGD

AR spielt seine Stärken

vor allem bei komplexen

Aufgaben aus, sagt Marc

Schütz von PTC

Bild: PTC

AR-Systeme sorgen bei

Variantenumstellungen

für Flexibilität, so Holger

Graf vom Fraunhofer

IGD Bild: Fraunhofer IGD

gen müssen erst eintrainiert werden und brauchen dafür

eine große Menge an Referenzbildern. „Der Lernaufwand

bei diesen Systemen ist sehr hoch“, sagt Holger

Graf, Leiter der Abteilung Virtual & Augmented Reality

beim Fraunhofer IGD. „Und wenn man jetzt an agile

Produktionsprozesse denkt, dann ist es unwirtschaftlich,

eine Produktionslinie mit den unterschiedlichsten

Varianten, die hergestellt werden, zu prüfen.“

Mit dem System auf Basis von Augmented Reality ist

man dagegen deutlich flexibler. „Wenn eine Variantenumstellung

innerhalb eines Tages in der Produktionslinie

stattfindet, können wir schnell umrüsten“, so Graf.

„Man muss nur das CAD-Modell der neuen Variante einschwemmen

und dann die Prüffälle aufsetzen.“

Prozess könnte auf Prüfstopp verzichten

Auch der Fertigungsprozess selbst könnte dank der Lösung

beschleunigt werden. Denn das zu prüfende Objekt

– zum Beispiel der Unterbau beziehungsweise das

Fahrgestell eines Autos – fährt unter das Kamera-Array,

bleibt dort stehen, wird aufgenommen und dann geprüft.

„Mithilfe von Augmented Reality lassen sich Objekte

aber auch dynamisch erfassen“, erklärt Graf. „Die

Linie muss also nicht unbedingt anhalten.“ Das heißt:

Die Produktion könnte theoretisch in einem durchgehenden

Fluss laufen – ohne einen Prüfstopp. Derzeit

wird dies jedoch noch nicht umgesetzt, da die nachfolgenden

Prozesse ebenfalls an einen definierten Produktionstakt

angepasst sind.

Auch bei Scrutinize 3D lässt sich der Nutzen der AR-

Lösung quantifizieren. „Es gibt dafür Modellrechnungen“,

sagt Graf. „Laut diesen liegen die Einsparungen

gegenüber traditionellen optischen Prüfsystemen, die

eingelernt werden müssen, pro Produktionslinie im höheren

sechsstelligen Bereich.“

Solche und andere Projekte belegen zwar den Nutzen,

den Augmented Reality in der Qualitätssicherung haben

kann. Doch für den Einsatz der Technologie auf breiter

Ebene muss noch an einigen Punkten gearbeitet werden.

Eine Herausforderung für Augmented Reality in Fertigungsprozessen

sind unter anderem noch die Produktionsumgebungen.

Dort haben die Systeme mit zum

Teil schwierigen Bedingungen zu kämpfen – wie etwa

unterschiedlichen Beleuchtungssituationen oder komplexen

Hinterschneidungen. Herausfordernd sind auch

Situationen, in denen Objekte in einer Menge von hochreflektierenden

lackierten Teilen erkannt werden sollen.

„Wir arbeiten bereits an entsprechenden Optimierungsverfahren“,

sagt Graf. Dabei spielen auch Verfahren der

künstlichen Intelligenz eine wichtige Rolle.

Verbesserungsbedarf gibt es zudem bei den Datenbrillen.

Diese sind noch nicht an den Einsatz in der Fertigung

angepasst. Es fehlt an notwendigen Funktionen

wie etwa dem Objektracking.

Außerdem müssen auch bestimmte Voraussetzungen

erfüllt sein, um AR in der Fertigung nutzen zu können.

Die zugrunde liegenden Daten müssen strukturiert

und in ausreichender Qualität vorliegen. „Unternehmen

brauchen ein gutes Daten- und Konfigurationsmanagement“,

so Schütz von PTC. „Wenn es keinen Zugriff auf

die Daten in jeder Konfiguration gibt, dann lässt sich die

Konfiguration auch nicht prüfen.“

Das Potenzial für den Einsatz von AR in der Qualitätssicherung

sei jedoch sehr groß, so Schütz. Daher plant

PTC, Anfang des kommenden Jahres eine spezielle Lösung

für die Qualitätssicherung auf den Markt zu bringen.

Um das Thema AR weiter voranzutreiben, hat sich

PTC außerdem mit dem deutschen Startup Ioxp verstärkt.

Das Unternehmen entwickelt kognitive Augmented

Reality, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet. Eines

der Einsatzgebiete: die Qualitätssicherung.

■

Webhinweis

Welche Möglichkeiten die Technologie

von Ioxp eröffnet, zeigen Videos

unter: http://hier.pro/EJE0A

16 Quality Engineering 05.2020

Stadtbesichtigung mit digitaler Unterstützung: Informationen erhält man über die

AR-Brille. Der Reiseführer kann also zu Hause bleiben Bild: Mariia Korneeva/stock.adobe.com

Eine Redaktion – zwei Meinungen

Erweitert oder beschränkt?

In der Arbeitswelt ist Augmented Reality (AR) angekommen. Auch im Auto: Head-up-Displays,

bei denen Informationen etwa vom Navi auf die Windschutzscheibe projiziert werden, sind

praktisch, weil der Fahrer den Blick weiter auf die Straße richten kann. Doch ist AR auch sonst im

Privatleben sinnvoll? Die Redaktion von Quality Engineering hat dazu zwei Meinungen.

Cool wäre es auf alle Fälle: Die

Stadtbesichtigung mit einer Datenbrille.

Eine Führung in der

Gruppe mit echtem Guide ist

aktuell wegen Corona eher

schwierig. Und einen gedruckten

Reiseführer den ganzen Tag

mitzuschleppen, geht auf Dauer

auf den Rücken. Mal ganz davon

Sabine Koll, Redaktion abgesehen, dass man ständig

Quality Engineering, blättern muss. Und wenn es

trägt lieber Mütze statt regnet, ist der Citytrip mit Buch

AR-Brille auf dem Kopf unterm Arm auch kein Spaß.

Unter Gesundheitsaspekten

wäre eine Datenbrille also prima: Man bekommt die Informationen

zum Beispiel über ein Bauwerk, eine Statue

oder ein Museum vermittelt, sobald man dieses in

Augenschein genommen hat. Hersteller von Datenbrillen

prognostizieren schon lange einen Durchbruch ihrer

Technologie auf dem Consumer-Markt. Doch eingetreten

ist dies noch nicht. Ich kenne jedenfalls noch keine

Stadt, in der das möglich ist. Seitdem ich vor drei Jahren

auf einer Messe zum ersten Mal eine Datenbrille aufgesetzt

habe, ahne ich auch, warum man auf den Straßen

von Stuttgart oder New York noch niemanden damit

sieht: Die Teile sind einfach sackschwer. Spätestens

nach einer halben Stunde hätte ich damit Kopf und Rücken.

Also doch keine gesundheitsgerechte Lösung. ■

Ich finde Augmented und Virtual

Reality grundsätzlich faszinierend.

Und das Potenzial für die

Qualitätssicherung ist ohne

Zweifel groß. Aber im Privatleben

kann ich den Technologien

bisher nicht viel abgewinnen.

Als es den großen Pokemon-Go-

Hype gab, habe ich nur mit Verwunderung

die Menschen be-

Markus Strehlitz,

Redaktion Quality obachtet, die an Straßenecken

Engineering, reicht die oder auf Plätzen mit ihrem

reale Welt

Smartphone kleine bunte Wesen

gejagt haben. Ich konnte

auch nie verstehen, warum sich Freunde von mir in virtuellen

Welten treffen, um dort Abenteuer zu bestehen

– und jeder von ihnen dabei allein zu Hause vor seinem

Rechner sitzt. In Pandemie-Zeiten mag das ja noch einen

Sinn ergeben. Aber sonst? Die reale Welt ist doch

spannend genug. Viele lieber laufe ich bei einer Old-

School-Schnitzeljagd durch einen echten Wald. Und

noch viel mehr Freude bereitet es mir, meine Freunde

live zu treffen. Gemeinsam mit ihnen am Tisch zu sitzen,

auf dem ein klassisches Brettspiel ausgebreitet ist, erfüllt

mich deutlich mehr, als meine Mitspieler nur auf

einem platten Bildschirm zu sehen. Und das Essen und

Trinken, das zu so einem Abend ja dazu gehört, macht in

Gesellschaft sowieso am meisten Spaß.

■

Quality Engineering 05.2020 17

:: Im Fokus: Future Trends

5G in der digitalen Fabrik

Sensordaten in Echtzeit

für Qualitätssicherung 4.0

5G ist weit mehr als die nächste Mobilfunkgeneration: In privaten Netzwerken kann 5G die

Qualitätssicherung in der Fabrik auf ein Echtzeit-Level heben. Notwendig sind dafür Sensoren,

die gerne auch als die Sinnesorgane von Industrie 4.0 bezeichnet werden. Verschiedene Institute

forschen in Deutschland daran.

Die Autorin

Sabine Koll

Redaktion

Quality Engineering

„Echtzeitfähige Kommunikation ist ein Erfolgsfaktor

für Industrie 4.0. Mithilfe von 5G

werden sich Flexibilität, Wandelbarkeit und

Produktivität der industriellen Fertigung

deutlich erhöhen“, sagte Professor Martin

Ruskowski, Vorstandsvorsitzender der Technologie-Initiative

Smart Factory KL, kürzlich

auf dem 5G Industrie Summit, den die

Deutsche Messe Technology Academy im

September gemeinsam mit dem Konradin

Verlag veranstaltete. Im Zusammenspiel

mit Künstlicher Intelligenz ermögliche 5G

die nahtlose Integration autonomer Syste-

me und mobiler Plattformen ohne Kabelbindung

und somit ganz neue Fertigungsmethoden.

Sensoren räumt Ruskowski eine zentrale

Rolle ein, um Qualitätsdaten aus der Fertigung

zu generieren: „Wenn ich etwa eine

Spritzgießmaschine mit angeschlossenem

Roboter habe, muss ich heute bei Problemen

herausfinden, ob es am Roboter oder

an der Spritzgießmaschine oder aber an der

Konnektivität liegt. Das ist für uns der falsche

Ansatz. Industrie 4.0 geht von einer Autonomie

der Fertigungsressourcen aus: Die

18 Quality Engineering 05.2020

Zu den Vorteilen des 5G Release 16 gehören

vor allem hohe Geschwindigkeiten,

geringe Latenz und Verlässlichkeit

Bild: sdecoret/stock.adobe.com

Produktionszelle wird als eine Einheit greifbar

gemacht und zu flexiblen Linien zusammengeschaltet.

Smarte Maschinen bekommen

dabei ein ‚Gehirn‘ mit Intelligenz verpasst.

Dafür brauchen wir neue Kommunikationstechnologien

wie 5G“, betont Ruskowski.

Während die großen öffentlichen Netzbetreiber

in Deutschland bereits 5G in der

Fläche ausrollen, wird es allerdings noch

dauern, bis die Technologie in Campusnetzen

ihre vollen Möglichkeiten ausspielen

kann. Denn die Features, welche die großen

Vorteile für die Fabrikautomatisierung versprechen,

stehen erst mit Release 16 zur

Verfügung. Und diese Version hat die internationale

Standardisierungsorganisation

3GPP im Juli 2020 veröffentlicht. Nun muss

die Implementierung auf Chipsets und Produkten

erfolgen. Ewald Kuk, Vice President

Product Management Industrial Communication

and Identification bei Siemens, rechnet

damit, dass private 5G-Standalone-Netze

2022 oder 2023 möglich sein werden –

und das zu erschwinglichen Lizenzpreisen.

Er nannte auf dem 5G Industrie Summit die

Summe von 5730 Euro für zehn Jahre für

das 5G-Campusnetz im Siemens-Werk

Karlsruhe.

Zu den Features, die Release 16 mit sich

bringt, gehören vor allem Geschwindigkeiten

von bis zu 10 Gigabit pro Sekunde sowie

Latenz und Verlässlichkeit: Bei privaten Netzen

sind Latenzen, also Verzögerungen im

Submilisekundenbereich sowie eine Verlässlichkeit

von 99,9999 % gegeben. Diese

Rate impliziert eine erwartete Ausfallzeit

von nur 5 min Minuten pro Jahr. Dies entspricht

der Leistung von Ethernet-Netzwerken.

Auch eine massive Dichte von Sensoren

wird mit Release 16 möglich sein, nämlich

bis zu eine Million pro Quadratkilometer.

Wie die Kombination aus Sensorik und

5G in der digitalen Fabrik für eine Qualitätssicherung

in Echtzeit sorgen kann, das erforscht

derzeit das Fraunhofer IPT in Aachen

anhand mehrerer Use Cases. Ein Beispiel ist

die spanende Herstellung sogenannter Blade

Integrated Disks (Blisks), die etwa in

Strahltriebwerken verwendet werden. Blisks

werden auf Werkzeugmaschinen in einem

Prozess aus einem Stück Metall gefräst. Dabei

sind Präzision und Genauigkeit gefragt,

um teuren Ausschuss zu vermeiden. „Welligkeit

auf dem Bauteil ist zum Beispiel ein

Qualitätsmangel“, erklärte Niels König, Abteilungsleiter

Produktionsmesstechnik am

Fraunhofer IPT während seines Vortrags auf

dem 5G Industrie Summit.

So hat das Institut einen Schwingungssensor

entwickelt, der aus einem Piezoaufnehmer

besteht und auf das Bauteil aufgeklebt

wird. Eine Sensorelektronik und ein

5G-Gateway sorgen für die Übertragung der

Schwingungsdaten über 5G in eine Cloud.

Dort werden die Daten prozessnah weiterverarbeitet.

König: „Auf dem digitalen Zwilling

des Bauteils also im 3D-Modell, lassen

sich die kontinuierlich aus Maschine und

Werkzeug generierten Daten mit diesen Daten

aus dem Schwingungssensor überlagern.

Eine rote Färbung zeigt dem Metallverarbeiter

dann auf einen Blick kritische

Schwingungen, die sich auf der Bauteiloberfläche

bemerkbar machen, sodass er Gegenmaßnahmen

ergreifen kann.“ In diesem Fall

spielt die sehr geringe Latenzzeit von 5G eine

entscheidende Rolle. „Allerdings muss

man sagen, dass es Stand heute auch noch

zu wenige geeignete Sensoren für diese Art

von Use Cases gibt“, wendet König ein. ■

Die Software

für Prozessund

Qualitätsmanagement

Prozesse

Berichte

Datenschutz

LDAP

Formulare

Maßnahmen Social QM

Mehrsprachigkeit

WIKI

Validierung

Matrixorganisation

GxP

International

Auditmanagement

Schulungen

Kennzahlen

BPMN

Compliance

Dokumente

Schnittstellen

Risikomanagement

IMS

Fragenkataloge

KVP

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Quality Engineering 05.2020 19

:: Im Fokus: Future Trends

Sinnvoller Einsatz von Blockchain-Technologie im Qualitätsmanagement

Digital in Blöcken dokumentiert

Die dezentrale Vernetzung von Unternehmensprozessen und die Transparenz der Blockchain sind

eine Chance für das Qualitätsmanagement der Zukunft. Vor allem für das Qualitätsmanagement

der Lieferkette bietet sich die Blockchain-Technologie an. Neben der Sicherstellung der

Rückführbarkeit ist insbesondere die Effizienzsteigerung hervorzuheben.

Die Blockchain-Technologie sorgt im Qualitäts -

management der Lieferkette für die Sicherstellung

der Rückführbarkeit und für Effizienzsteigerungen

Bild: Siarheia/adobe.stock.com

Der Autor

Hartmut Winkler

Berater

Q-Future

www.q-future.de

Die Dokumentation ist ein notwendiges Instrument

des Qualitätsmanagements und dient als Nachweis,

dass bestimmte Anforderungen erfüllt sind. Seit der

neuen Revision der DIN EN ISO 9001:2015 spricht man

von dokumentierter Information. Dokumentierte Information

wird sowohl in der Produktion von Gütern als

auch bei Dienstleistungen eingesetzt, um entsprechende

Nachweise bezüglich der Einhaltung von Anforderungen

zu liefern. Bei diesen Nachweisen kann es sich

zum Beispiel um Werkzeugnisse, Konformitätserklärungen

oder Erstmusterprüfungen handeln.

Im Supply Chain Management nehmen diese Konformitätsnachweise

eine besondere Rolle ein. Die Lieferkette

gleicht heute mehr einem komplexen Liefernetzwerk

als einer linearen Wertschöpfungskette. Unternehmen

sind global in diesem Wertschöpfungsnetzwerk verbunden.

Da globale Lieferketten so komplex sind, dass

selbst große Erstausrüster vor der Herausforderung stehen,

die Lieferanten bis in die n-te Ebene zu überwachen,

steigt das Risiko für die Verbreitung gefälschter

oder qualitativ minderwertiger Kaufteile.

In den vergangenen Jahrzehnten wurde die Durchführung

von Konformitätsnachweisen zur Bescheinigung

der Authentizität von Produkten innerhalb der Lieferkette

durch Zertifikate vorgenommen. Dennoch

bleibt eine Unsicherheit, welche erfahrungsgemäß mit

der Tiefe der Lieferantenstufe steigt und somit in den

frühen Instanzen der Wertschöpfung am höchsten ist.

Jede Instanz der Supply Chain hat verschiedene Informationen

über das Produkt und dessen Entstehungsprozess,

jedoch gibt es keine zentrale Sammelstelle für

all diese Informationen. Erstausrüster haben meist nur

in den ersten Lieferantenstufen einen transparenten

Blick auf die Supply Chain. Regelmäßige Audits erfolgen

in der Regel nicht in frühen Stufen der Lieferkette.

Die Digitalisierung bringt neue Möglichkeiten zur

vollständigen Transparenz von Lieferketten. Die Blockchain

ist eine Technologie, die aus der Virtualisierung

von Maschinen und der damit ermöglichten gesteigerten

Rechenleistung hervorgegangen ist. Blockchain

kann überall dort eingesetzt werden, wo Echtheit und

Sicherheit von Daten eine kritische Rolle spielen. Dies ist

in der Regel bei jeglichen Transaktionen der Fall, wie etwa

entlang einer Lieferkette.

Die Blockchain ist eine Verkettung von Datenblöcken,

welche verschiedene Informationen enthalten. Jeder

Datenblock ist mit einem Vorgänger und einem Nachfolger

verkettet. Die Verkettung entsteht durch einen

Code (Hash), der die beiden Blöcke untrennbar miteinander

verbindet. Dieser Code wird nach einem komplexen

Algorithmus aus allen vorangegangenen Blöcken

berechnet. Es ist also nicht möglich Inhalte eines

Blocks zu verändern, da alle nachfolgenden Codes dann

nicht mehr konsistent sind.

Sicherheit durch dezentrale Datenspeicherung

Sicher wird die Blockchain durch die dezentrale Speicherung

in sogenannten Knoten. Das heißt, die Blockchain

existiert nicht nur einmal, sondern jeder Knoten hat die

gesamte Blockchain auf Servern gespeichert. In jedem

Knoten sind somit alle vorgenommenen Transaktionen

dokumentiert. In der Blockchain einer Lieferkette kann

jede Instanz einen Knoten darstellen, der die gesamten

Transaktionen der Lieferkette aufzeichnet. Diese dezentrale

Speicherung der Blockchain ermöglicht ein sofortiges

Aufdecken von Manipulationsversuchen.

Für die Lieferkette empfiehlt sich eine private Blockchain,

auf die alle Instanzen der Lieferkette Zugriff haben.

Um einen neuen Block zu generieren muss eine

Konsensbildung stattfinden, zum Beispiel durch die Be-

20 Quality Engineering 05.2020

echnung eines Proof-of Work. Der Proof-of-Work ist in

diesem Fall eine komplexe Rechenaufgabe, die als Ergebnis

den Hashcode liefert, welcher verschiedene Bedingungen

erfüllt und den neuen Block mit allen anderen

Blöcken untrennbar verbindet. Diese Berechnung erfordert

eine hohe Rechenleistung, was zu einem enormen

Stromverbrauch bei der Konsensbildung führt. Neben

dem Proof-of-Work existieren weitere Möglichkeiten

der Konsensbildung, die weniger Ressourcen verbrauchen.

Da es sich bei Blockchain-Transaktionen um Peer-to-

Peer Verbindungen handelt, fällt eine zentrale Vermittlungsinstanz

weg. Die Transaktionen werden zwischen

zwei Clients (entsprechend Lieferant – Kunde) im Netzwerk

durchgeführt und manipulationssicher dokumentiert.

Eine nachträgliche Modifikation ist technisch nahezu

unmöglich. Die Blockchain kann also überall dort

eingesetzt werden, wo Transaktionen sicher dokumentiert

werden müssen und mehrere Parteien beteiligt

sind.

Die Technologie ist aufgrund der lückenlosen und

manipulationsresistenten Eigenschaften für die Vertrauensbildung

in der Lieferkette geeignet. Jede Instanz

entlang der Supply Chain dokumentiert zum Beispiel

Charge, Produktionsdatum und Prüfergebnisse zum

Nachweis der Konformität in einem Block. Die einzelnen

Blöcke werden untrennbar miteinander verknüpft und

alle Daten seit Beginn der Supply Chain bleiben dokumentiert

und abrufbar. Eine nachträgliche Änderung

von Dokumentation ist somit ausgeschlossen. Der Kunde

kann auf alle Nachweise zugreifen und dabei auch

weiterführende Informationen wie Prozessdaten in den

Fertigungsstufen abrufen. Dies kann insbesondere zur

nachträglichen Analyse bei Qualitätsproblemen nützlich

sein.

Die Blockchain kann außerdem zur Sicherstellung

der Rückverfolgbarkeit von Teilen oder Chargen beitragen,

welche in Regelwerken verschiedener Branchen gefordert

werden. Sie dient weiterhin dem Echtheitsnachweis

von Bauteilen. Die Elektronikindustrie hat mit gefälschten

elektronischen Komponenten und Baugruppen

zu kämpfen. In Dritt-Welt-Ländern wird Elektroschrott

gesammelt und elektronische Komponenten

werden demontiert. Bauteile werden per Hand ausgelötet

und wieder in den Markt gebracht. Man spricht bei

diesen Teilen von Counterfeit Parts. Oftmals geht dies

mit einer Fälschung der Dokumentation einher.

Prüfdokumente sind in der Blockchain speicherbar

Ein weiterer positiver Effekt ist das Wegfallen von umfangreichen

Dokumentationen, die mit den Kaufteilen

geliefert werden. Bei komplexen Modulen fallen pro Lieferung

häufig Prüfdokumente im Umfang von mehreren

hundert Seiten an. Durch das Wegfallen von Scanvorgängen

und automatische Kontrolle der Prüfergebnisse

wird der Aufwand für Warenvereinnahmungen reduziert,

ohne dass höhere Qualitätsrisiken entstehen.

Die Vorstellung, dass die Lieferkette für alle Instanzen

vollkommen transparent wird, mag beunruhigen,

insbesondere, wenn es um Preise von Kaufteilen geht.

Doch die Blockchain ermöglicht Datensicherheit und

Datenschutz durch das Management von Zugriffsrechten.

Durch die Vergabe von Rechten durch sogenannte

Ledger ist es möglich, sensible oder nicht relevante Informationen

für bestimmte Instanzen der Lieferkette zu

verbergen. Ein Lkw-Fahrer kann beispielsweis nur auf

solche Informationen der Blockchain zugreifen, die für

ihn relevant sind – wie etwa welchen maximalen Beschleunigungen

die Fracht bisher ausgesetzt oder ob

die Kühlkette durchgängig eingehalten wurde. Informationen,

die alle Instanzen des Liefernetzwerks benötigen,

können durch die Blockchain geteilt werden.

Durch das Internet der Dinge (IoT) ist eine automatische

Aufzeichnung von Prozessdaten während der Produktentstehung

in die Blockchain realisierbar. Die Dokumentation

einer Kühlkette ist eine denkbare Anwendung

für die Blockchain in der Logistik. Durch smarte

Sensoren, die mit dem IoT kommunizieren, können

Messdaten aufgezeichnet und in der Blockchain sicher

gespeichert werden. Die Blockchain stellt somit die

Transparenz der Kühlung in der Lieferkette sicher. ■

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Quality Engineering 05.2020 21

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Automatisierung, künstliche

Intelligenz – diese Trends sind

in der Bildverarbeitung allgegenwärtig,

wie dieses Special

zeigt. Die Corona-Krise geht

aber auch an der Branche nicht

vorbei, wie die Verschiebung

der Vision verdeutlicht. In

Statements erklären die Aussteller,

was sie davon halten.

SPECIAL

Bildverarbeitung

Im Werk München von BMW beschäftigen sich KI-Projekte im

Bereich der Fahrzeugmontage mit automatisierten Bilderkennungsverfahren:

Mit dieser Methode prüfen Montagemitarbeiter,

ob das Warndreieck, die Scheibenwischerkappen oder die

Einstiegsleisten richtig montiert sind Bild: BMW

Inhalt

24 CEO von Stemmer Imaging

Arne Dehn spricht über

Trends und die Auswirkungen

der Digitalisierung

27 Statements zur Vision

Die Branche hofft auf die

Messe im kommenden Jahr

30 Blitz-Controller

Integrierte Steuerungseinheit

reduziert Aufwand

32 Schnelle Prozesse

Technik-Kombi ermöglicht

Inspektion bei vollem Speed

34 100-Prozent-Prüfung

Rotationssymmetrische

Objekte im 360-Grad-Blick

36 Machine Learning

Visuelle Prüfungen mit

Intelligenz

38 Autonome Lösung

Plug & Play für die

Bildverarbeitung mit KI

Quality Engineering 05.2020 23

:: Special Bildverarbeitung

Chef von Stemmer Imaging im Interview

„Wir erleben eine Transformation“

Trends in der Bildverarbeitung, Auswirkungen der Digitalisierung und die

Bedeutung von Cloud-Plafformen für die Branche – darüber spricht Arne

Dehn , CEO von Stemmer Imaging, im Interview . Außerdem erklärt er,

warum es beim Deep Learning noch viele Traumschlösser gibt.

Arne Dehn ist sich sicher, dass Themen

wie Edge Computing und Datensicherheit

auch in der Bild verarbeitung zunehmend

an Bedeutung gewinnen

Bild: Stemmer Imaging

24 Quality Engineering 05.2020

„Wir wollen Themen wie Embedded, 3D

und Hyperspektral weiter vorantreiben.“

Arne Dehn

CEO, Stemmer Imaging

:: Herr Dehn, welche Trends sehen Sie zur Zeit in der

Bildverarbeitung?

Dehn: Zunächst sehen wir Qualitätssicherung und Bildverarbeitung

nicht mehr nur im klassischen Produktionsbereich,

sondern auch in Bereichen wie etwa Landwirtschaft

oder Smart Infrastructure. Dort spielt Qualitätssicherung

auch eine ganz wesentliche Rolle und die

Bildverarbeitung wird dafür zunehmend eingesetzt.

Dann gibt es natürlich noch den wichtigen Trend der Digitalisierung.

Dabei geht es zum Beispiel um die Vernetzung

von Maschinen. Und Bildverarbeitung spielt dort

auch eine wichtige Rolle. Es gibt jedoch eine Studie von

McKinsey, die zeigt, dass wir dabei über ein paar Leuchtturmprojekte

noch nicht hinaus gekommen sind. Es gibt

noch viel zu tun. Daneben sehen wir noch Trends auf

Applikationsebene.

:: Und die wären?

Dehn: Ich spreche dabei von Anwendungen wie Vision

Guided Robotics, Sorting, Nachverfolgbarkeit im Produktionsfluss

und Materialanalyse. Auf der Produktebene

gibt es dann außerdem die Trends Embedded Vision,

3D-Analyse und Infrarot. Außerdem gewinnt das Edge

Computing in der Bildverarbeitung zunehmend an Bedeutung.

:: Die Einsatzfelder der Bildverarbeitung erweitern sich.

Welche Rolle spielt eigentlich noch das Anwendungsfeld

Qualitätssicherung für Stemmer Imaging?

Dehn: Bildverarbeitung kommt natürlich aus der Qualitätssicherung.

Das ist ein ganz wichtiger Bereich, den

wir weiterhin im Fokus haben. Wir machen heute 65

Prozent unseres Geschäfts im Produktionsumfeld. Aber

Qualitätssicherung darf nicht nur auf den Production

Floor reduziert werden, sondern muss breiter gesehen

werden. Qualitätssicherung ist für alle Prozesse relevant.

:: Sie haben die Digitalisierung als einen wichtigen

Trend genannt. Welche Auswirkungen hat diese auf die

Bildverarbeitung?

Dehn: Zunächst mal müssen wir uns als Unternehmen

digitalisieren. Das hängt stark damit zusammen, wie

wir mit Kunden und Marktpartnern zusammenarbeiten.

Wir arbeiten sehr stark in Projekten – besonders im

Bereich der Entwicklungszusammenarbeit. Und dabei

werden sehr viele Daten ausgetauscht. Das heißt, das

Thema Datensicherheit ist entscheidend. Es wird in Zukunft

ein ganz wichtiger Differentiator im Wettbewerb

sein, auf dem höchsten IT-Sicherheitsstandard zu arbeiten.

Dann geht es natürlich auch um die Digitalisierung

bei unseren Kunden. Ich denke dabei an die Vernetzung

von Anlagen und die Nutzung von Cloud-Applikationen.

Die Bildverarbeitungs-intelligenz erfordert einen erhöhten

Austausch von Daten. Und wir brauchen Konzepte,

wie dieser Austausch mit der Cloud stattfinden wird.

Dabei geht es auch um Fragen wie „Wo sitzt die Software?

Wo findet die Bildverarbeitungslogik statt?“. Das

wird in einem ganz anderen Kontext diskutiert, wenn

man an die Plattformökonomie denkt.

:: Was heißt das?

Dehn: Wir glauben, dass auch Bildverarbeitungssoftware

sich nicht anders verhalten wird als Software-Systeme

in anderen Bereichen. Wir müssen unser gesamtes

Leistungsangebot daran anpassen. Beim Prototypen angefangen,

über das Test & Development bis zur Implementierung

und Wartung von Bildverarbeitungslösungen

– das alles wird sehr viel stärker über Plattformen

bereit gestellt werden. Software-Angebote müssen

auch über solche Plattformen darstellbar sein. In diese

Richtung wollen wir uns entwickeln. Wie das genau aussieht,

das werden wir in den kommenden Jahren sehen.

:: Generell wächst auch die Bedeutung der Software in

der Bildverarbeitung.

Dehn: Ja. Wir verkaufen zwar viel Hardware. Aber die

Software-Kompetenz ist sehr wichtig. Wir erleben eine

Transformation, wie Intelligenz in Maschinen und Applikationen

aufgebaut ist. Dabei geht es auch darum, wie

man hochkomplexe Algorithmen auf eine möglichst bezahlbare

Hardware bekommt. Stichwort Deep Learning.

Es ist zwar sehr viel möglich, aber es muss auch bezahlbar

bleiben und in Realtime abbildbar sein. Da wird

noch sehr viel Innovation stattfinden. Wir sehen uns als

Teil davon – immer mit dem Fokus Bildverarbeitung natürlich.

Der Autor

Markus Strehlitz

Redaktion

Quality Engineering

Quality Engineering 05.2020 25

:: Special Bildverarbeitung

Zur Person

Arne Dehn ist seit März 2019 Vorstandsvorsitzender

von Stemmer Imaging. Er trägt dabei die Verantwortung

für die Bereiche Konzernstrategie und -entwicklung,

Marketing, Produktmanagement, die Steuerung

der Regionen, sowie Einkauf und Logistik, Finanzen,

Investor Relations und M&A. Er ist seit über 20 Jahren

in Führungspositionen bei Technologieunternehmen

der Kommunikations- und Sensortechnologie tätig.

:: Welche Bedeutung hat Künstliche Intelligenz generell

in der Bildverarbeitung?

Dehn: Wir unterteilen das Thema Künstliche Intelligenz

in Machine Learning und Deep Learning. Gerade beim

Deep Learning erleben wir aber erst die Anfänge. Es

werden im Moment sehr hohe Erwartungen an die

Technologie gestellt. Viele Kunden machen sich zu

schnell auf diesen Weg. Doch Deep Learning stellt hohe

Anforderungen an die Trainingsszenarien und Trainingsbilder.

Daher muss man sich fragen: „Habe ich die? Und

woher bekomme ich die?“ Außerdem muss man sich

überlegen, was so eine Deep-Learning-Umgebung kosten

darf. Denn die wird zwar günstiger, ist aber im Vergleich

zu Machine Learning immer noch teuer. Der Aufwand,

sich mit Deep Learning zu beschäftigen, zwingt

Unternehmen zumindest mal auf eine Lernkurve, die

länger ist, als viele denken. Wir versuchen, diese zu verkürzen,

indem wir in unserer European Imaging Akademie

Trainings anbieten und mit Kunden Projekte machen.

Aber es gibt diesbezüglich noch viele Traumschlösser.

Alle unsere Kunden erwarten in der Qualitätssicherung

eine hohe Stabilität – bei einer hohen Geschwindigkeit

und Genauigkeit. Und Deep Learning bietet

diese Stabilität oft nicht.

:: Sie sagen, dass viele Kunden sich beim Thema Deep

Learning zu schnell auf den Weg machen. Was meinen

Sie damit?

Dehn: Einige Kunden kommen auf uns zu und sind der

Meinung, dass Deep Learning heute schon Standardund

alles andere nicht zukunftsfähig ist. Es gibt Anwendungen,

wo das der Fall ist – aber eben auch viele, wo

dies nicht zutrifft. Wir raten Kunden, erst mal Erfahrungen

mit dem Thema zu sammeln. Deep Learning erfordert

Know-how-Aufbau – und auch die Bereitschaft,

sich damit zunächst spielend auseinander zu setzen.

:: Was sind die Schwerpunkte in der Strategie von Stemmer

Imaging?

Dehn: Wir bezeichnen uns als Technologiehaus. Das Zusammenbringen

von Innovationen und Kerntechnologien

– zwischen Hardware, Software und Mehrwertdiensten

– dort sehen wir uns. Ein wichtiger Strategieblock

ist, dass wir gemeinsam mit unseren Kunden Dinge

entwickeln wollen, mit Methoden des agilen Co-Developments.

Wir müssen Teillösungen – wir nennen es

Subsysteme – anbieten, die Teilfunktionen der Bildverarbeitung

erledigen. Es ist ein großer Trend, dass bestimmte

Funktionen schon als Module zur Verfügung

gestellt werden, die früher erst beim Kunden entstanden

sind. Zum Beispiel Vision Guided Robotics, Bin Picking

oder Farberkennung und Feuchtigkeitserkennung.

Das sind alles Applikationen, die wir in Teillösungen zur

Verfügung stellen können. Daneben wollen wir unsere

Software-Kompetenz weiter stärken, wie wir das zum

Beispiel durch unsere Beteiligung an Perception Park im

Bereich Hyperspektral getan haben.

:: Auf welchen Technologiefeldern sehen Sie denn noch

Lücken im Stemmer-Portfolio?

Dehn: Wir wollen Themen wie Embedded, 3D und Hyperspektral

weiter vorantreiben. Es gibt im Bereich Embedded

grundsätzlich im Markt noch viele Lücken zu

schließen. Ich meine damit das Verständnis, was Embedded

ist und welche Module dabei eine Rolle spielen.

Darauf müssen wir Antworten finden, auch als Stemmer

Imaging. Daneben gibt es Trends, die am Horizont

erscheinen, wie zum Beispiel das Thema Terahertz. Darüber

sprechen viele und sehen es als Kerntechnologie

der Zukunft. Das ist ein Thema, das uns reizt und das wir

beobachten. Wir haben es aber noch nicht im Portfolio.

:: Die Corona-Pandemie treibt jetzt schon seit einigen

Monaten die Menschen und die Wirtschaft um. Welche

Auswirkungen hat sie auf die Strategie von Stemmer

Imaging?

Dehn: Wir glauben, dass durch Corona die Automatisierung

in Europa zunehmen wird. Mit der Bildverarbeitung

sind wir somit in der richtigen Branche. Außerdem

werden wir eine größere Akzeptanz von technischen Innovationen

erleben. Webkonferenzen, Corona-App, die

Testmöglichkeiten – das alles hat der ganzen Gesellschaft

noch mal klar gemacht, dass wir alle von Technologie

und Innovation abhängig sind. Davon werden wir

sicherlich profitieren. Allerdings steigt damit auch der

Erwartungsdruck an noch kürzere Entwicklungszyklen.

Innovationen aus dem Business-Development-Stadium

müssen noch schneller in stabile Lösungen umgesetzt

werden. Dabei geht es um agile Zusammenarbeit und

Entwicklung. In diesem Zusammenhang möchte ich

noch mal das Thema Cloud und Plattformökonomie ansprechen.

Dezentrale Intelligenz bekommt eine große

Bedeutung. Diesem Trend kann sich unsere Branche

nicht mehr entziehen.

:: Vielen Dank für das Gespräch.

26 Quality Engineering 05.2020

Die Vision wird künftig

immer in ungeraden

Messejahren und parallel

zur Motek, der internationalen

Fachmesse

für Produktions- und

Montageautomatisierung,

stattfinden

Bild: Messe Stuttgart

Statements zur Coronavirus-bedingten Verschiebung der Messe

Die Branche hofft auf

die Vision im kommenden Jahr

Keine Vision in diesem Jahr – die Coronavirus-Pandemie hat zur Verschiebung der Weltleitmesse

für Bildverarbeitung geführt, die vom 10. bis 12. November in Stuttgart hätte stattfinden sollen.

Nun ist sie für die Zeit vom 5. bis 7. Oktober 2021 terminiert. Wir haben uns in der Branche umgehört,

was die Verschiebung für die Hersteller bedeutet.

Florian Niethammer

Projektleiter Vision, Messe Stuttgart

Arne Dehn

CEO, Stemmer Imaging

Bild: Messe Stuttgart

Bild: Stemmer Imaging

„Die Vision ist fester Bestandteil im Messekalender der Branche und ein

Termin auf den wir uns alle immer sehr freuen. Die Entscheidung ist uns

dadurch nicht leichter gefallen. In Telefonaten und Workshops haben wir

unseren Ausstellern und unserem ideellen Träger VDMA Machine Vision gut

zugehört und uns zusätzlich in einer Umfrage unter Ausstellern und Besuchern

die Einschätzungen der Branche hinsichtlich einer Durchführung in

diesem Jahr eingeholt. Letztlich waren die hohe Internationalität der Weltleitmesse

und die anhaltenden Reisebeschränkungen sowie die Planungs -

sicherheit für unsere Aussteller ausschlaggebend für die Verschiebung“

„Die Vision hat für die Bildverarbeitung eine exponierte Stellung. Es war jedoch die

richtige Entscheidung, die Messe auf das kommende Jahr zu verschieben. Auch

wenn man vielleicht unterschiedlicher Meinung sein kann, ob man noch ein digitales

Angebot hätte machen sollen. Wir als Messeteilnehmer sind nun aufgefordert,

mit den Messeveranstaltern Konzepte zu entwickeln, die im Jahr 2021 und darüber

hinaus tragfähig sind. Da gibt es unterschiedliche Vorstellungen und die müssen

zusammengebracht werden. Ich habe volles Vertrauen, dass die Messegesellschaft

diesen Ball aufnimmt. Digitalisierung wird sicher eine wichtige Rolle spielen.

Präsenzveranstaltungen werden aber grundsätzlich weiterhin notwendig sein“

Quality Engineering 05.2020 27

:: Special Bildverarbeitung

Dr. Dirk Samiec

Geschäftsfeldleiter Photonik, Polytec

Jan Hartmann

Geschäftsführer, IDS Imaging Development Systems

„Die Verschiebung der Vision bedeutet für uns zunächst einmal,

dass wir uns nach (Online-)Alternativen umschauen. Die Entscheidung

für den Termin 2021 parallel zur Motek hat uns dennoch

erleichtert, da die zeitliche Lücke so reduziert wird. Die Vision

ist für uns mit Abstand die wichtigste Bildverarbeitungsmesse

und nicht so einfach zu ersetzen. Das persönliche Gespräch mit

Besuchern und Kollegen ist extrem wichtig, um aktuelle Trends

und Anforderungen zu erkennen und das Gespür für den Markt

zu erhalten. Dafür sind Online-Alternativen derzeit nur bedingt

geeignet, auch wenn sie in Zukunft vermutlich eine zunehmend

wichtige Rolle spielen werden“

Bild: Polytec

Bild: IDS

„Die Vision Messe in Stuttgart war natürlich

ein Fixpunkt in unseren Entwicklungsund

Kommunikationsplanungen für dieses

Jahr. Wir waren sehr fleißig bei IDS. Mit der

Verschiebung der Messe entfällt uns natürlich

eine wichtige Plattform, um unsere

vielzähligen Produktneuheiten rund um

die Themen 3D-Vision und Bildverarbeitung

mit KI live vorzuführen und unsere

Interessenten und Kunden zu begeistern.

Die Neuansetzung war aber naheliegend,

sodass wir frühzeitig alternative Kommunikationswege

und -plattformen aufgebaut

haben. Nichtsdestotrotz freuen wir

uns schon sehr auf die Vision 2021“

Dietmar Ley

CEO, Basler

Lorenz Peiffer

Senior Director, Mitutoyo Deutschland

Bild: Mitutoyo

„Leider war die Verschiebung der Vision

wünschenswert, um unsere Mitarbeiter

und unsere Kunden zu schützen. Derzeit

gehen wir nicht davon aus, das in absehbarer

Zeit bedeutende Branchenmessen stattfinden.

Wir hätten auf der Vision in Stuttgart

natürlich gerne unser Variofokusobjektiv

Taglens dem Publikum näher gebracht.

Durch ultraschnelle akustische

Fokussierung auf vordefinierte Ebenen mit

stark erweitertem Schärfentiefenbereich

eignet sie sich ideal für Inspektionszwecke

und kann in vielfältigen Anlagen zum

Einsatz kommen“

„Wir bedauern, dass die Vision dieses Jahr nicht stattfindet, da sie

ein wertvolles Event für die Bildverarbeitungsbranche weltweit

ist und auch bei uns ein wichtiger Baustein in der Marketingplanung.

Gleichwohl war es angesichts der aktuellen Situation die

richtige Entscheidung, sie auf 2021 zu verschieben. Messen sind

immer eine tolle Gelegenheit, sich dem Markt zu präsentieren.

Da wir unsere Produktentwicklungen und Launches aber in der

Regel nicht an Messen oder anderen externen Gegebenheiten

ausrichten, beeinflusst die Verschiebung unsere Aktivitäten nur

in geringem Maße. Der für uns wesentlichere Teil, der dieses Jahr

fehlen wird, sind der persönliche Kontakt und das direkte Feedback

von Kunden und Partnern“

Bild: Basler

28 Quality Engineering 05.2020

Dr. Boris Lange

Manager Imaging für Europa, Edmund Optics

Dr. Andreas Franz

Geschäftsführer, Framos

Thierry Lelaure

Vice President Sales, Cognex Europe

Bild: Edmund Optics

„Die Vision zählt für uns zu den wichtigsten

Veranstaltungen im Bereich Bildverarbeitung.

Der Ausfall der Messe ist

durchaus bedauerlich, aber in Anbetracht

der aktuellen Situation und im Sinne der

Sicherheit für Aussteller, Besucher und

auch unserer Mitarbeiter die richtige Entscheidung,

in diesem Jahr darauf zu verzichten.

Wir freuen uns, dass mit Oktober

2021 bereits ein Zeitfenster im nächsten

Jahr gefunden werden konnte und keine

vierjährige Pause entsteht, sodass Marktentwicklungen

und auch die Innovationszyklen

der Unternehmen nahtlos fortgesetzt

werden können“

„Ohne Frage ist die Vision seit Anbeginn Framos‘ wichtigste Messe,

auf der die neuesten und innovativsten Produkte vorgestellt

und am Markt eingeführt werden. Die Verschiebung ist aus unserer

Sicht notwendig, da auch wir befürchten, dass wir unsere

Zielkunden dieses Jahr auf diesem Wege nicht erreichen können.

Ebenso müssen wir unser Messepersonal schützen und können

wohl auch keine unserer international tätigen Applikationsingenieure

als Ansprechpartner oder hochkarätige Vertreter der

Hersteller wie etwa von Sony aus Japan für Kunden anbieten.

Natürlich hoffen wir, dass sich mit einem passenden Impfstoff

bis Herbst 2021 die Lage weitgehend normalisieren wird“

Bild: Framos

Bild: Cognex

Andreas Vrabl

Head of Center Vision, Automation & Control, AIT

„Wir bedauern natürlich, dass die Messe in diesem Jahr nicht

stattfinden kann. Die Vision ist für uns ein wichtiger Branchentreff

zum Austausch mit Integratoren, Zuliefern und Endkunden

und eine ideale Plattform, neue Produkte im Markt zu lancieren.

Andererseits begrüßen wir, dass die Vision 2021 zeitgleich mit

der Motek und im Wechsel mit der Automatica stattfindet. Die

Messen haben zwar eigene Profile, aber die Besuchergruppen

überschneiden sich. Daher bauen wir Messen als Marketinginstrument

nicht über Quadratmeter aus, sondern über die digitale

Reichweite und hoffentlich spannende Exponate, die virtuell

wie auch real abbilden, was unsere Bildverarbeitungsprodukte

leisten können“

Bild: AIT

„Die Vision bietet uns die Möglichkeit,

unsere neuesten Technologien und

Methoden aus den Bereichen High-

Speed Sensing, Computational Imaging

und Deep Learning einem internationalen

Fachpublikum kompakt und anschaulich

zu präsentieren. Sie ist eine

Plattform für Forschung und Industrie,

um sich auszutauschen und zu vernetzen.

Wir hoffen daher, dass die nächste

Vision 2021 stattfinden kann und

freuen uns, unsere Kunden und Partner

dort zu treffen“

Quality Engineering 05.2020 29

:: Special Bildverarbeitung

In der aktuellen EXO-Industriekamerafamilie

von SVS-Vistek

sind Blitz-Controller bereits

integriert Bild: SVS-Vistek

Integrierte Blitz-Controller

Schlanke Machine Vision

Um die benötigte Lichtmenge für qualitativ hochwertige Bilder zu erzeugen, arbeiten

Bildverarbeitungssysteme in der Regel mit externen Blitz-Controllern. In die Kamera integrierte

Steuerungseinheiten bietet jedoch Vorteile: Sie reduzieren Aufwand und Kosten für den

Anwender. SVS-Vistek hat ein entsprechendes System entwickelt.

Der Autor

Stefan Waizmann

Technisches Marketing

SVS-Vistek

www.vistek.com

Wichtige Voraussetzung für detailgetreue, hochauflösende

Bilder ist neben der Qualität von Kamera und Optik

eine optimale Beleuchtung. Moderne Bildverarbeitungssysteme

nutzen heutzutage meist Licht aus LED-

Quellen. Welche geometrische Form der Beleuchtung,

welche Lichtfarbe und welche Lichtstärke die optimalen

Bedingungen für die Aufnahme der bestmöglichen Bilder

ermöglichen, hängt von der jeweiligen Aufgabenstellung

ab. Wenn sich die zu prüfenden Objekte zum

Beispiel auf einem Transportband oder einer sonstigen

Fördereinrichtung unter einem Bildverarbeitungssystem

hindurch bewegen, benötigt man sehr viel Licht,

um kurze Aufnahmezeiten der Kamera und damit unverzerrte

Bilder der Prüfobjekte zu realisieren. Viel Licht

bedeutet jedoch zwangsläufig auch viel Abwärme, und

die ist für jede LED auf Dauer tödlich.

Der Ausweg aus dieser Problematik besteht darin,

Beleuchtungen nicht dauerhaft zu betreiben, sondern

nur dann einzuschalten, wenn die Kamera gerade belichtet.

Der wesentliche Vorteil dieser Vorgehensweise

besteht darin, dass Wärme nur während der tatsächlichen

Leuchtdauer produziert wird. Die LED kann in den

Zwischenphasen abkühlen und wird somit geschont.

Zudem lassen sich geblitzte LED-Beleuchtungen mit

Strömen betreiben, die um bis zu 100 % über ihrer Dauerstrom-Spezifikation

liegen. Durch dieses so genannte

Überblitzen lässt sich eine entsprechend höhere Lichtausbeute

während der Leuchtphase erzielen.

Controller sorgt für stabile Stromstärke

Zur Ansteuerung von LED-Beleuchtungen wird in vielen

Bildverarbeitungssystemen ein externer Blitz-Controller

verwendet. Seine Aufgabe ist es, die Ein- und Ausschaltvorgänge

exakt zu kontrollieren und dabei unter anderem

sicherzustellen, dass die Stromstärke über die gesamte

Dauer des Blitzes hinweg stabil ist und die eingestellte

Leuchtdauer möglichst präzise eingehalten wird.

Der Einsatz solcher Beleuchtungssteuerungen ist

heutzutage Standard. Dass diese Geräte jedoch separat

zur Kamera betrieben werden, bringt einige Nachteile

mit sich. Abgesehen von den zusätzlichen Anschaffungskosten

müssen Kamera und Blitz-Controller verkabelt

werden und erfordern einen nicht zu vernachlässi-

30 Quality Engineering 05.2020

genden Mehraufwand bei der Software-Einbindung in

die Applikation über zwei unterschiedliche Interfaces.

Das aufwendigere Gesamtsystem muss zudem über die

Lebenszeit der Applikation gewartet werden.

Ein alternativer, kostengünstigerer Weg besteht darin,

die Blitzsteuerung in die Kamera zu integrieren. SVS-

Vistek hat aus diesen Gründen bereits vor über zehn

Jahren die Entwicklung von Kameras mit integrierter

Blitzsteuerung angestoßen. Bis zu vier getrennt steuerbare

Kanäle stehen in den aktuellen Kameramodellen

mit der so genannten 4IO-Funktion des Unternehmens

zur Verfügung. Jeder dieser kurzschlussfesten Power-

Ausgänge liefert im Blitzbetrieb kurzzeitig bis zu 3 A

Strom, was für 95 % aller Anwendungen ausreicht.

Die Steuerung der I/Os erfolgt über die GenICam-

Schnittstelle der Kamera. Auf diese Weise entfallen die

Integration und Synchronisation eines weiteren Software-Interfaces,

was dem Anwender Zeit spart und den

Weg zur Applikation vereinfacht. Durch den Wegfall der

Verkabelung zwischen Kamera und Blitz-Controller und

vor allem des gesamten (und in der Regel teuren) externen

Blitz-Controllers reduzieren sich darüber hinaus die

Anschaffungskosten der Bildverarbeitungs-Hardware.

Anwendungen werden auf diese Weise sowohl physisch

als auch in der Software schlanker, was neben den Hardware-Einsparungen

auch die Entwicklungskosten der

Software verringert. Die Präzision hingegen nimmt zu:

Die Blitzsteuerung ist auf 15 ns genau einstellbar.

PWM und Sequenzer relativ frei auf bis zu vier Leitungen

unabhängige Ausgangssignale programmieren, die

als direkter Eingang zum Beispiel für Servomotoren

oder die SPS dienen können.

Die 4IO-Funktionalität stellt SVS-Vistek Anwendern

in all seinen Kamerafamilien durchgängig zur Verfügung.

Die besonders für den Factory Floor geeigneten

EXO- und die neuen FXO-Kameras sind in zahlreichen

Varianten mit unterschiedlichen CMOS- und CCD-Sensoren

von Sony, ON Semiconductor und CMOSIS verfügbar

und decken Auflösungen von 2,3 bis 31 Megapixel

ab. Trotz des integrierten Blitz-Controllers ermöglichen

die meisten dieser Kameras überdurchschnittliche Betriebstemperaturen

von (modellabhängig) bis zu 70 °C.

Möglich wird dies durch eine sehr enge thermische Anbindung

der Low-Power-optimierten Elektronik und des

Sensors an das gefräste Unibody-Gehäuse.

Natürlich ist es auch weiterhin möglich, die Power-

Out-Ausgänge einer Kamera mit einem externen Controller

zur Ansteuerung von LED-Beleuchtungen zu verbinden.

Die integrierte Lösung ist technisch jedoch unstrittig

einfacher und ökonomischer, so dass der Einsatz

von externen Blitz-Controllern in absehbarer Zeit wohl

zur Ausnahme werden wird.

■

Wärmeentwicklung wird verhindert

Wärmeentwicklungen in der Kamera führen zu einem

verstärkten Rauschen und somit zu einer schlechteren

Bildqualität. Um diesen Effekt zu umgehen, verwendet

SVS-Vistek bei seinen Kameras mit integriertem Blitz-

Controller leistungsfähige Metall-Oxid-Halbleiter-Feldeffekttransistor

(Mosfet) für den Power-Out, die nur

schalten können. Der Strom und damit die Helligkeit der

LED-Beleuchtung lässt sich mit der integrierten Pulse

Width Modulation (PWM) regulieren. Dabei ist die Taktfrequenz

in weiten Bereichen einstellbar, um flexibel

auf die jeweiligen Anforderungen reagieren zu können.

Die Ausgangsspannung entspricht immer der Versorgungsspannung

der Kamera.

Das 4IO-Interface der Kameras von SVS-Vistek kann

neben der Ansteuerung von LED-Beleuchtungen noch

weitere Aufgaben übernehmen. So beinhaltet es unter

anderem mehrere entprellbare physikalische Eingänge,

logische Funktionen zur Verarbeitung von Eingangssignalen

und einen äußerst flexiblen Sequenzer, über den

die exakte Ansteuerung mehrerer Beleuchtungseinheiten

vorgenommen werden kann. Alle Ein- und Ausgänge

arbeiten mit Pegeln bis zu 24 V und sind dadurch sehr

gut für die direkte Kommunikation mit einer SPS geeignet.

Wenig bekannt, aber von einigen Industriekunden

genutzt ist auch die Möglichkeit, das sehr flexibel programmierbare

PWM-Modul für Steuerungsaufgaben

mittels PWM-Signal zu verwenden. So lassen sich mit

Qualitätsstatistiken online

mit der OriginPro-Serverversion

Schnell signifikante Ausreißer erkennen sowie Muster und

Trends in Produkt- und Prozesseigenschaften aufdecken

Statistische Analysewerkzeuge in OriginPro:

Hypothesentests, ANOVA, Regression, Nichtparametrische Tests,

Lebensdaueranalyse, Multivariate Analysen, ...

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Quality Engineering 05.2020 31

:: Special Bildverarbeitung

Detail einer 50-Euro-Banknote – aufgenommen bei 10 m/s. Links: mit State-of-the-Art

Setup und Auflösung von 200 μm/px. Rechts: mit Xposure Farbkamera mit einer Auf -

lösung von 50 μm/px. Feinste Druckdetails sind scharf abgebildet Bild: AIT

Prüfung bei schnellen Produktionsprozessen

Inspektion bei vollem Speed

Qualitätsprüfungen bei hoher Geschwindigkeit stellen eine Herausforderung für die

Bildverarbeitungssysteme dar. Das AIT setzt dafür auf das Verfahren Computational Imaging,

das mit anderen Technologien kombiniert wird. Das ermöglicht zum Beispiel hochaufgelöste

Banknoten inspektion bei 10 m/s oder die Batteriefolienprüfungen mit bis zu 500 mm/s.

Die Autorin

Petra Thanner

Senior Research Engineer

AIT Austrian Institute of

Technology

www.ait.ac.at/hvs

Immer höhere Qualitätsanforderungen bei

kontinuierlich steigenden Produktionsgeschwindigkeiten

wecken den Bedarf für immer

schnellere, genauere aber auch flexiblere

Bildverarbeitungssysteme und -komponenten.

Um diesem Bedarf gerecht zu werden,

kombiniert das AIT Austrian Institute of

Technology Aufnahmekonzepte für die Prüfung

bei höchsten Transportgeschwindigkeiten

mit neuen Verfahren des Computational

Imaging. Dieses ist ein schnell wachsendes

Forschungsgebiet, das moderne

Bilderfassungstechnologien mit intelligenten

Algorithmen kombiniert. Ziel ist es dabei

– aus Bildsequenzen aufgenommen mit

unterschiedlichen Betrachtungs- und Beleuchtungswinkeln

– Bildinformationen zu

extrahieren, die mit konventioneller Bildverarbeitung

nicht abgeleitet werden können.

Die Kombination der Technologien ermöglicht

die Inspektion schwierigster Oberflächeneigenschaften

bei höchsten Prüfgeschwindigkeiten.

Beispiel Banknoten:

Kleinste Details gestochen scharf

Ausgangsbasis dafür ist eine am AIT entwickelte

Kamera. Sie erreicht Zeilenraten bis

zu 600 kHz in monochrome und 200 kHz in

RGB. Im Vergleich zu anderen Zeilenkameras

ist sie um den Faktor 2 bis 3 schneller. Für

die industrielle Inspektion bedeutet das,

dass bei gleicher Produktionsgeschwindigkeit

höhere optische Auflösungen erzielbar

sind. Damit können selbst kleinste Merkmale

automatisiert überprüft und Fertigungsprozesse

optimiert werden.

32 Quality Engineering 05.2020

Ein Beispiel für den Einsatz der Technologie

ist die Produktion von Sicherheitsdokumenten

wie zum Beispiel Banknoten. Diese

unterliegen höchsten Qualitätsanforderungen.

Sie werden bei einer Geschwindigkeit

von 10 m/s produziert. Dabei müssen auch

die kleinsten Defekte zuverlässig erkannt

und aussortiert werden.

Aktuell eingesetzte Kameratechnologien

erreichen bei diesen Prüfgeschwindigkeiten

eine optische Auflösung von 100 μm pro Pixel.

Kleine Druckelemente – wie zum Beispiel

feinste Linien oder Mikrotext – lassen

sich mit dieser Auflösung nicht ausreichend

scharf abbilden. Die 600 kHz Zeilenfrequenz

der Xposure:camera hingegen ermöglicht

es, die Banknoten mit 50 μm pro Pixel bei 10

m/s zu inspizieren. Damit können selbst

kleinste Details wie Mikrotexte gestochen

scharf abgebildet und automatisiert überprüft

werden.

Geschwindigkeit als Enabler

für neue Sensorkonzepte

Die hohe Zeilenfrequenz ermöglicht nicht

nur höhere optische Auflösungen, sondern

kann auch genutzt werden, um im Zeitmultiplex-Verfahren

aus unterschiedlichen

Richtungen zu beleuchten. Die schnelle LED-

Blitztechnologie Xposure:flash mit Blitzfrequenzen

bis zu 600 kHz ist dafür die perfekte

Ergänzung. Gemeinsam mit der Xposure:camera

ergibt das ein kompaktes und robustes

High-speed Photometric Stereo System

(xposure:photometry) mit Abtastraten

bis zu 200 kHz bei simultaner Berechnung

von Albedo-Bild und Gradientenbild.

Photometric Stereo (PS) ist eine Methode

des Computational Imaging, die auf Basis

mehrerer Aufnahmen eines Objektes mit

unterschiedlichen Beleuchtungsrichtungen

die lokalen Oberflächenkrümmungen berechnet.

Photometric Stereo ist zum Beispiel

für die Inspektion von Batteriefolien eine

geeignete Prüfmethode, um Beschichtungsfehler

zu detektieren.

Materialkombination als Herausforderung

für die Prüftechnik

Die Sicherheit von Batterien hängt von der

Qualität des Produktionsprozesses ab. Fehler

bei der Herstellung der Elektroden können

zu Leistungseinbußen oder sogar zu

Kurzschlüssen führen, die schwerwiegende

Folgen nach sich ziehen können.

Batteriefolien bestehen aus metallisch

glänzendem Trägermaterial aus Aluminium

oder Kupfer mit dunkelgrauer bis schwarzer

Beschichtung aus NMC oder Graphit. Sie

werden in einem kontinuierlichen Beschichtungsprozess

bei Geschwindigkeiten bis zu

500 mm/s gefertigt. Der Einsatz von PS umgeht

hier die traditionellen Schwierigkeiten,

die bei der optischen Inspektion dieser Materialkombination

typischerweise entstehen.

■

KUNDENSPEZIFISCHE

LÖSUNGEN FÜR:

TELEZENTRISCHE

OBJEKTIVE

TELEZENTRISCHE

BELEUCHTUNGEN

CCD OBJEKTIVE

ASPHÄREN

F-THETA OBJEKTIVE

STRAHLAUFWEITER

LINSENSYSTEME

TRAPPED ION

Links: Prüfanordnung zur Batteriefolieninspektion. Rechts: 2D-Aufnahme der Batteriefolie (oben), Oberflächennormalen

(Mitte) mit sichtbaren Falten und Blasen, Gradientenbild (unten) mit sichtbaren Falten und Dellen

Bild: AIT

Sill Optics GmbH & Co. KG

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Quality Engineering 05.2020 Quality Engineering_60x270_sill optics_05.indd 1 02.09.2020 13:59:37 33

:: Special Bildverarbeitung

Die Kameras nehmen je ein

90°- Segment des zu prüfenden

Produktes auf. Die Bilder werden

anschließend softwareseitig zur

einer Aufnahme zusammengesetzt

Bild: ISW

Einfache Abbildung rotationssymmetrischer Objekte

Alles im 360-Grad-Blick

Bisherige Systeme zur Kontrolle von rotationssymmetrischen Objekten erkennen häufig nur

Serienfehler. Eine neue Lösung von IWS ermöglicht eine 100-%-Prüfung, die auch einmalig

auftretende Produktfehler entdeckt. Mit dabei: vier Industriekameras der CX-Serie von Baumer,

deren gleichzeitig aufgenommene Bilder ein Produkt komplett abbilden.

Die Autorin

Nicole Marofsky

Marketing

Communication

Baumer

www.baumer.com

Rotationssymmetrische Objekte – hinter dieser etwas

sperrigen Bezeichnung verbergen sich viele Produkte

des täglichen Lebens. Dazu zählen etwa Sprühdosen,

Ampullen oder Konserven – also Objekte, die komplett

abbildbar sind, wenn man sie um die eigene Achse

dreht. Man findet sie in Zylinderform häufig im Pharmabereich

und in der Verpackungsindustrie für Lebensmittel

und Getränke.

Derzeitige Ansätze zur Kontrolle rotationssymmetrischer

Produkte konzentrieren sich darauf, dass diese auf

einer definierten Strecke mit konstanter Geschwindigkeit

und exakter Belichtungszeit vor einer Kamera einmal

komplett um die eigene Achse gedreht werden. Die

Aufnahme wird dann abgewickelt und per Bildverarbeitung

geprüft.

„Oft sind die Nahtbereiche zwischen den einzelnen

Bildern jedoch unsauber, so dass teilweise nur Serienfehler,

also Fehler über mehrere Produkte, in einem

Strom erkannt werden können“, sagt Stefan Tukac, Prokurist

bei Industrielle Sensorsysteme Wichmann (ISW).

Das muss besser gehen, dachten sich die Ingenieure bei

ISW: eine 100 % Kontrolle, die auch einmalig auftretende

Produktfehler sicher detektiert und gleichzeitig im

Produktionstakt bleibt. Ein halbes Jahr später war die

neue Prüfanlage unter dem Namen „4ninety“ fertig. Der

Name ist dabei Programm: Das System deckt mit vier

Kameras von Baumer jeweils 90° des Umfangs eines

runden Körpers ab. „Genau also die 360°, die auch eine

Abwicklung beinhaltet“, erläutert Tukac. Die vier Einzelbilder

werden softwareseitig ohne Überlappung zu einem

Gesamtbild zusammengesetzt und ausgewertet.

System lässt sich schnell anpassen

Der Ansatz von ISW ist mit geringem Aufwand in bestehende

Produktionsprozesse integrierbar. Die Prüfzelle

kann über jedem beliebigen Förderband platziert werden.

Mithilfe verschiedener Achsen sind Kameras und

Beleuchtung an unterschiedliche Transportbänder und

Produkte innerhalb kürzester Zeit angepasst.

Einmal platziert, korrekt ausgerichtet und softwareseitig

eingerichtet, übernimmt die Anlage vielfältige

34 Quality Engineering 05.2020

Prüfaufgaben. Kontrolliert werden können die Formen

von Produkten – zum Beispiel auf Unversehrtheit, Maßeinhaltung

oder Deckelplatzierung. Aber auch die Anwesenheit

und Lage von Merkmalen wie die korrekte

Platzierung von Etiketten bis hin zur Prüfung von aufgebrachten

1D- und 2D-Codes oder von Texten (OCR/OCV)

sind möglich.

„Unsere Standard-Bibliothek besteht aus mehreren

tausend Schriftarten. So können wir Klarschriften von

Kunden unseren Standardschriften wie „Document“,

„Universal“ oder „Pharma“ für eine sichere Lesbarkeit

zuordnen“, erläutert Tukac das Vorgehen bei OCR. Die

Lage und Position von Merkmalen werden in Weltkoordinaten

gemessen, so dass durch die einfache Definition

fester Schwellwerte fehlerhafte Produkte anhand

der gemessenen Abweichungen in Millimeter oder Grad

aussortiert werden können. Bei der Etikettenerkennung

setzt ISW auf einen Graustufen- und Kontur-Algorithmus,

der aufgenommene Etiketten mit einem Master

vergleicht. Bei Unterschieden wird das Produkt ausgeworfen.

Herzstück Bildverarbeitung

Das Herzstück der Prüfanlage liegt in der softwareseitigen,

eigens entwickelten Bildverarbeitung. Grundlage

ist dabei die Aufnahme von Bildern mit sehr guter Bildqualität.

„Wir setzen dafür auf Kameras der CX-Serie von

Baumer, mit denen wir sehr gute Erfahrung bezüglich

hoher Zuverlässigkeit und guter Kompatibilität zu unseren

Software-Routinen haben“, sagt Tukac. Zum Einsatz

kommen vier 5-Megapixel-CX.I-Kameras mit Sony Pregius

IMX264 Sensor. Polarisationsfilter unterdrücken die

Reflektionen auf den Produkten durch die Beleuchtung.

Mit dem vom Baumer patentierten modularen Tube-

System werden Kamera und Objektiv zusätzlich durch

eine variable Anzahl an Zwischenringen zum Beispiel

gegen Staub geschützt. Gleichzeitig wird damit die

Schutzart IP 65 / IP 67 erreicht. Kombiniert mit der hartanodisierten

Oberfläche sind die Kameras so gegenüber

den in Lebensmittelumgebungen oft notwendigen Reinigungen

perfekt gerüstet.

„Neben standardkonformer GigE-Vision-Schnittstelle

sind die Kameras zudem lichtstark, liefern rauscharme

Bilder und überzeugten uns mit schneller, zuverlässiger

Bildübertragung“, so Tukac. Mit ihrer hohen Bildqualität

unterstützen die Kameras ideal bei der Detektion

kleiner Abweichungen und der korrekten Nahtbildung

zwischen den Einzelbilden. Know-how steckt dabei

auch in der Rechenleistung, die immer ein rares Gut

ist, wie Tukac weiß: „Das Zurückrechnen der vier einzelnen

Bilder mit je fünf Megapixel Auflösung in eine Ebene

und die Berechnung der Nahtstellen ist sehr prozessorlastig“.

ISW löste dies mit einem leistungsstarken

Rechner, Multithreading, einer sehr guten Grafikkarte

zur Auslagerung rechenintensiver Operationen und einer

cleveren Programmierung. Sollen Produkte mit

mehreren Etiketten geprüft werden, die starke Hell- und

Dunkelkontraset aufweisen, kann das System auch mit

vier LXG-Modellen mit einer Auflösung von vier Megapixel

und HDR-Funktion betrieben werden.

„Seit 2019 bieten wir unser System am Markt an. Unsere

bisherigen Kunden aus dem Pharmabereich und

der Verpackungsindustrie für Lebensmittel sind durchweg

zufrieden“, freut sich Tukac. Das Potenzial ist aufgrund

der breiten Anwendbarkeit jedoch noch viel größer.

Denn: Nicht nur zylindrische Objekte – auch andere

geometrische Formen, z.B. sechseckige Verpackungen

sind mit 4ninety überprüfbar. „Eine Anpassung in der

Software reicht hier aus, damit wir mögliche Abbildungsfehler

aufgrund der Objektgeometrie ausgleichen

können“, so Tukac.

■

Quality Engineering hakt nach

Stefan Tukac,

Prokurist bei IWS,

über den Nutzen

der neuen Bildver -

arbeitungslösung

:: Was würden Sie als den größten Nutzen

beschreiben, den die neue Lösung den Anwendern

bringt?

Tukac: Die Lösung ist eine einfach zu integrierende,

kostengünstige Alternative zu

herkömmlichen Anwendungen auf Basis einer

Zeilenkamera in Kombination mit komplexem

Maschinenbau für das Produktund

Bauteil-Handling.

:: Gibt es bestimmte technische Voraussetzungen,

die bei Unternehmen gegeben sein

müssen, um Ihre Lösung einsetzen zu können?

Tukac: Die 4ninety kann je nach Ausführungsvariante

autark mit eigener Vereinzelung

und NIO-Ausschleusung oder vernetzt

im Anlagenverbund betrieben werden. Im

vernetzten Modus können alle Schnittstellenstandards

wie etwa TCPIP oder Profinet

bedient werden. Gerade in Hinblick auf

Support, Schulung, Anlaufbegleitung oder

Anlegen und Rüsten von neuen Produkten

beziehungsweise Bauteilen macht es Sinn,

eine Fernwartungsmöglichkeit über die IT

zu realisieren

:: Gibt es neue Anwendungen, die mit der

Lösung möglich werden, die mit bisheriger

Technik nicht umzusetzen sind?

Tukac: Der Vorteil ist die Bildaufnahme in

Bewegung bei maximaler Geschwindigkeit.

Bisher mussten Produktionsschritte aufwendig

angepasst werden, um zum Beispiel

das Produkt oder Bauteil gezielt vor einer

Zeilenkamera rotieren zu lassen, damit

eine 360°-Abwicklung aufgenommen werden

kann.

■

Quality Engineering 05.2020 35

:: Special Bildverarbeitung

Mit Spezialkameras und

Künstlicher Intelligenz

lassen sich Prüfvorgänge

automatisieren Bild: Deevio

Machine Learning automatisiert visuelle Kontrollen

Visuelle Prüfungen mit Intelligenz

Das Zusammenspiel von moderner Kameratechnik, Beleuchtungstechnik und

Bildverarbeitungslösungen, die auf Machine Learning basieren, übertrifft manuelle

Prüfverfahren in puncto Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Dabei ist das volle Potenzial der

Machine-Vision-Technologie noch längst nicht ausgereizt.

Der Autor

Damian Heimel

COO und Co-Founder

Deevio

www.deevio.ai

In der digitalen Fabrik spielen Machine-Learning-Verfahren

eine bedeutende Rolle. Dies gilt auch und gerade

für Systeme zur Kontrolle der Produktqualität. Zum Einsatz

kommen hier automatisierte Machine-Vision-Systeme

– ein komplexes Zusammenspiel aus Kameras

und Lichtanlagen, aus Hard- und Software, sowie aus einem

ausgeklügelten, auf den spezifischen Anwendungsfall

ausgerichteten Bildauswertungsregelwerk.

Der Vorteil des automatisierten Machine-Vision-Verfahrens

gegenüber einem „manuellen“ Prüfverfahren

durch menschliche Fachkräfte liegt auf der Hand: Konstanter

und gleichmäßiger werden die Kontrollrichtlinien

– die zudem jederzeit nachverfolgt werden können –

durchgesetzt. Die durchschnittliche Fehlerquote des

Produktionsausstoßes kann signifikant gesenkt werden.

Zudem beeinflusst nicht die „Tagesform“ des geschulten

Prüfpersonals die finale Fehlerquote.

Lange Zeit hielt sich der Einsatz Machine-Learningbasierter

Bildverarbeitungssysteme dennoch in überschaubaren

Grenzen. Der benötigte Rechenbedarf war

einfach zu groß. Statt über ein Machine-Learning-Verfahren

wurden die Regeln der Machine-Vision-Systeme

deshalb umständlich von einem Systemintegrator definiert

und manuell – Bild für Bild – eingegeben, mit der

Folge eines stark beschränkten Anwendungsspektrums.

Bei regelbasierten Bildverarbeitungssystemen muss

der verantwortliche Systemintegrator feste Regeln definieren.

Dem System werden bei der späteren Auswertung

der zu vergleichenden Bilddaten praktisch keine

Spielräume gewährt. Für bestimmte Aufgabenbereiche

genügt dieses Verfahren vollauf. Etwa dann, wenn es

um die Prüfung klar definierter Eigenschaften geht, die

nicht in Varianz auftreten können. Soll beispielsweise

die korrekte Länge, Höhe oder Breite eines Produkts kontrolliert

werden – und gilt es nur, „richtig“ oder „falsch“

festzustellen – lassen sich mit diesem System sehr gute

Ergebnisse erzielen. Auch heute noch ist es deshalb vielerorts

erfolgreich im Einsatz, aber eben nicht in besonders

komplexen Qualitätskontrollen.

Denn bei Anwendungsgebieten mit größerer Varianz

stoßen regelbasierte Machine Vision-Systeme rasch an

ihre Grenzen. Müssen im Rahmen eines regelbasierten

Verfahrens doch alle erdenklichen Varianten eines Fehlers

– für alle erdenklichen Fehlerarten – eingegeben

werden. Qualitätskontrollen, bei denen ein Produkt auf

einen variantenreichen Fehler wie zum Beispiel eine

36 Quality Engineering 05.2020

Delle oder einen Riss kontrolliert werden soll, scheiden

damit oft aus. Außerdem müssen alle möglichen Umweltbedingungen

bei der Bildaufnahme – beispielsweise

Änderungen der Lichteinstrahlung – berücksichtigt

werden, da sonst die Pseudofehlerrate signifikant ansteigen

könnte. Erhebliche Teile der zu kontrollierenden

Produktion, die eigentlich in Ordnung sind, würden

dann fälschlich als fehlerhaft identifiziert und aussortiert.

Aus diesem Grund konnten sich kostenintensivere,

ungenauere und weniger konstante manuelle Qualitätsprüfungen

in den vergangenen Jahren vielerorts

noch halten. Doch dies ändert sich nun. Denn technische

Fortschritte im Hardwarebereich ermöglichen

mittlerweile den Einsatz von rechenintensiven Deep-

Learning-Verfahren bei der Erstellung der Kontrollregeln.

Nun können automatisierte Machine-Vision-Systeme

zeigen, was wirklich in ihnen steckt.

Bildverarbeitungssysteme trainieren

Beim Deep Learning, einem Verfahren auf Basis künstlicher

neuronaler Netze, wird ein Modell anhand von Beispielen

auf die verschiedenen Defekte trainiert. Mit jedem

Training gewinnt es an Effizienz. Richtig trainiert

kann es einen Genauigkeitsgrad von über 99 % erreichen

– was es insbesondere für Qualitätskontrollen in

sehr fehlersensitiven Branchen wie Automotive oder

Pharma empfiehlt. Gerade im Automotive-Kontext können

moderne, KI-basierte und lernfähige Systeme ihre

Stärken voll ausspielen. Das Spektrum an Materialien,

die sehr eng getaktete und teilweise über den gesamten

Globus verteilte Supply Chain und nicht zuletzt die

mögliche Ausstattungs- und Farbenvielfalt beschert

den eingesetzten Qualitätskontroll-Systemen ein fast

unerschöpfliches Potential an möglichen Fehlern. Selbst

ein Blechprägestück kann bereits eine so breite Vielfalt

von Dellen, Kratzern oder anderen Formabweichungen

aufweisen, dass regelbasierte Lösungen schnell aufgeben

und Ausschussquoten produzieren, die früher oder

später die Produktion ausbremsen und die Kosten explodieren

lassen.

Drei Trainingsoptionen für maschinelles Lernen

Über drei Trainingsvarianten können Machine-Learning-

Modelle beim Deep Learning prinzipiell ausgebildet

werden: Supervised Learning, Unsupervised Learning

und Reinforcement Learning. Beim Supervised Learning

wird das Modell in Begleitung einer Produkt-Fachkraft

trainiert. Sie kontrolliert die korrekte Eingabe der Daten

sowie die Anwendung des Erlernten durch das Modell.

Ist diese korrekt, gibt sie eine positive Rückmeldung.

Diese Methode ist am weitesten verbreitet und funktioniert

bereits prozesssicher. Beim unüberwachten Lernen

erzeugt das Modell dagegen selbstständig Klassifikatoren,

nach denen es die Eingabemuster beurteilt –

ohne Zielvorgaben und ohne „Belohnung“ durch die

Umwelt. Beim Reinforcement Learning schließlich,

sucht das Modell über Trial-and-Error-Verfahren nach

Lösungen, die seine „Belohnung“ maximieren. Diese

beiden Technologien haben enormes Potential, benötigen

allerdings noch weitere Forschung für den dauerhaften

Einsatz in Produktionslinien.

Beim Anlernen von Machine-Vision-Deep-Learning-

Modellen im Produktionskontext kommt meist ein Supervised

Learning-Verfahren zum Einsatz. Zunächst

wird in das Modell ein Set von fehlerfreien und fehlerhaften

Bildern des zu überprüfenden Produkts eingespeist,

anhand derer es dann von Data Scientists trainiert

wird. Hat es hier eine gewisse Effizienz erreicht

und sich die Grundlagen erarbeitet, werden dann in einem

zweiten Schritt Produktbilder aus der laufenden

Produktion eingespeist. Das Training wird nun zusätzlich

von einer Produkt-Fachkraft begleitet, deren Feedback

zu den Einschätzungen des Modells in den Trainingsprozess

integriert wird. Unablässig wird das Modell

so über mehrere Wochen trainiert. Am Ende, wenn

ein Genauigkeitsgrad von über 99 % erreicht ist, werden

das Modell und die Machine Vision-Apparatur dann in

die Produktionslinie integriert. Der Vorteil daran: Defekt-Merkmale

kann das Deep Learning-Modell dann

generalisieren – also auch an bislang unbekannten,

neuen Produkten erkennen und richtig zuordnen.

Der Ansatz von Deevio bezieht bei der eigenentwickelten,

KI-basierten Lösung bereits vorhandene Hardware

umfassend mit ein – und nutzt zudem auch noch

bestehende Bilder-Datenbanken. Dies verbessert einerseits

den Return on Investment, sorgt aber auch dafür,

dass die Zeitspanne bis zum Regelbetrieb erheblich reduziert

werden kann. Benötigen manuelle Prüfer für die

Prüfung und Freigabe eines Werkstücks bis zu 20 s, erkennt

die KI-automatisierte Qualitätskontrolle von Deevio

üblicherweise bereits innerhalb von weniger als 1 s,

ob das geprüfte Produkt den vorab definierten strengen

Kriterien entspricht – oder direkt ausgesondert werden

muss. Die dazugehörigen „AI-Boxen“ (Mini-Computer

und einsatzoptimierte Grafikkarte) lassen sich einfach

in vorhandene Infrastrukturen integrieren.

■

Bildverarbeitungssoftware

ist bereits bei der

Qualitätskontrolle im

Einsatz Bild: Deevio

Quality Engineering 05.2020 37

Das System S70 von

Inspekto auf einer

Produktionslinie: Auf

dem Bildschirm ist das

zu überprüfende Bauteil

zu sehen Bild: Inspekto

Plug & Play für die industrielle Bildverarbeitung mit KI

Intelligent und autonom

Unternehmen in allen Branchen flexibilisieren ihre Fertigungsprozesse. Sensorik hilft hier dabei

zu gewährleisten, dass neue Prozesse keine Qualitätseinbußen mit sich bringen. Autonome

Maschinenbildverarbeitung kann in diesem Kontext die Grenzen der Künstlichen Intelligenz (KI)

ausdehnen. So kann letztlich auf Marktbedürfnisse schneller reagiert werden.

Der Autor

Yonatan Hyatt

CTO und Mitbegründer

Inspekto

www.inspekto.com

Industrielle Bildverarbeitung spielt eine entscheidende

Rolle in der Qualitätssicherung, da sie Herstellern ermöglicht,

zu ermitteln, welche Produkte gemäß den Vorgaben

hergestellt wurden und welche Fehler aufweisen –

eine unumgängliche Folge eines jeden Fertigungsprozesses.

Durch den Einsatz von Bildverarbeitungslösungen

für die Qualitätsprüfung können Fertigungsunternehmen

fehlerhafte Produkte schnell und effizient identifizieren

und auf diese Weise manuelle Prüfungen vermeiden,

die teuer, zeitaufwändig und unzuverlässig sind.

Der Erfolg der Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung

in der industriellen Fertigung beruht auf der

Tatsache, dass sie schnellere, genauere und kostengünstigere

Ergebnisse bietet als manuelle visuelle Inspektionen.

In Deutschland bringt ein Mitarbeiter in der Automobilbranche

einen Mehrwert von durchschnittlich

596.000 Euro pro Jahr für das Unternehmen ein. Wenn

Mitarbeiter also für mühselige Inspektionsaufgaben

eingesetzt werden, die keinen Mehrwert generieren,

wird dies für den Hersteller nicht effektiv sein.

Darüber weisen manuelle Inspektionen eine Fehlerquote

von rund 25 % auf. In komplexen Anwendungen,

wie zum Beispiel bei Baugruppen mit vielen kleinen

Komponenten und engen Toleranzen, kann die Fehlerrate

sogar noch höher sein. Oder es kann sein, dass die

manuelle Inspektion aufgrund der Komplexität der Aufgabe

keine realistische Option ist.

Durch den Einsatz von Bildverarbeitungslösungen

können Hersteller diese Probleme überwinden, aber

auch diese Lösungen sind mit vielen Nachteilen behaftet.

Das erste Problem ist, dass Werkleiter keine direkte

Kontrolle über das System haben, da herkömmliche Maschinenbildverarbeitungslösungen

ad hoc von einem

Systemintegrator entwickelt werden. Der Integrator ist

verantwortlich für die Auswahl der richtigen Komponenten

– Objektive, Framegrabber, Software und mehr –

sowie für Konzeption, Integration und Testen der Lösung

in der Produktionsstraße.

Die Kosten sind ein weiteres Hindernis, da herkömmliche

Lösungen einen Mindestpreis von 20.000 Euro haben

und bis zu 150.000 Euro pro Prüfungspunkt kosten

können. Schließlich erfordern diese Lösungen lange

Stillstandszeiten, um installiert und geschult zu werden.

Und sie sind inflexibel, da sie nur für die Inspektion

eines bestimmten Produkts an einem bestimmten

Standort ausgelegt sind.

Als Antwort auf die Probleme in Bezug auf Kosten,

Komplexität und mangelnde Flexibilität, die Hersteller

davon abhalten, Bildverarbeitungstechnologien in großem

Maßstab einzusetzen, hat Inspekto mit der autonomen

Maschinenbildverarbeitung (AMV) eine neue Kategorie

der Bildverarbeitung für die Qualitätsprüfung entwickelt.

AMV ist eine Hybridtechnologie, die computergestütztes

Sehen, Deep Learning und Softwareoptimie-

38 Quality Engineering 05.2020

Special Bildverarbeitung ::

rung in Echtzeit miteinander verbindet. Im Gegensatz zu

herkömmlichen Bildverarbeitungsprojekten sind AMV-

Systeme eigenständige Produkte, die beliebige Anwender

in 30 bis 60 min an der Produktionslinie installieren

können, ohne dabei auf einen Bildverarbeitungsexperten

zurückgreifen zu müssen. Der Anwender muss dabei

keine Erfahrung in der Kommentierung oder Kennzeichnung

von Daten haben, da das System die Eigenschaften

des zu inspizierenden Objekts vollständig autonom und

mit minimalem menschlichen Eingriff lernt.

Bei der Einrichtung schaltet der Anwender lediglich

den Controller ein und stellt sicher, dass das Sichtfeld

den zu untersuchenden Bereich abdeckt. Er platziert

dann einen guten Musterartikel im Sichtfeld und markiert

den Bereich von Interesse, in dem das System Fehler

erkennen soll. Im Gegensatz zu herkömmlichen Qualiätssicherungslösungen,

bei denen Hunderte oder sogar

Tausende von guten und defekten Musterprodukten

erforderlich sind, benötigen AMV-Systeme durchschnittlich

nur 20 bis 30 gute Muster und keine defekten

Teile. Die autonome Maschinenbildverarbeitung

stellt die Parameter der herkömmlichen Qualitätssicherung

auf den Kopf. Anstatt sich zu merken, wie ein fehlerhaftes

Objekt aussieht, lernen Systeme – ähnlich wie

ein Mensch –, wie ein einwandfreies Objekt aussehen

soll.

Sobald ein AMW-System in Betrieb ist, vergleicht es

jedes Bild mit den der Einrichtung gespeicherten und verifiziert

sowohl Formtoleranzen als auch Oberflächenvariationen,

um Fehler und Mängel zu erkennen. Das System

kommuniziert dann den Ort eines Defekts an einen

Bediener oder eine speicherprogrammierbare Steuerung

(SPS), sodass das defekte Produkt schnell aus der Produktionsstraße

entfernt werden kann. Auf diese Weise werden

keine Zeit und Ressourcen verschwendet werden,

um ein bereits fehlerhaftes Produkt fertigzustellen.

über tatsächliche Fehler, da es keine Fehlalarme aufgrund

von Bewegungs-, Ausrichtungs- oder Beleuchtungsänderungen

gibt. Während sie in Betrieb sind, lernen

AMV-Systeme ständig weiter. Sollte das System eine

Abweichung erkennen, die der Hersteller nicht als

Fehler ansieht, dann lernt es daraus und meldet den

gleichen Fehler in Zukunft nicht wieder.

Sehr hohe Flexibilität hinsichtlich der

zu inspizierenden Bauteile

AMV-Systeme sind nicht produktspezifisch, sondern

universell. Da sie nicht speziell für die Inspektion eines

bestimmten Artikels konfiguriert werden, können sie

für Artikel in beliebigen Branchen und für jegliche Fertigungsmethoden

verwendet werden. AMV-Systeme können

über alle gängigen Industrieprotokolle wie zum Beispiel

Profinet, Ethercat oder Modbus mit den SPS des

Herstellers kommunizieren, und sie können an beliebigen

Positionen entlang eines Profils von Bosch installiert

werden, das in den meisten Produktionsstraßen

verwendet wird.

Ein Techniker kalibriert

das S70 System

Bild: Inspekto

Systeme sind selbsteinstellend, selbstlernend

und selbstjustierend

Die Autonomie in der autonomen Maschinenbildverarbeitung

basiert auf mehreren KI-Modulen, die zusammenarbeiten.

Die von Inspekto entwickelten Algorithmen

machen AMV-Systeme selbsteinstellend, selbstlernend

und selbstjustierend. Ein KI-Modul zur Videosensor-Optimierung

passt die Beleuchtung und Kameraparameter

automatisch an das zu untersuchende Produkt

und die Umgebungsbedingungen an, damit das System

ein Bild erhält, bei dem Fokus, Tiefenschärfe, Belichtung

und Dynamikumfang perfekt sind. Dank dieser Funktionsweise

können sich AMV-Systeme im Gegensatz zu

herkömmlichen Lösungen an veränderte Lichtverhältnisse

anpassen und zu jeder Tageszeit effektiv betrieben

werden. Ein KI-Modul zur Erkennung und Ausrichtung

erkennt Produkte automatisch im 3D-Raum. Dies bedeutet,

dass das System Produkte auch dann erkennt,

wenn sie an einem anderen Ort oder in einer anderen

Ausrichtung als die gespeicherten erscheinen. Deshalb

benachrichtigt das System den Bediener ausschließlich

Diese Flexibilität, gekoppelt mit den minimalen Anfangsinvestitionen

für AMV-Systeme, unterstützt die visuelle

Qualitätssicherung in jeder Phase der Produktion

– ein Ansatz, den Inspekto als Total Quality Assurance

bezeichnet, also umfassende Qualitätssicherung. Im

Laufe der Zeit können Hersteller mit Hilfe von Total Quality

Assurance Bereiche identifizieren, in denen Fehler

häufiger auftreten, und diese optimieren.

■

Webhinweis

In diesem Video von der Vision 2018 erklärt Inspekto-

CEO Harel Boren den Ansatz des Unternehmens:

http://hier.pro/all3U

Quality Engineering 05.2020 39

:: Technik

Hairpins aus beschichtetem

Kupfer ersetzen im

neuen VW Elektromotor

herkömmlichen Kupferdraht

Bild: Zeiss

Messtechnik ist Schlüssel für die Serienfertigung bei Volkswagen

Hairpins haargenau vermessen

In seinem Komponentenwerk in Salzgitter produziert Volkswagen wichtige Bauteile für den

Elektromotor App 310, der seit diesem Jahr einem breiten Kundenkreis Elektromobilität

ermöglicht. Das Konzept des Hairpin-Stators stellte dabei die Qualitätssicherung vor neue

Herausforderungen. Eine Messlösung von Zeiss brachte den Durchbruch.

Glücklich mit der Lösung von Zeiss: Die beiden VW-

Mitarbeiter Pascal Schmidt (links) und Philip Kurz

Bild: Zeiss

Der Autor

Dr. Matthias Ernst

Storymaker

im Auftrag von

Zeiss

www.zeiss.de

Bis zu 310 Nm Drehmoment, 204 PS und

550 km Reichweite – das sind die Eckdaten

des VW ID3, dem ersten rein als Elektroauto

konzipierten Serienfahrzeug von Volkswagen.

Der Kompaktwagen ist der Vorreiter einer

ganzen Reihe von Elektrofahrzeugen aus

dem Volkswagen-Konzern, der für die Zukunft

konsequent auf die Elektrifizierung

seines Portfolios setzt. Und diese elektrische

Zukunft ist für VW seit September Realität:

Künftig sollen allein in Deutschland jährlich

bis zu 500.000 ID3 vom Band laufen. Zusätzliche

Werke in anderen Ländern mit hoher

Nachfrage nach Elektroautos, wie etwa China,

werden diese Stückzahl noch weiter erhöhen.

Wesentliche Bauteile des Elektromotors

für die Plattform Modularer E-Antriebs-Baukasten

(MEB) entstehen im Volkswagen

Group Components Werk in Salzgitter, darunter

der Rotor und Stator des E-Antriebs.

Beim Stator setzt Volkswagen auf ein Konzept

mit Hairpins. Dadurch können Statoren

in ähnlichen Taktzeiten wie beim Verbrennungsmotor

hergestellt werden. Aber das

ist nicht der einzige Vorteil: „Der Hairpin-

Motor bietet gegenüber herkömmlichen

Elektromotoren spürbar mehr Leistung bei

deutlich weniger Gewicht“, erklärt Philip

Kurz, der im Komponentenwerk Salzgitter

zuständig ist für Motorplanung und -prüfung

ist. An dieser Technologie arbeiten viele,

so Kurz, „aber wir sind definitiv die ersten,

die das in Großserie produzieren.“

Ein wesentlicher Faktor stellte dabei ursprünglich

eine Hürde dar: die Qualitätssicherung.

Durch die Beschaffenheit der Hairpins

ist eine Vermessung mit taktilen oder

optischen Messmethoden, wie sie im traditionellen

Motorenbau zum Einsatz kommen,

nicht möglich. Daher hat Zeiss zusammen

mit Volkswagen eine Messlösung entwickelt,

die alle Anforderungen von VW erfüllt,

und es dem Autobauer ermöglicht, mit

der Elektromobilität wie geplant in Großserie

zu gehen.

Bei den Hairpins kommt

die klassische Messtechnik an ihre Grenzen

Beim neuen Stator des intern APP 310 genannten

Elektromotors kommen statt der

herkömmlichen Wicklung von Kupferdraht

Hairpins aus beschichtetem Kupfer zum

Einsatz. Diese werden in einem automatisierten

Prozess in ihre namensgebende

40 Quality Engineering 05.2020

Form einer übergroßen Haarnadel gebogen.

Die klassische Messtechnik kam angesichts

der Beschaffenheit und des Verarbeitungsprozesses

hier an ihre Grenzen, erklärt Pascal

Schmidt, Mitarbeiter der Qualitätssicherung:

„Das Kupfer ist leicht verformbar, deswegen

können wir es nicht taktil antasten.

Außerdem glänzt es und ist halb lichtdurchlässig,

ist also auch für optische Sensoren

schwer zu erfassen.“

Dazu kommt die Tatsache, dass die Form

der gefertigten Hairpins nicht der der Einbauposition

entspricht, wenn sie als Verbund

in die Nuten des Stators eingeführt

werden. Und nicht zuletzt erforderte die

„virtuelle Bauraumhülle“ eine völlig neue

Herangehensweise an die Qualitätssicherung

im Motorenbau. Dabei muss der aus

über 100 Hairpins bestehende Wickelkopf

sensorisch erfasst werden. Die virtuelle Bauraumhülle

deckt sich mit den Ausmaßen

des Gehäuses des Elektromotors, dieses

dürfen die Hairpins keinesfalls berühren.

Vollständige Erfassung des

Wickelkopfs war gewünscht

Es galt also, eine Messlösung zu finden, die

nicht nur mit dem Material der Hairpins zurechtkommt,

sondern den Wickelkopf vollständig

erfassen und sowohl den Fertigungs-

als auch Einbauzustand der Hairpins

prüfen kann. Zudem musste eine effiziente

Messstrategie entwickelt werden, die zugleich

alle gesetzlichen und unternehmensinternen

Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen

an den Elektromotor erfüllt. Denn

angesichts der bis zu 16.000 1/min erfordert

der Motor eine sehr hohe Güte aller

Komponenten. Anfang 2019 begann die Kooperation

zwischen Zeiss und Volkswagen

Group Components in Salzgitter mit dem

Ziel, diese Herausforderungen der Qualitätssicherung

zu lösen.

Durchbruch durch Multisensorik

und angepasste Vorrichtungen

„Als wir intern definiert hatten, welche Anforderungen

wir an die Sensoren stellen,

stellte sich das Multisensor-Koordinatenmessgerät

Zeiss Prismo als die ideale Lösung

heraus“, berichtet Kurz. Das Koordinatenmessgerät

verfügt in der gewählten

Konfiguration über den taktilen Scanning-

Messkopf Vast XXT, den optischen Formsensor

Linscan, den chromatischen Weißlichtsensor

Dotscan sowie eine Dreh-Schwenk-

Einheit – alles aus der Hand von Zeiss.

Soweit möglich, setzt VW auf das taktile

Verfahren als das genaueste, etwa um das

Blechpaket des Stators zu messen. Um die

virtuelle Bauraumhülle zu prüfen, kommt Linescan

zum Einsatz, der den Wickelkopf als

eine Punktewolke digitalisiert, die dann mit

dem CAD-Modell in einem Soll-Ist-Vergleich

abgeglichen wird. Zur Vermessung der Hairpins

wird Dotscan verwendet.

Eine Vorrichtung von Zeiss fixiert den fertig montierten Stator reproduzierbar Bild: Zeiss

Ein Unternehmen von Quality Vision International

Der größte optische Multisensorkonzern der Welt

65719 Hofheim-Wallau

T: 06122/9968-0 • www.ogpgmbh.de

Quality Engineering 05.2020 41

:: Technik

Für die Prüfung der einzelnen Hairpins

vor dem Einbau in den Stator hat Zeiss eine

Vorrichtung entwickelt, die es ermöglicht,

die Hairpins in genau der Position für den

Messvorgang einzuspannen, wie sie später

auch im Stator vorherrscht.

Der Meisterbock für den Motorenbau –

entwickelt von Zeiss

„Dieses Vorgehen ist keineswegs neu, das

kennen wir zum Beispiel aus dem Karosseriebau,

dort nennt man so eine Vorrichtung

einen Meisterbock“, sagt Kurz. „Jetzt wenden

wir dieses Prinzip zum ersten Mal im

Motorenbau an.“ Auch für das Blechpaket

entstand bei Zeiss eine Aufspannvorrichtung,

die dieses für die taktilen Messungen

immer reproduzierbar fixiert.

Die Kompetenz auf der Hardwareebene

war aber nur einer von mehreren Faktoren,

der Volkswagen zur Zusammenarbeit mit

Zeiss brachte. „Ein weiterer ausschlaggebender

Punkt war, dass Hard- und Software

aus einem Guss sind“, so Kurz. „Bei allen

Kurz erklärt: Der VW E-Antrieb

Der taktile Scanning-Messkopf vermisst das Blechpaket, der optische Formsensor den Wickelkopf Bild: Zeiss

Sensortypen arbeite ich aus der Messtechnik-Software

Calypso heraus, alle Messdaten

laufen da zusammen, und in der Qualitätsdatenmanagement-Lösung

Piweb kann

ich alles parallel dokumentieren. Diese Gesamtlösung

ist unglaublich smart, stabil

und anwenderfreundlich.“ Das ist insbesondere

deshalb wichtig, weil die Qualitätssicherung

des Elektromotors direkt in der Fertigung

stattfindet. Nicht Messtechniker,

sondern die Fertigungsmitarbeiter prüfen

jeden Tag stichprobenartig die produzierten

und montierten Komponenten.

Schmidt, der die Fertigungsmitarbeiter

bei dieser Aufgabe betreut, sieht dafür beste

Voraussetzungen: „Zeiss bietet eine übersichtliche

Oberfläche mit Bildern und Text,

auf der der Mitarbeiter auswählt, was er

machen will. Er spannt das zu messende Teil

ein, gibt ein, aus welcher Maschine das Teil

kommt, wählt das Messprogramm aus, und

dann läuft das automatisch ab. Da kann

man quasi nichts falsch machen.“ Auch Piweb

überzeugt durch die Möglichkeit, einfach

und schnell aussagekräftiger Messberichte

zu erstellen und Messdaten anschaulich

zu visualisieren – etwa mit interaktiven

CAD-Ansichten, Formplots, Falschfarbendarstellungen

oder Histogrammen.

Eine ganzheitliche Messlösung,

nicht nur ein Messgerät

Der E-Antrieb im Volkswagen ID3 Bild: Volkswagen

In jedem Elektromotor befindet sich ein fest stehender Stator und ein sich darin drehender Rotor. Der Stator besteht

aus Kupferdrahtspulen. Fließt durch diese Spulen elektrischer Strom, entsteht im Stator ein umlaufendes

Magnetfeld, welches den Rotor zum Rotieren bringt. Die Drehbewegung beruht auf einem einfachen physikalischen

Prinzip: Ungleichnamige Pole von Magneten ziehen sich an, gleichnamige hingegen stoßen sich ab. Des

Weiteren unterscheidet man zwei Arten von elektrischen Antrieben: permanenterregte Synchronmaschinen und

Asynchronmaschinen. Ein starker Dauermagnet als Rotor, der synchron mit dem Magnetfeld des Stators mitläuft,

zeichnet die permanenterregte Synchronmaschine aus. Bei Asynchron maschinen hingegen wird der Rotor

mittels Stromzufuhr selbst magnetisiert und läuft daher dem Magnetfeld des Stators nach.

Im neuen ID3 von Volkswagen wird der E-Antrieb mit der Bezeichnung „App 310“ verbaut. Hierbei handelt es

sich um eine permanentmagneterregte Synchronmaschine. Aus der Bezeichnung App leitet sich die achsparallele

Anordnung von Antrieb und Getriebe ab, aus der ergänzten Ziffernfolge das maximale Drehmoment von 310

Nm. Die wesentlichen Bauteile für diesen Antrieb entstehen in einem Mix aus Spezialisierung und Verbundfertigung

an unterschiedlichen Produktionsstandorten der Volkswagen Group Components.

Auch Kurz ist froh, dass Volkswagen Group

Components für die Qualitätssicherung dieser

neuen Generation von Antrieben eine

ganzheitliche Lösung gefunden hat: „Ich

brauche gutes Equipment von Lieferanten,

die wissen, worum es geht. Zeiss macht hervorragende,

zu Ende entwickelte Produkte.

Und wir in der Planung suchen nie nur das

konkrete Gerät, sondern eine ganzheitliche

Messlösung. Zeiss versteht unsere Produkte,

die Messaufgabe, und sie entwickeln mit ihrem

Portfolio dann die ideale Lösung, die

auf unsere Anforderungen bestens abgestimmt

ist.“

Volkswagen kann sich jetzt ganz auf die

Produktion der angepeilten Stückzahlen

konzentrieren. Weitere Modelle auf der

MEB-Plattform wie der Elektro-SUV ID4 stehen

zudem schon in den Startlöchern. Der

Hairpin-Elektromotor von Volkswagen hat

also eine einsatzreiche Zukunft vor sich. ■

42 Quality Engineering 05.2020

Mobiles Rauheitsmessgerät in der Fertigung von Langlaufskiern

Mit Mikrometer-Vorsprung

zum Weltmeister

Fischer stellt die Skier für die Weltelite des nordischen Skisports. Ein Faktor für Erfolg oder

Misserfolg ist dabei der Schliff der Bretter. Dass dieser die genau richtige Rauheit besitzt, messen

die Fachleute des Herstellers mit dem Surfcom Touch 50 von Accretech. Dieses sorgt für kürzere

Rüstzeiten sowie eine bessere Qualität – und ist auch im Wettkampf mit dabei.

Der Schliff entscheidet,

ob ein Ski optimal auf

der Loipe liegt, schnell

gleitet und sich gut lenken

lässt Bild: Fischer Sports

Wenn Sebastian Stadlbauer sein Werk verrichtet, dann

geht es um Sieg oder Niederlage. Stadlbauer arbeitet

beim Skihersteller Fischer in der Produktentwicklung. Er

ist dort für die Skier der Spitzensportler im nordischen

Bereich zuständig. Zu seinem Job gehört es, sich um den

richtigen Schliff zu kümmern.

Dieser hat großen Anteil daran, ob der Athlet im

Langlauf oder Biathlon als erster über die Ziellinie

kommt – neben anderen technischen Faktoren wie dem

Ski selbst und dem Wachs. Der Schliff entscheidet, ob

ein Ski optimal auf der Loipe liegt, schnell gleitet und

sich gut lenken lässt. Dafür gibt es eine fast unendlich

große Zahl an unterschiedlichen Muster aus Rillen, die

in den Ski geschliffen werden. Die Auswahl hängt von

der Beschaffenheit des Schnees ab und von den individuellen

Präferenzen des Sportlers.

Fischer nutzt circa 30 verschiedene Strukturen. Deren

Qualität sowie die des gesamten Skis muss allerhöchsten

Anforderungen genügen. Das Unternehmen

rüstet schließlich die überwiegende Mehrheit der Weltklasselangläufer

und -biathleten aus. „Wenn unser Produkt

nicht passt, dann haben wir ein riesiges Problem“,

sagt Stadlbauer. „Denn wir reden im Spitzensport von

Nuancen, die entscheiden können. Wenn ein Athlet aufgrund

seines Skis in der Abfahrt nur zehn Zentimeter

länger gleiten und sich ausruhen kann, kann das schon

den Unterschied machen.“

Messung beginnt nach dem Schleifen

Stadlbauer und sein Team setzen auf das Surfcom Touch

50 von Accretech, um die Profile der Skier nach der Produktion

zu messen. Das mobile Rauheitsmessgerät

kommt zum Einsatz, wenn ein Ski eine der vier Schleifmaschinen

verlässt, die bei Fischer in der Fertigung stehen.

Die Maschinen schneiden mit einem Diamanten

Die Autorin

Mona Choueiri

Content Marketing

Manager

Accretech (Europe)

www.accretech.eu

Quality Engineering 05.2020 43

:: Technik

Zum Unternehmen

Fischer Sports ist Hersteller von nordischer und alpiner Skiausrüstung

sowie Eishockeyschlägern. Das privat geführte Unternehmen beschäftigt

fast 2000 Mitarbeiter. Es wurde 1924 in Ried im Innkreis, Österreich,

gegründet, wo sich auch heute noch der Hauptsitz befindet. Die Produktion

findet in Ried im Innkreis und in der Ukraine statt.

die speziellen Rillenmuster in den Schleifstein, der diese

dann auf den Kunststoffbelag des Skis überträgt.

„Nachdem wir den Schliff auf der Maschine eingestellt

haben, machen wir einen Probe-Ski, der gemessen

wird“, erklärt Stadlbauer das Verfahren. „Wenn wir uns

mit der Messung im zulässigen Toleranzbereich befinden,

beginnen wir mit dem Schleifen der Skier.“ Anschließend

wird in Stichproben gemessen, ob die Ober-

flächenrauheit I.O. (in Ordnung) oder N.I.O. (Nicht in

Ordnung) ist. So entstehen bei Fischer pro Tag 100 bis

200 Skier. 20 bis 30 davon werden der Stichprobe unterzogen.

„Das variiert immer etwas“, so Stadlbauer. „Es

gibt Schliffe, bei denen weiß man, dass sich problemlos

50 Skier fertigen lassen. Bei anderen Schliffen muss

man schon nach zehn oder 20 Stück kontrollieren.“

Messdaten zeigen Entwicklungen frühzeitig auf

Die gewonnenen Messdaten werden abgespeichert

und miteinander verglichen. „So können wir Entwicklungen

erkennen und zum Beispiel sehen, ob wir eventuell

die Steine oder den Diamanten wechseln müssen“,

sagt Stadlbauer. Dafür sei es gut, dass man sich die Rauheitskurve

genau anschauen könne.

Die richtige Einstellung der Maschine ist laut dem

Experten eine Herausforderung. Es gebe sehr viele Faktoren,

die Einfluss auf den richtigen Schliff haben können.

Neben den Steinen und Diamanten sei das unter

anderem auch die Beschaffenheit des Wassers, das verwendet

wird.

Wenn Fischer neue Profile ausprobiert, werden diese

zunächst auf einige Skier geschliffen. Anschließend

wird ein Prüfprotokoll erstellt. Und dann stellen sich

Stadlbauer und seine Leute selbst auf die Bretter, um

diese zu testen. Denn sie alle sind auch passionierte

Langläufer. Mithilfe dieser Tests arbeiten sie sich dann

an den passenden Toleranzbereich für die Rauheitsmessung

heran. Für diese sind der Ra-Wert, Ra-Max und Ra-

Minimum sowie der Rz-Wert, Rz-Max und Rz-Minimum

relevant. „Wir schauen vor allem auf den Ra-Wert und

haben dabei eine Range zwischen 0,2 und 0,3 μm“, sagt

Stadlbauer. So kann ein Ski dann zum Beispiel einen

Schliff mit einem Ra-Wert von 2,2 bis 2,4 μm haben.

Konturanalyse ohne Prüflabor

Neben der Rauheitsmessung nutzen Stadlbauer und

sein Team das mobile Gerät auch für eine Konturanalyse.

„Ein Langlaufski hat immer eine Laufrille“, erklärt

Stadlbauer. „Und wir messen mit dem Gerät, ob diese

genau mittig ist und ob ihre Tiefe stimmt.“

Mit dem Messgerät, das Fischer vor dem Surfcom

Touch 50 im Einsatz hatte, war eine solche Konturanalyse

nicht möglich. Die Skier mussten dafür immer ins

Prüflabor gebracht werden. Nun kann Stadlbauer die

Messung selbst durchführen.

„Somit war die Konturanalyse zunächst Neuland für

uns“, berichtet er. Das zeigte sich beim Einstellen des

Das Surfcom Touch im Einsatz:

Relevant sind der Ra-Wert,

Ra-Max und Ra-Minimum

sowie der Rz-Wert, Rz-Max

und Rz-Minimum

Bild: Fischer Sports

44 Quality Engineering 05.2020

Surfcom Touch. Der Aufwand dafür war groß. „Das geht

nicht von heute auf morgen. Wir mussten an dem Programm

schon etwas herumspielen.“ Doch der Support

von Accretech sei sofort zur Stelle gewesen, sagt der

Produktentwickler. „Uns wurden schnell Beratung, Informationen

und Videos zur Verfügung gestellt, um uns

das richtige Vorgehen zu zeigen.“

Für die Rauheitsmessung brauchten Stadlbauer und

sein Team dagegen keinen intensiven Support. Er sieht

die Bedienerfreundlichkeit als eine große Stärke des Geräts.

„Man speichert einmal seine Einstellungen am Gerät,

spannt den Ski ein und drückt auf den Startknopf.

Das war´s.“ Die Menüführung sei sehr übersichtlich,

stundenlange Schulungen der Mitarbeiter seien nicht

nötig.

Ski lässt sich in seiner kompletten Breite messen

Auch die Verfahrgeschwindigkeit lässt sich laut

Stadlbauer sehr einfach einstellen. Unabhängig von der

Geschwindigkeit erhalte man immer einen genauen

Wert. „Das funktioniert auch, wenn man relativ schnell

fährt“, so Stadlbauer. Dank des Rauheitsmessgeräts von

Accretech habe Fischer auch die Qualität seiner Produkte

weiter verbessern können.

Wichtig für Fischer ist auch der Verfahrweg von 50

mm, den das Surfcom Touch bietet. Dadurch lässt sich

ein kompletter Ski in seiner Breite messen, denn die

liegt bei 44 mm. Will heißen: Der Ski kann in einem Vorgang

gemessen werden, ohne ihn noch mal umdrehen

zu müssen. Das reduziert die Rüstzeiten.

Dass das Messgerät mobil ist, stellt einen weiteren

Vorteil dar. „Man kann es überall aufstellen“, so

Stadlbauer. Das sei mit dem vorherigen Gerät zwar auch

möglich gewesen. Aber: Der Anwender musste stets einen

Laptop mitschleppen. Das Surfcom Touch 50 lässt

sich dagegen über ein 7 Zoll großes Farb-Touch-Display

bedienen.

Schleifmaschine und Messgerät im Gepäck

Für Fischer ist diese Eigenschaft des Oberflächenmessgeräts

besonders relevant. Denn wenn Athleten mit den

Skiern des Unternehmens bei Weltmeisterschaften

starten, ist auch Stadlbauer oder einer seiner Kollegen

mit dabei. Im Gepäck haben sie dann Schleifmaschinen

und das Messgerät. Bei solchen großen Wettbewerben

wird alles versucht, um den Sportler bestmöglich auszurüsten.

Und so bringen die Experten von Fischer das Profil

der Skier in der Nacht vor dem entscheidenden Rennen

noch mal auf Vordermann. Mithilfe des Surfcom

Touch 50 prüfen sie dann, ob der Ski die μm-genaue

Rauheit besitzt, um seinen Träger zum Weltmeister zu

machen.

■

Webhinweis

Technologie in Aktion – Videos, in denen Accretech

unter anderem seine Surfcom-Touch-

Geräte zeigt, finden Sie hier:

http://hier.pro/sQxte

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AEROTECH FÜR BESTE

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Quality Engineering 05.2020 45

:: Technik

Der HP-O Hybrid erfasst

Oberflächendetails

schneller und mit

höherer Punktdichte

als taktile Lösungen

Bild: Hexagon

Optischer Sensor reduziert die Messzeiten drastisch

Verzahnungsmessungen

im Produktionstakt

Für Verzahnungen hat sich die taktile Inspektion mittels Einzelpunktantastung oder Scanning

bewährt. Doch mit einem optischen 4-Achsen-Scan-Sensor lassen sich die Messzeiten bei der

Teilungs- und Rundlaufmessung deutlich reduzieren – und zwar um bis zu 80 %. Damit ist die

Verzahnungsmessung auf Koordinatenmessgeräten in der Fertigung möglich.

Der Autor

Lukas Kaps

Product Manager

Hexagon Manufacturing

Intelligence

www.hexagonmi.com

In industriellen Anwendungsbereichen wie dem Maschinen-

und Anlagenbau, der Energieerzeugung und

Präzisionsindustrie gehört die Verzahnung zu einer der

wichtigsten Komponenten. Aber auch in den Bereichen

Fahrzeugbau und Luftfahrt sind hochgenaue Verzahnungen

unterschiedlicher Größe und Ausprägung essentieller

Bestandteil der Kraftübertragung sowie

Wandlung von Drehmoment und Drehzahl zwischen

Motor und Achse. So hängt zum Beispiel die Haltbarkeit

und Effizienz unterschiedlicher Getriebearten wie dem

klassischen Stirnradgetriebe oder dem Planetenradgetriebe

insbesondere von der Qualität der verbauten Verzahnungen

ab und erfordert daher eine hochgenaue

und reproduzierbare dimensionale Prüfung.

Die taktile Inspektion von Verzahnungen mittels Einzelpunktantastung

oder Scanning ist ein bewährtes

Prüfverfahren. Da die Inspektion in der Regel jedoch wesentlich

mehr Zeit in Anspruch nimmt als der Fertigungszyklus,

ist die taktile Inspektion zwar eine passende

Lösung für eine Musterinspektion, stößt aber an ihre

Grenzen, wenn es um die Steuerung der Fertigung geht.

Unter idealen Umständen wäre der Inspektionsprozess

soweit im Gleichlauf mit der Fertigung, dass eine

bessere Fertigungssteuerung möglich wäre. Die von Hexagon

Manufacturing Intelligence entwickelte Produktreihe

der interferometrischen optischen Sensoren verändert

die Art und Weise, wie Messtechnik im Qualitätssicherungsprozess

eingesetzt werden kann, grundlegend.

Wo in der Vergangenheit die Hardware auf individuelle

Teilmerkmale zielte, erfasst heute ein Sensor alle

Details und die Software zielt auf die individuellen

Merkmale.

46 Quality Engineering 05.2020

Der optische Sensor HP-O Hybrid erlaubt den nahtlosen

Wechsel zwischen taktiler und optischer Messung

innerhalb einer Messroutine. Als interferometrischer

Abstandssensors mit einer Auflösung von 0,003 μ und

einem Messpunktdurchmesser von 11 μm misst der

HP-O Hybrid metallische, technische Oberflächen und

ist unempfindlich gegen Änderungen des Umgebungslichts.

Das macht ihn zum idealen Sensor für das Erfassen

von hochdichten Daten.

Die neue optische Lösung erfasst das Oberflächenprofil

der Verzahnung mit dem optischen Punktsensor

während einer Rotation des Drehtischs. Im Vergleich zur

taktilen Lösung werden die Prüfmerkmale dabei im Anschluss

von der Software extrahiert und müssen nicht

mehr separat vom Koordinatenmessgerät angesteuert

werden. Somit wird wesentlich schneller eine größere

Datenmengein vergleichbarer Genauigkeit erfasst. Sowohl

die Teilungspunkte als auch die Rundlaufabweichung

können somit aus einem einzigen Scan extrahiert

werden. Aufgrund einer Datenrate von 1.000 Punkten

pro Sekunde (im Gegensatz zu einem Punkt pro Sekunde

bei der taktilen Einzelpunktantastung) und der

dynamischen Rotation des Bauteils durch den hochgenauen

Drehtisch, wird der zeitaufwändigste Teil im

Messprogramm drastisch verkürzt.

Um das Potential des HP-O Hybrid Sensors optimal

auszuschöpfen, wird ein Koordinatenmessgerät mit geeigneter

Präzision, entsprechender Dynamik und vier

Achsen benötigt. Der optische Sensor lässt sich dann sowohl

im Einzelpunkt-Modus, im kontinuierlichen Scanmodus

oder dem sensorspezifischen Spin-Scan-Modus

für die Erfassung rotationssymmetrischer Merkmale

einsetzen.

Verzahnungsmessung auf dem Koordinatenmessgerät

Spezialmesssysteme waren lange Zeit die einzige Möglichkeit, Fertigungsfehler an Verzahnungen

aufzudecken. Seit es möglich ist, Verzahnungsmessungen mit einem Koordinatenmessgerät – einem

wesentlich flexibleren und vergleichsweise kostengünstigen Hilfsmittel – zu automatisieren,

können heute praktisch alle Unternehmen, die Bedarf haben, solche Messungen selbst vornehmen.

Ein weiterer Vorteil ist, dass viele Betriebe ohnehin über ein automatisches Koordinatenmessgerät

verfügen, sodass die Messung von Verzahnungen nur eine neue Anwendung dafür ist.

Die PC-DMIS Gear Messsoftware von Hexagon ist zur Inspektion unterschiedlicher Arten von

Zahnrädern geeignet, darunter gerad- und schrägverzahnte Stirnräder sowie gerad- und bogenverzahnte

Kegelräder. Für jedes dieser Zahnräder existieren eigene Definitionen, Algorithmen, Inspektionsanforderungen

und Grafiken für Messprotokolle. Zahnräder lassen sich genau wie herkömmliche

Werkstücke aufspannen, ausrichten und mit dem Koordinatenmessgerät auf der Arbeitsfläche

prüfen. Zur Inspektion können taktile Sensoren, analoge scannende Sensoren und optische

Sensoren eingesetzt werden.

Im Spin-Scan-Modus steht der Sensor fest, während das

Bauteil auf dem Drehtisch schnell gedreht wird. Ein wesentlicher

Vorteil dieser Methode gegenüber einer taktilen

Lösung ist, dass nur die Oberflächenpunkte erfasst

werden, die im Messbereich des Sensors liegen. Die Merkmale

der Bauteile können schnell und einfach programmiert

und erfasst werden, was die Zykluszeiten minimiert.

Sofortiges Umschalten zwischen taktilem

und optischem Sensor ohne Rekalibrierung

Die Messung der Profil-und Flankenlinien-Formabweichung

kann aufgrund der erschwerten Zugänglichkeit

in der Regel nicht mit dem optischen Sensor erfolgen.

Aus diesem Grund kommt die klassische taktile Messmethode

zum Einsatz. Der Wechsel vom optischen Sensor

auf einen Taster bedarf keines Taster- oder Sensorwechsels.

Ein sofortiges Umschalten zwischen den beiden

Messmethoden ist ohne Rekalibrierung möglich.

Diese Kombination von unterschiedlichen Technologien

– ein ultrahochgenaues 4-Achsen-Koordinatenmessgerät,

ein HP-O Hybrid-Sensor mit Spin-Scan-Modus

sowie die Quindos-Software – ergibt eine durchsatzstarke

und hochpräzise Lösung, die Gesamtzykluszeiten

um bis zu 50 % verkürzen kann. Eine derart grundlegende

Veränderung im Messverfahren ermöglicht es, Messtechnik

an den Produktionstakt anzupassen und verbessert

somit wesentlich den Durchsatz in der Fertigung. ■

Webhinweis

Durch das optische 4-Achsen-Scanning lassen sich die Messzeiten bei

der Teilungs- und Rundlaufmessung deutlich reduzieren Bild: Hexagon

In diesem Video zeigt Hexagon, wie die HTA-Lösung

(High Throughput and Accuracy) für

Getriebekomponenten funktioniert:

http://hier.pro/fM5It

Quality Engineering 05.2020 47

:: Technik

Computertomografie und Statistik wachsen zusammen

Nahtloser Workflow für

Inline-Anwendungen

Eine effektive Qualitätssicherung benötigt automatisierte Analyseprozesse und einen

unterbrechungsfreien Datenfluss. Daher verknüpfen Volume Graphics und Q-Das ihre CT- und

Statistiksoftware. Das Ziel: ein durchgehender Qualitäts-Workflow vom Scan bis zur statistischen

Auswertung.

Der Autor

Richard Läpple

im Auftrag von

Volume Graphics

www.volumegraphics.com

Die Qualitätssicherung mit Hilfe der industriellen

Computertomografie beruht auf

mehreren Arbeitsschritten: Scannen des

Bauteils auf dem Computertomografen,

Umwandeln der CT-Projektionsbilder in ein

3D-Modell, Analyse des Modells – das heißt

Nachmessen der Konstruktionsmaße und

Überprüfung des Materials auf Defekte. Im

Anschluss kann noch eine statistische Auswertung

der Qualitätsdaten folgen.

Alle Arbeitsschritte sind mehr oder weniger

zeitaufwändig. Allein die Datenübergabe

zwischen den einzelnen Schritten kann

sich als Flaschenhals erweisen. Eine effektive

Qualitätssicherung benötigt daher automatisierte

Analyseprozesse und vor allem einen

nahtlosen Datenfluss. Das gilt insbesondere

für die Inline-Anwendung beziehungsweise,

wenn die Analysen innerhalb des Produktionstaktes

zu erfolgen haben. Vom Scan bis

zur Bauteilanalyse ist die Automatisierung

schon länger verfügbar. Ein letzter Bruch

fand sich bis dato noch in Richtung statistische

Auswertung. Unter dem gemeinsamen

Dach von Hexagon haben sich Volume Graphics

und Q-Das nun daran gemacht, den

nahtlosen Datenaustausch zwischen CTund

Statistiksoftware zu ermöglichen.

48 Quality Engineering 05.2020

Die Integration ermöglicht einen durchgängigen

Workflow: vom Scannen auf dem Computertomo -

grafen über die Vermessung der CT-Modelle mittels

CMM-Modul bis zur Auswertung der Ergebnisse mit

der Statistik-Software Bild: Volume Graphics

Ein Export von Messdaten aus dem Koordinatenmessmodul

von Volume Graphics

für die Q-Das-Lösungen ist bereits seit vergangenem

Jahr möglich. Jetzt können CT-

Analysedaten zusammen mit frei konfigurierbaren

3D-Darstellungen des gescannten

Bauteils oder der gemessenen Merkmale im

png-Format exportiert werden. In der Praxis

braucht der Anwender nur das betreffende

Kästchen zu markieren, um die Darstellungen

anzuhängen. Werden viele gleiche Bauteile

gescannt, genügt es trotzdem, das Bild

nur einmal beim initialen Aufsetzen der Inspektion

zu übermitteln.

„Es ist grundsätzlich möglich, jedem Datensatz

ein Bild hinzuzufügen. Da es aber

um die Darstellung von ganzen Messreihen

über mehrere Bauteile geht, reicht eine

möglichst repräsentative Ansicht im Normalfall

aus“, erklärt Johannes Knopp, Produktmanager

Automatisierung & Inline bei

Volume Graphics. Der Vorteil für den Statistiker

am Ende des Auswertungskette: Berichte,

die er mit QS-Stat definieren und aufrufen

kann, ermöglichen eine transparente

Darstellung der CT-Messergebnisse. Es ist

sofort ersichtlich, welche Messreihe zu welchem

Detail des Bauteils gehört.

Stand heute richtet sich der Fokus auf die

Koordinatenmesstechnik – also auf Messdaten.

Doch dabei wird es nicht bleiben. Der

Heidelberger CT-Spezialist arbeitet daran,

auch zusätzliche Ergebnisse aus dem Komplex

grauwertbasierter Werkstoffuntersuchungen,

wie zum Beispiel Defektanalysen,

in die Exportfunktionen aufzunehmen.

Mehr Transparenz über Maschine

und Prozess

Nutzer von QS-Stat können die ankommenden

CT-Datensätze unter drei verschiedenen

Gesichtspunkten auswerten: Im Vorfeld

eines Produktionsstarts ist es wichtig, die

Maschinenfähigkeit nachzuweisen. Anhand

der Messdaten einer gewissen Anzahl von

Bauteilen ermittelt das System die Cm- und

Cmk-Indizes und damit, ob die Fertigungsanlage

in der Lage ist, Bauteile in der geforderten

Produktqualität herzustellen. Oft genügt

für diesen Schritt bereits ein Los von

weniger als 20 Bauteilen.

Die Software nimmt außerdem eine

Qualifizierung der Prozessfähigkeit unter

Berücksichtigung verschiedener Einflusskomponenten

vor. Wichtige Kennzahlen

hierfür sind die Prozessfähigkeitsindizes Cp

und Cpk. Diese Kennzahlen sind schon deshalb

von großer Bedeutung, weil in vielen

Fällen der Anwender den Nachweis über einen

einwandfreien Prozess verlangt. Welche

Parameter für den Prozessqualifizierung herangezogen

werden sollen – zum Beispiel

Drücke, Temperaturen oder Materialeigenschaften

–, kann individuell definiert werden.

Folglich lassen sich die Qualitätsvorstellungen

des Unternehmens gezielt abbilden.

Auf einer weiteren Ebene erlaubt QS-Stat

die Anwendung statistischer Verfahren, um

noch detaillierter verschiedene Korrelationen

zwischen den unterschiedlichsten Produktionsparametern

transparent zu machen.

Ein Beispiel wäre die Variation der Einspritztemperatur

um soundsoviel Grad, um

darzustellen, welche Schwund- und Verzugserscheinungen,

mithin Maßänderungen

dies zur Folge hat.

Aus dieser Funktionsübersicht wird auch

klar, dass die statistischen Analysen auf weitere

Daten – neben den eigentlichen Qualitätsdaten

des Bauteils – angewiesen sind,

um vollumfänglich zu funktionieren. Diese

Metadaten stammen aus ganz unterschiedlichen

Quellen. Dazu gehören Kenngrößen

des Prozesses selbst oder der Peripherie, beispielsweise

auch Informationen über die

Produktionsmaschine.

Aus der Verschiedenheit der Daten folgt,

dass sie auf ganz unterschiedliche Weise zu

erfassen und in den Workflow zu schleusen

sind. Physikalische Größen wie Einspritzdruck

oder Temperatur lassen sich mittels

Sensoren feststellen. Sie können bereits

beim Scannen automatisch zu den CT-Modellen

hinzugefügt werden. Für periphere

Informationen stehen frei definierbare Felder

zur Verfügung. Andere Daten wie zum

Beispiel auf dem Bauteil eingravierte Seriennummern

erkennt die Analysesoftware

selbst und schreibt sie in dafür vorgesehene

Standardfelder. „Unsere CT-Analysesoftware

ist in Sachen Metadaten sehr flexibel“,

sagt Knopp. „Daten, die wir in unserer Software

erfassen, auch die aus externen Systemen,

können wir in die Q-Das-Software exportieren,

so dass ein Workflow ohne Brüche

möglich wird.“

■

Quality Engineering 05.2020 49

:: Technik

Bei der Ariane Group

bereitet ein Cobot Einspritzelemente

für die

Schubkammer einer

Trägerrakete für Tests vor

Bild: Universal Robots

Cobots in der Qualitätssicherung

Helfer mit viel Feingefühl

Tests und Analysen in der Qualitätssicherung erfordern in der Regel einen hohen Grad an

Konsistenz und Präzision. Zugleich sind sie oft monoton und strapazieren die menschliche

Konzentrationsfähigkeit. Kollaborierende Roboter offenbaren sich dank integrierter Sensorik und

hoher Flexibilität als Lösung, auf die viele Unternehmen in ihren Prüfprozessen zurückgreifen.

Der Autor

Andrea Alboni

Sales Manager DACH

Universal Robots

www.universalrobots.com

Kollaborierende Roboter sind flexibel und verfügen

über eine äußerst hohe Wiederholgenauigkeit. Dies

schafft optimale Voraussetzungen für Tests und Analysen.

Hinzukommt, dass Cobots aufgrund ihrer Leichtbauweise

räumlich flexibel einsetzbar sind und im Gegensatz

zu den traditionellen Industrierobotern über eine

geringe Standfläche verfügen. Angesichts dieser Eigenschaften

lassen sie sich unkompliziert in bestehende

Fertigungs- oder Laborumgebungen integrieren.

Die Roboter können auch mit Vision-Sensoren ausstattet

werden, wodurch sie optische Prüfungen vornehmen,

um beispielsweise Unregelmäßigkeiten an der

Werkstückoberfläche erkennen können. Zudem befähigen

3D-Vision-Systeme Cobots, dreidimensional zu sehen,

wodurch entweder Volumina geprüft oder geometrische

Abweichungen festgestellt werden können.

Der Automobilzuliefer Lear Corporation etwa setzt

einen Roboterarm mit Vision-System in seiner Qualitätsprüfung

ein: Ein UR5 von Universal Robots montiert

dort mithilfe eines Schraubendreher-Aufsatzes Autositze

auf Halterahmen. Dazu nimmt er täglich rund 8.500

Bohrungen vor. Wenn an einem Sitz Schrauben fehlen,

erkennt der Roboter dies mithilfe des Bildverarbeitungssystems.

Er löst dann einen Alarm aus und sortiert das

fehlerhafte Produkt aus.

Für eine sichere Zusammenarbeit mit dem Menschen

sind Cobots in der Regel mit entsprechender Sensorik

ausgestattet. Die Cobots der eSeries von Universal

Robots beispielsweise verfügen über einen integrierten

Kraft-Momenten-Sensor. Dies ist auch für Anwendungen

in der Qualitätsprüfung von Nutzen. Denn derart

ausgestattet sind Roboter in der Lage, auftretende Kräfte

zu erfassen und auszuwerten. Damit eignen sie sich

neben Belastungstests auch für haptische Prüfverfahren,

zum Beispiel an Bedienelementen wie Schaltern. Ihre

Sensorik erlaubt ihnen nicht nur, die Funktionsfähigkeit

des jeweiligen Elements zu beurteilen, sondern

auch, gegebene Toleranzen zu berücksichtigen.

Wie wichtig die richtige Sensorik für den Robotik-Einsatz

in der Qualitätsprüfung ist, zeigt das Beispiel der

Ariane Group. Am Standort Ottobrunn bei München entwickelt

und produziert das Unternehmen Triebwerks -

komponenten und Ventile für Weltraumfahrzeuge – mitunter

auch die Schubkammern für die europäischen Trägerraketen

Ariane 5 und 6.

Bei einem Raketenstart gibt es in der Regel nur eine

einzige Erfolgschance. Damit in den entscheidenden Sekunden

alles glatt läuft, muss die zuständige Testabteilung

eine einwandfreie Funktionalität der verarbeiteten

Bauteile sicherstellen. Die Tests an den Schubkammern

50 Quality Engineering 05.2020

Incircuit-Funktionstestsysteme,

Adaptionen, Kabeltester

implizieren mitunter, dass 566 Einspritzelemente mit

Kunststoffstöpseln versehen und verschraubt werden.

Diese zeitraubende Arbeit führte lange Zeit ein Mitarbeiter

händisch aus, da gängigen Automatisierungslösungen

das nötige Feingefühl für die kleinteilige Arbeit

fehlte.

Heute bereitet ein UR5e von Universal Robots Raketen-Einspritzköpfe

für Tests vor. Dank seines integrierten

Kraft-Momenten-Sensors ist er in der Lage, die Einspritzelemente

mit Kunststoffstöpseln zu bestücken

und anschließend mit Messinghülsen zu verschrauben.

Nach dem Testverfahren montiert der Roboterarm die

Elemente wieder ab.

Änderungen brauchen keinen Programmierer mehr

Neben der Entlastung der Mitarbeiter bringen Cobots

auch den Vorteil mit, dass sie sich leichter programmieren

lassen. So sind auch Mitarbeiter ohne entsprechende

Expertise in der Lage, Cobots Aufträge zuzuweisen.

Dies geschieht beispielsweise bei Nordic Sugar, das in

Schweden eine der größten Zuckerfabriken Europas betreibt.

Circa 80.000 Zuckerrübenproben analysiert die

dortige Testabteilung pro Jahr. Da das Einwiegen der Behälter

sehr monoton ist, setzt Nordic Sugar schon seit

1993 auf Roboter. Jedoch waren diese schwierig zu bedienen,

sodass bei jeder Änderung ein Programmierer

geholt werden musste. „Das war sehr kostenintensiv”,

erklärt Bo Berghdahl, Leiter der Produktions- und Analyseabteilung

bei Nordic Sugar.

Das Unternehmen entschied sich daher für die kollaborative

Robotertechnologie von Universal Robots. Heute

befördern drei UR5-Roboter die zu analysierenden

Zuckerbehälter von den Waagen zu den Filtern und

bringen sie nach der Analyse wieder zurück. Nach einer

erfolgreichen Risikobeurteilung dürfen die Cobots ohne

Schutzumhausung neben den Mitarbeitern arbeiten.

Diese können den Roboterarmen über das zugehörige

Teach Panel selbst neue Aufträge zuweisen, wodurch

der Prozess nun wesentlich günstiger ist.

■

Testsysteme für elektronische Flachbaugruppen,

Module und Geräte für die Qualitätssicherung

Incircuit- und Funktionstest, Boundary Scan,

Mehrfachnutzentest, Paralleltest (auch Flashen),

Displaytest, EOL

praxisnahe und anwenderfreundliche Testprogrammerstellung,

hohe Prüfschärfe und Prüftiefe

breitestes Spektrum an Produkten für das automatische

Testen aus eigener Entwicklung

Stand-alone und Inline-Einsatz

manuelle und pneumatische Adaptionen

Niederhaltersysteme für bis zu 1000 gefederte

Kontaktstifte

austauschbare Adapterplatten (Nadelbett)

langlebig und geringe Folgekosten

MCT192 Kabel- und Backplanetester mit 192

Messkanälen

Teststecker für viele gängige Kabel

optionales Lochrasterfeld

Prüfprogrammerstellung mit Autolern von einem

REINHARDT

System- und Messelectronic GmbH

Bergstr. 33 D-86911 Diessen Tel. 08196 934100 Fax 08196 7005

E-Mail: info@reinhardt-testsystem.de http://www.reinhardt-testsystem.de

Erste Hilfe.

Selbsthilfe.

Beim Automobilzulieferer Lear Corporation erkennt ein kollaborierender

Roboter mithilfe eines Vision-Systems, wenn ein Sitz fehlerhaft

verschraubt ist, und sortiert diesen aus Bild: Universal Robots

Wer sich selbst ernähren kann,

führt ein Leben in Würde.

brot-fuer-die-welt.de/selbsthilfe

Quality Engineering 05.2020 51

:: Produkte

Qualität 4.0 im Fokus

Mittelständische Unternehmen in ihrem Qualitätsmanagement unterstützen –

das ist die Idee eines gemeinsamen Projekts des Fraunhofer-Instituts für

Produktionstechnologie (IPT) und der Fachhochschule Südwestfalen. Die beiden

Partner entwickeln dafür ein Qualität-4.0-Modell und ein Softwaretool.

Als Ergebnis des Fraunhofer-Projekts „Qbility

– Quality 4.0 Capability Determination

Model“ soll ein Reifegradmodell erarbeitet

werden, das die individuellen Anforderungen

von KMU in ihren jeweiligen Unternehmensbereichen

berücksichtigt. Die Forscher

entwickeln auf Basis des Modells eine Software,

die dem Unternehmen konkrete Maßnahmen

empfiehlt, anhand derer es digitale

Technologien in seine Prozesse integrieren

Im Projekt Qbility

werden KMU dabei

unterstützt, digitale

Technologien in ihre

Prozessezu integrieren

und so ihre Qualitätsstandards

zu verbessern

Bild: bakhtiarzein/

stock.adobe.com

und so seine Qualitätsstandards verbessern

kann. In Kooperation mit den Partnerunternehmen

im Projektausschuss wird die Software

in der industriellen Praxis validiert.

Das Modell basiert auf einer generischen

Roadmap, die dem KMU eine Maximallösung

der Qualitätssicherung in einer Industrie

4.0 aufzeigt. Sie beziffert Kosten und

Nutzen neuer Technologien, die KMU praktisch

in ihren Unternehmensprozessen einsetzen

können. Anhand von Checklisten für

jeden Unternehmensbereich werden der

Status quo und der Bedarf zur Verbesserung

des Qualitätsmanagements festgestellt.

Dabei wird berücksichtigt, in welchem Funktionsbereich

neue Technologielösungen eingesetzt

werden sollen und welchen Zweck

sie erfüllen.

Auf Basis des Modells entwickeln die Projektpartner

ein webbasiertes Softwaretool.

Dieses Tool können Anwender für ihr Unternehmen

zur Analyse und Orientierung nutzen,

um den Reifegrad des eigenen Qualitätsmanagements

zu bestimmen und Maßnahmen

zur Weiterentwicklung abzuleiten.

Die Potenziale neu eingesetzter Technologien

für die Qualitätssicherung können damit

auch von produzierenden KMU effizient

und gewinnbringend ausgeschöpft werden.

Das Forschungsprojekt hat eine Laufzeit von

zwei Jahren und wird durch das Bundeswirtschaftsministerium

gefördert. ■

Bildverarbeitung

Tief ins Glas geschaut

Ein neuer Blasenprüfautomat,

den Bi-Ber Bilderkennungssysteme

speziell für einen Hersteller

von Quarzglasprodukten gefertigt

und programmiert hat, liefert

die Daten für den optimalen

Zuschnitt von Glasbarren. Der

Kunde hat die Glasbarren in der

Vergangenheit manuell geprüft.

Der Zeitaufwand, der je nach

Barrengröße und Zahl der zu untersuchenden

Blasen stark variiert,

ist mit Einführung des automatischen

Messsystems um

mehr als 90 % gesunken. Das

optische Inspektionssystem des

Berliner Unternehmens erreicht

hohe, gleichbleibende Genauigkeit.

Es detektiert und vermisst

Blasen bis 50 μm Durchmesser

und ermittelt die 3D-Koordinaten,

sodass der Anwender anschließend

die optimalen

Schnittebenen für seine Quarzglasprodukte

ermitteln kann,

um Ausschuss zu minimieren.

Das System ist für bis zu 500 kg

schwere Glasbarren mit Kantenmaßen

bis maximal 880 mm x

630 mm x 450 mm ausgelegt. Es

besteht aus einem stabilen

Edelstahlschrank, der durch eine

Lichtgitter-geschützte Öffnung

mit einem Kran beladen wird. ■

Prüfgerät

Elastomere im Belastungstest

Zwei Prüfgeräte zur Prüfung von elastomeren Werkstoffen hat

Hegewald & Peschke ausgeliefert. Neben der Qualitätssicherung,

die vorwiegend die mechanische Belastbarkeit – Zugfestigkeit

und Reißdehnung –untersucht, werden beide Prüfmaschinen

auch in der Entwicklung eingesetzt. Die Mischungsund

Verarbeitungsqualität der Blends als auch die Lebensdauer/Alterungsbeständigkeit

sollen damit optimiert werden. In

einem Fall handelt es sich um eine verlängerte Inspekt Duo

5kN mit einer Prüfraumhöhe von 1325 mm. Sie ist ausgestattet

mit einer motorisierten Normringprüfeinrichtung TH44–2,

mit der O-Ringe gemäß der Normen

DIN 53504, ASTM D412, ISO 5893, BS

3704, ISO 4074, ISO 19671 geprüft

werden. Im anderen Fall

wurde eine Inspekt Table 10kN

mit einem Keilspannzeug ausgeliefert

für thermoplastische Elastomere.

Die Zugfestigkeitsprüfung erfolgt

materialabhängig nach DIN EN ISO 527

und ISO 37. Ein Langwegdehnungsmessgerät

kommt zum Einsatz, um die

Anforderungen der ISO 527 zur E-Modulbestimmung

zu erfüllen.

■

52 Quality Engineering 05.2020

Automatisierung

Roboter hilft beim Messen

Mit der R-Serie stellt Creaform

ein neues Komplettpaket an automatisierten

Lösungen für die

Qualitätssicherung zur Verfügung.

Sie besteht aus dem robotergeführten

Scanner Metrascan-R

Black Elite, zusätzlichen

Modellen der 3D-Scan-CMM

Cube-R sowie dem Softwaremodul

VX Scan-R für den digitalen

Zwilling. Der Metrascan-R Black

Elite sorgt für eine sehr kurze Zykluszeit

mit 45 blauen Laserlinien

für einen hochdichten Scanbereich,

der bis zu 1,8 Millionen

Messungen pro Sekunde durchführt

und Live-Netze erzeugt.

Das System verfügt über eine

Genauigkeit von 0,025 mm unter

Fertigungsbedingungen, unabhängig

von Instabilitäten, Vibrationen

und Temperaturschwankungen.

Es bietet eine

Messauflösung von 0,025 mm,

die hochdetaillierte Scans erzeugt,

ungeachtet der Oberfläche,

des Beschnitts, der geometrischen

Eigenschaften oder des

Blechmaterials. Die neue Software

VX Scan-R für digitale Zwillingsumgebungen

erlaubt Benutzern

aller Erfahrungsstufen

die einfache und schnelle Programmierung

von Roboterpfaden

sowie Optimierung der

Sichtlinie des Robotiksystems. ■

Dichtheitsprüfungen

Sieht Leckagen bei Transponder

Das Differenzdruckprüfgerät Cetatest 515 von Ceta in der Variante

„Verschlossenes Prüfteil, hochauflösend“ wurde speziell

für die prozesssichere Dichtheitsprüfung kleinvolumiger Prüfteile

und die Erkennung sehr geringer Volumenunterschiede

entwickelt. Zum Einsatz kommt es etwa bei der Inline-Dichtheitsprüfung

von RFID-Transpondern. Dabei werden hochempfindliche

Drucksensoren und eine auf die Erkennung von

geringsten Volumenunterschieden optimierte Messtechnik

eingesetzt. So lassen sich in einem Volumen von 10 cm³ Volumenunterschiede

von nur 0,03 cm³ prozesssicher auflösen. Der

runde Transponder hat einen Durchmesser von 30 mm und ist

6 mm hoch und soll bei einem Druck von 200 mbar wasserdicht

sein. Für Wasserdichtheit wird häufig die industriell übliche

Luftleckrate von 0,01 mbar*l/s (entsprechend 0,6 cm³/min)

zugrunde gelegt. Das Außenvolumen

des Transponders

beträgt 4,24 cm³. Die

konturnahe Prüfhaube hat

ein Leervolumen von 5,28

cm³. Grobleck- und Feinleckprüfung

können mit Cetatest

in einer Zeit von unter 3

s durchgeführt werden. ■

Computertomografie

Vereinfacht komplexe

Volumendaten-Analysen

Die Software Volume Inspect

von GOM ermöglicht komplette

Computertomografie-Datenanalysen

in 3D aus jedem beliebigen

CT, um die Bauteilqualität

zu beurteilen und den Fertigungsprozess

zu optimieren. Sie

verwendet ein intelligentes Datenmanagementkonzept,

das

das Handling größerer Volumendatenpakete

erleichtert

und Auswerteprozesse beschleunigt.

Die Software enthält

eine Funktion für Volumendarstellungen,

die das komplette

Bauteil mit seinen

innenliegenden

Strukturen visualisiert.

Darüber hinaus

kann der Anwender

das Objekt

an jeder beliebigen

Stelle schneiden

und Schicht

für Schicht ansehen.

So lassen sich selbst kleinste

Details prüfen und ausführliche

Informationen über die Bauteilqualität

gewinnen. Volume

Inspect erkennt zudem automatisch

Volumenfehler in Bauteilen

wie zum Beispiel Lunker.

Durch Überprüfung der Defektabmessungen

einschließlich Volumen,

Durchmesser und Abstand

zur Außenhülle ermöglicht

sie hochpräzise Qualitätsaussagen

zum Bauteil. Zudem

lassen sich CT-Volumendaten

dimensionell auswerten. ■

Sensorik

Automatiserte Inspektionen

leicht gemacht

Mit der neuen Sensorapp

Quality Inspection auf den

2D-Vision-Sensoren der Inspector

P6xx Baureihe von

Sick lässt sich die Inspektion

von Produktion, Montage

und Verpackung oder

die Lokalisierung und Vermessung

von Teilen automatisieren.

Auch das Prüfen,

Zählen und Messen

von Produktmerkmalen

stellt für die neue Sensorlösung keine Herausforderung dar.

Werkzeuge zur Bildverarbeitung und -integration können nach

Bedarf über einen Webbrowser konfiguriert und kombiniert

werden. Der Anwender kann einfach Standard- und kundenspezifische

Nova-Werkzeuge hinzufügen, um die Funktionalität

zu erweitern. Kundenspezifische Werkzeuge sind benutzerdefiniert

und ermöglichen die schnelle Lösung spezieller Inspektionsanforderungen.

Der Inspector P62x, ein integriertes

System aus elektronisch einstellbarer Optik und flexibler Beleuchtung,

liefert sofort nach dem Auspacken hochwertige Bilder.

Seine Funktionalität kann dank der wachsenden Anzahl

von Nova-Tools und Sensoapps bei Bedarf durch kundenspezifische

Entwicklungen erweitert oder ersetzt werden.

■

Quality Engineering 05.2020 53

:: Produkte

Systeme für die Kunststoffbranche

Das SKZ entwickelt und vertreibt nun auch Systeme für die zerstörungsfreie Prüfung.

Dabei wird das in in vielen Forschungsvorhaben gewonnene Wissen in die neuen

Lösungen für die Kunststoffindustrie transferiert. Die Kunden sollen dabei von ganzheitlichen

Lösungen aus einer Hand profitieren.

Nur durch fundiertes Kunststoffwissen und Gefühl für die vorliegende Fragestellung

lässt sich ein ganzheitliches Prüfsystem anbieten, bei dem der Anwender keine

Messdaten auswerten muss (links), sondern die pragmatischen Kennwerte erhält,

die ihn eigentlich interessieren (rechts) Bild: SKZ

Unter den Verfahren für die zerstörungsfreie Prüfung, die das SKZ

anwendet, gehören Ultraschall-, Terahertz-, Mikrowellen- oder

Röntgentechnik sowie die Thermografie oder Shearografie. Allen

Verfahren ist gemein, dass die bloße Anwendung der Messtechnik

an sich nicht zielführend ist und keinen Mehrwert für den Anwender

liefert.

„Erst die Referenzierung mit alternativen Methoden und die Ableitung

einer anwendungsspezifischen Datenauswertung ermöglichen

das Angebot einer zuverlässigen Prüfanlage“, sagt Giovanni

Schober, Leiter der Abteilung für zerstörungsfreie Prüfung am SKZ.

„Hierbei ist grundlegendes Kunststoffwissen und spezielles Wissen

zur vorliegenden Fragestellung erforderlich. Dadurch können sicher

und genau die pragmatischen Merkmale abfragt werden, die den

Anwender in Realität auch interessieren.“

Das SKZ widmete sich in den vergangenen Jahrzehnten im Rahmen

von zahlreichen Entwicklungsprojekten der Überführung von

Rohdaten in Merkmale, wie zum Beispiel Geometrieinformationen,

materialspezifische Eigenschaften, das Vorhandensein von herstellungs-

und betriebsbedingten Fehlstellen oder Aussagen zum Aggregatszustand.

Das Kunststoff-Institut in Würzburg legt besonderen Wert auf eine

auf Dauer ausgelegte Betreuung und Wartung der Systeme. ■

Messtechnik

Vereinfachte Strahlmessungen

Mit dem kompakten optischen

System Ophir Wide Beam

Imager (WB-I) von MKS

Instruments werden

Messungen

großer

und

divergenter

Strahlen

deutlich

vereinfacht.

Leistungsverteilung

und Strahldurchmesser

von VCSELs, LEDs,

kantenemittierenden oder Faserlasern

lassen sich damit in

Kombination mit einem kamerabasierten

Strahlprofilmessgerät

präzise messen. Das WB-I bildet

jede Strahlform (rund, linienförmig

oder eckig) ab, die zu

groß ist für einen konventionellen

kamerabasierten Sensor. Es

verfügt über eine Apertur von

48 mm und

erlaubt

Einfallswinkel

bis

70 Grad.

Die Strahlen

treffen auf einem

durchlässigen Diffusorschirm

und werden von

dort mit einer kalibrierten Optik

erneut abgebildet, um ein vollständiges

und präzises Bild der

Intensitätsverteilung des Lichts

zu erhalten. In Kombination mit

kamerabasierten Strahlprofilmessgeräten

eignet sich das

WB-I für Messungen in der Entwicklung

und Prüfung von

VCSEL-basierenden Lidar-Systemen,

Hochgeschwindigkeits-

Netzwerklösungen, 3D-Sensoren,

Autofokus- und Machine Vision-Lösungen.

■

Multisensor-Koordinatenmessgerät

Auch für große Bauteile

Werth hat die Geräteserie Scopecheck FB DZ nach oben ausgebaut.

Der verfügbare maximale Messbereich wurde für große

Bauteile fast verdoppelt. Verfügbar sind nun Messbereiche von

530 mm x 500 mm x 350 mm bis 2130 mm x 1000 mm x

600 mm. Je nach Anwendung kann das passende Grundgerät

ausgewählt und nach individuellen Bedürfnissen mit Sensoren

ausgestattet werden. Zusätzlich lassen sich der Glastisch

und die Durchlichteinheit mit wenigen Handgriffen demontieren.

Dadurch ist es möglich, besonders schwere Messobjekte

oder Vorrichtungen direkt auf den Messtisch aus Granit aufzulegen

beziehungsweise zu montieren. Unterschiedliche Sensoren,

beispielsweise der Werth Zoom mit integriertem Werth

Laser Probe, der taktil-optische Contour Probe und konventionelle

Scanning-Taster, können bei

der der Baureihe Scopecheck FB

DZ an zwei unabhängigen Sensorachsen

genutzt werden. Während

mit dem ersten Sensor

an einer Pinole Messungen

durchgeführt werden, befindet

sich die andere Pinole außerhalb

des Messbereichs in Parkposition.

■

54 Quality Engineering 05.2020

Flüssigkeitsmanagement

Misst kleinste Durchflüsse

Für die Kalibrierung kleinster

Durchflüsse (< 0,1 ml/min) baut

die Physikalisch-Technische Bundesanstalt

(PTB) derzeit ein Kolbensystem

zur volumetrischen

3D-Messtechnik

Durchflussbestimmung auf, bei

dem oberhalb der Dichtung des

vertikal verfahrenen Kolbens eine

Flüssigkeit mit geringem

Dampfdruck eingebracht werden

kann. Die bei diesem Messprozess

üblicherweise entstehenden

Unsicherheiten durch

thermische Einträge werden minimiert.

Ein optischer Kanal ermöglicht

über die Detektion der

Höhe des Flüssigkeitspegels in

zwei Sichtfenstern zusätzlich

das Aufspüren von Undichtigkeiten

im System. Dies ist vor allem

von Interesse für Prüflaboratorien

und Hersteller von

Durchflussmessgeräten. ■

Effizient inspiziert mit Robot und KI

Das Robotersystem Kitov One vereint Inspektions- und Bildverarbeitungstechnologie,

Robotik und Künstliche Intelligenz in einem Gerät,

das auf einen Bereich von 100 μm ausgerichtet ist. Die Technologie,

die von Atecare vertrieben wird, kann verschiedene Materialien

wie zum Beispiel Kunststoffe, 1D- und 2D-Barcodes, Beschriftungen

(OCR, OCV), Schrauben, Steckverbinder sowie Anschlüsse inspizieren

und darauf hin prüfen, ob Komponenten vorhanden sind

und richtig verbaut wurden. Zudem übernimmt der Roboter die einfache

Oberflächeninspektion aller sichtbarer Flächen eines Produkts.

Einsetzen lässt

sich das auf Standardkomponenten

basierende

Inspektionssystem

überall dort, wo

komplette Produkte

hergestellt werden. Außerdem

kann das System

in bestehende Fertigungen

eingebunden

und an die Anforderungen

unterschiedlichster

Applikationen angepasst

werden. Dabei

eignet sich die Technologie

gleichermaßen

zur Zwischenprüfung

während der Montage

als auch zur Endkontrolle

eines fertigen

Produkts.

■

Simulation

Festigkeitsnachweis trotz

Porenbildung

Merkle & Partner ermöglicht

Gießereien die

Modellierung von Poren

und Lunkern auf Basis

von Simulationstechnologien,

die um bildgebende

Verfahren ergänzt

werden. Dies war bis dato in herkömmlichen FEM-Systemen

aufwändig und nicht wirtschaftlich abbildbar, was vor allem

im Leichtbau eine Hürde für einen soliden Festigkeitsnachweis

darstellt. Basis der Simulationen ist eine Software

von Volume Graphics. Dabei werden Bauteile über Computertomografie

(CT) komplett durchleuchtet. Aus den aufgenommen

Projektionen rekonstruiert die Software ein dreidimensionales

Volumen einschließlich aller Informationen über Materialien

und Geometrien. So werden die Formteile bei Merkle &

Partner durch eine CT schnittweise vermessen und als Volumenmodell

aufbereitet. Mit netzfreien Lösungsalgorithmen

(Immersed Boundary Solver) lassen sich unter Annahme eines

rein linearelastischen Verhaltens die Spannungen des realen

Bauteils bestimmen und bewerten.

■

3D-Profilsensor

Blaulicht für die Batterie-Inspektion

Die drei neuen Linienprofilsensoren

Gocator

2430/2440/2450 mit blauem

Laser von LMI bieten präzises

3D-Scanning von glänzenden

Metalloberflächen.

Aufgrund seiner kürzeren

Wellenlänge erzielt blaues

Laserlicht beim Scannen

spiegelnder Oberflächen eine

bessere Leistung als rote

oder grüne Laser. Ein blauer

Laser erzeugt „sauberere“

Profile, das heißt weniger Laser-Speckle

auf glänzenden

Messobjekten und erreicht

dadurch eine höhere Messgenauigkeit.

Die drei neuen Modelle verfügen über die neue

2-Megapixel-Imaging-Technologie, einen maßgeschneiderten

eingebetteten Prozessor und eine optimierte Messoptik, die

hohe Messfrequenzen bis zu 5 kHz und eine erhöhte Empfindlichkeit

bei reflektierenden Messobjekten ermöglichen. Sie eignen

sich besonders für Anwendungen wie die Inspektion von

Elektroden-Batterien (Elektroden-Breitenmessung, Messung

des Elektroden-Kantenprofils, Tab-Abstandsmessung), der Batterie-Zellassemblierung

oder auch von flachen oder zylindrischen

Batterieoberflächen.

■

Quality Engineering 05.2020 55

:: Quality World

Mit einer Drohne verschaffen sich

die Wissenschaftler einen Überblick

über die gesamte Obstanlage. Zukünftig

sollen die Kankheitssymp -

tome direkt anhand der spektralen

Signatur aus Drohnen- oder Satellitenbildern

ermittelt werden

Bild: Fraunhofer IFF/Uwe Knauer

Intelligenter Obstanbau

Mit Hyperspektralanalyse

Schädlingen auf der Spur

Mit Satellitenbildern und Hyperspektralanalyse detektieren Fraunhofer-Forscher den

Krankheitsbefall von Apfel- und Birnbäumen aus der Luft. Für die Analyse der

Krankheitssymptome nutzen sie Methoden des maschinellen Lernens. Aufwändige

Vor-Ort-Beurteilungen und Laboranalysen könnten damit künftig entfallen.

Der Autor

René Maresch

Presse und

Öffentlichkeitsarbeit

Fraunhofer IFF

www.iff.fraunhofer.de

Der Apfelanbau hat in Deutschland eine lange Tradition,

ebenso wie in Polen, Italien und Frankreich. Mit 13,8

Mio. t (Eurostat 2018) ist der Apfel nach Angaben des

Statistischen Amts der Europäischen Union (Eurostat)

die meistproduzierte Frucht in Europa. Weniger bedeutend

ist der Birnenanbau. Beiden Obstkulturen gemein

ist jedoch, dass sie unter weit verbreiteten Krankheiten

leiden: Die Apfeltriebsucht und der Birnenverfall können

zu kompletten Ernteausfällen befallener Bäume

führen. Der wirtschaftliche Schaden ist immens.

Verursacher der Erkrankungen sind Phytoplasmen.

Insekten übertragen die zellwandlosen Bakterien, die

als Parasiten im Baum heranwachsen. Dort besiedeln

sie vor allem die Siebröhren. Um die Ausbreitung der Erkrankung

zu verhindern, müssten gegen die Insekten

prophylaktisch Insektizide eingesetzt werden. Die Phytoplasmen

selber können bisher nicht direkt bekämpft

werden.

Der Krankheitsbefall lässt sich nur durch eine teure

molekulare Analyse – eine Polymerase-Kettenreaktion

(PCR) – feststellen. Alternativ nimmt geschultes Personal

eine visuelle Bonitur vor, bei der jeder Baum einzeln

untersucht wird. Symptome der Apfeltriebsucht sind

Hexenbesen, vergrößerte Nebenblätter und eine vorzeitige

Rotfärbung im Herbst, die durch einen Chlorophyllabbau

hervorgerufen wird. Dann ist die Erkrankung aber

schon weit fortgeschritten. Beim Birnenverfall gibt es

keine typischen Symptome – nur eine Rotfärbung.

Spektrale Signatur – Reflexionsverhalten verändert

sich je nach Wellenlänge des Lichts

Sinnvoll wäre es daher, wenn man den Abbau des Chlorophylls

bereits im Sommer erkennen und so die Ausbreitung

von Apfeltriebsucht und Birnenverfall verhindern

könnte. An einer solchen Frühdiagnostik arbeiten

Forscher am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und

-automatisierung IFF in Magdeburg – und zwar

gemeinsam mit dem Institut für Pflanzenforschung

Alplanta aus Neustadt an der Weinstraße und Spatial

Business Integration. Das Unternehmen aus Darmstadt

befasst sich mit satellitenbildbasierten Dienstleistungen.

Dabei setzen die drei Partner auf die Fernerkundung

aus der Luft, konkret auf die Hyperspektralanalyse. „Bei

diesem Verfahren wird Licht in Wellenlängen zerlegt.

Weist eine Pflanze bei einer Blattprobe im Labor Symptome

auf, so zeigt sich dies in bestimmten Wellenlängenbereichen

deutlicher und früher als allein im sichtbaren

Bereich. Bei einer kranken Pflanze wird mehr rotes

56 Quality Engineering 05.2020

Vermessung von Blattproben mit Hyperspektralkameras

im Labor: Die Auswertung

der Bilddaten durch maschinelles Lernen

erlaubt Rückschlüsse auf zur Symptomerkennung

besonders wichtige Wellenlängen.

Sie ermöglicht so die Entwicklung

von angepassten optischen Analysever -

fahren für den Praxiseinsatz

Bild: Fraunhofer IFF/Uwe Knauer

als grünes oder blaues Licht reflektiert“, erläutert Dr.

Uwe Knauer, Wissenschaftler am Fraunhofer IFF und Experte

für maschinelles Lernen sowie der Analyse von

Spektraldaten. Dies konnte in der ersten Projektphase

durch Tests im Labor bereits er-folgreich nachgewiesen

werden.

Ergänzt wird die Methode durch satellitengestützte

Multispektralaufnahmen. Mit den Satellitenbildern lassen

sich große Obstanbauflächen erfassen. „Wir wollen

die Hyperspektralaufnahmen und die Satellitenbilder

kombinieren, um ein Früherkennungssystem aus der

Luft zu etablieren. Mit der an einer Drohne befestigten

Hyperspektralkamera erkunden wir eher kleinere Flächen

wie eine einzelne Plantage“, sagt Knauer. Auch mit

den Satellitenaufnahmen konnten die Forscherteams

kranke und gesunde Bäume bereits voneinander unterscheiden.

An der Drohne ist neben der Hyperspektralkamera

ein Rechner montiert, der die Messdaten aufzeichnet

und auf die Server überträgt. Die Aufnahmen werden

mit geografischen Informationen verknüpft und

kartiert. Das Ergebnis ist eine hyperspektrale Karte mit

geographischen Koordinaten. Zu jedem Bildpunkt wird

ein Spektrum geliefert, das im Anschluss analysiert

wird.

Digitale Bewertung mit Drohne

und maschinellem Lernen

Der Clou: Um die krankhaften Veränderungen der Pflanze

anhand der digitalen multi- und hyperspektralen Signaturen

zu erkennen, nutzen die Projektpartner Verfahren

des maschinellen Lernens. Sie trainieren und kombinieren

verschiedene statistische Modelle und neuronale

Netze mit Hilfe der Ergebnisdaten aus der visuellen Bonitur

und der molekularen Analyse. Die so entwickelten

Algorithmen ermöglichen dann eine spezifische Detektion

von Apfeltriebsucht und Birnenverfall.

Im Herbst dieses Jahres standen Feldmessungen und

Testflüge mit der Hyperspektraldrohne an, um im Anschluss

sowohl Sensorik als auch Modellierungsverfahren

optimieren zu können. Das Forschungsvorhaben

wird von der Landwirtschaftlichen Rentenbank gefördert.

Zum Projektende im Jahr 2022, so hoffen die Forscher,

soll die Fernerkundungsmethode mittels Erfassung

und Auswertung spektraler Daten Pflanzenschutzdiensten,

Obstanbauern und Genossenschaften als

Dienstleistung zur Verfügung stehen.

■

Dieser Baum ist mit Apfeltriebsucht

infiziert und zeigt die Symptome

Rotlaubigkeit und Kleinfrüchtigkeit

Bild: Wolfgang Jarausch/Alplanta

Quality Engineering 05.2020 57

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58 Quality Engineering 05.2020

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ISSN 1436-2457

Herausgeberin:

Katja Kohlhammer

Verlag

Konradin-Verlag Robert Kohlhammer GmbH

Ernst-Mey-Straße 8, 70771 Leinfelden-Echterdingen,

Germany

Geschäftsführer:

Peter Dilger

Verlagsleiter:

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Chefredakteur:

Dipl.-Ing. (FH) Werner Götz, Phone +49 711 7594-451

Redaktion:

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Druck:

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Leinfelden-Echterdingen

Accretech ................................................................. 43

Additive .............................................................21,31

Aerotech ..................................................................45

AIT Austrian Institute of Technology ........... 32

Atecare ..................................................................... 55

Babtec .......................................................................58

Basler ........................................................................ 28

Baumer ..................................................................... 34

Bi-Ber Bilderkennungssysteme ...................... 52

Bitnamic .................................................................. 14

Ceta ............................................................................ 53

Cognex ...................................................................... 29

Consense .................................................................19

Creaform .................................................................. 53

Daimler .................................................................... 14

Deevio ....................................................................... 36

Edmund Optics ..................................................... 29

Fachhochschule Südwestfalen ...................... 52

Framos ...................................................................... 29

Fraunhofer IFAM ................................................... 14

Fraunhofer IFF ....................................................... 56

Fraunhofer IGD ..................................................... 14

Fraunhofer IPT ................................................ 18, 52

GOM .......................................................................... 53

Hegewald & Peschke .......................................... 52

Hexagon ........................................................... 46, 48

IDS .............................................................................. 28

Inspekto ................................................................... 38

Ioxp ............................................................................ 14

IQM Tools ...................................................................9

IWS ............................................................................. 34

LMI .............................................................................. 55

Merkle & Partner .................................................. 55

Messe Stuttgart .................................................... 27

Microsoft ................................................................. 14

Mitutoyo .................................................................. 28

MKS Instruments ................................................. 54

OGP Meßtechnik ..................................................41

Polytec ...................................................................... 28

PTB ............................................................................. 55

PTC .............................................................................. 14

Q-Das ........................................................................ 48

Q-Future ................................................................... 20

Reinhardt .................................................................51

Reusch Rechtsanwälte ......................................... 9

Sick ............................................................................. 53

Siemens ................................................................... 18

Sill Optics .................................................................33

SKZ ............................................................................. 54

Smart Factory KL .................................................. 18

Spatial Business Integration ........................... 56

Stemmer Imaging ................................................ 27

Studenroth .............................................................60

SVS-Vistek ...........................................................5, 30

Topometric ................................................................ 6

TÜV Hessen ............................................................ 10

Universal Robots .................................................. 50

Volkswagen ............................................................ 40

Volume Graphics .......................................... 48, 55

Volvo .......................................................................... 14

Werth ...................................................................3, 54

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Zeiss ......................................................................2, 40

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QUALITY ENGINEERING widmet sich seit 2013 ausschließlich und um -

fangreich der Story hinter der Firma, dem Produkt oder der Lösung,

aber auch den Strategien und Problemen rund um die Qualität.

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Quality Engineering 05.2020 59

STUDENROTH

HILDEGARD

Für die schnelle und hochpräzise

Außenmessung in der

Fertigung

KLEINMESSBANK

Verschiedene Ausführungen

garantieren Ihnen vielseitige

Einsatzmöglichkeiten

Bestell-Nr.:

1381-1020 ab

1.495,-

€

1.188 00

zzgl. MwSt.

Klemmschrauben

für Messtaster

Aufnahme für Messuhr

oder Messtaster Ø 8 mm

Anlüfthebel für

Messschlitten

4 Robuste Bauweise

4 Einfach zu bedienen

4 Höhenverstellbarer Standardtisch

4 Große Auswahl an Messtastern

4 Messbereich 0-30 mm/30-60 mm

Hildegard 222 (1381-1023) Hildegard 602 (1381-1024)

Hildegard 501 (1381-1030)

Prismenmessgerät

Studenroth Präzisionstechnik GmbH

Konrad-Zuse-Ring 22 | 61137 Schöneck-Kilianstädten

Tel: +49 6187 90593-0 | Fax: +49 6187 90593-50

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