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44 Inspect 4/2006 die weiteren Merkmale in insgesamt fünf Roboterpositionen geprüft. Nach Erreichen der jeweiligen Position startet der Roboter eine Teilmessung über die Profibus-Schnittstelle und erhält schon nach wenigen Hundertstelsekunden das Signal zur Weiterfahrt. In jeder Position erfasst das VMT- Bildverarbeitungssystem mehrere Merkmale gleichzeitig und wertet diese aus. Die Merkmale selbst befinden sich dabei an allen Seiten des Cockpits. Nach Prüfung der letzten Position übergibt das Bildverarbeitungssystem einen Gesamt-Mess-Status an die Roboter-Steuerung. Die komplette Auswertung eines Cockpits dauert inklusive der Roboterbewegung ca. 8 Sekunden. Aufgrund des Gesamt-Mess- Status wird das Cockpit dem Nacharbeitsband zugeführt, falls ein Fehler aufgetreten ist. An diesem Arbeitsplatz werden dem Werker auf einer Großbildanzeige die Fehlerpositionen direkt an einem „digitalen“ Cockpit angezeigt. Sobald die Nacharbeiten abgeschlossen sind, wird das Cockpit einer erneuten Prüfung zugeführt. Das Bildverarbeitungssystem steht während der gesamten Nacharbeiten uneingeschränkt für die Automatikmessungen zur Verfügung. Durch die einfache Bedienung des Bildverarbeitungssystems war es den Mitarbeitern in der Produktion bereits nach einer Schulung von nur zwei Tagen möglich, neue Merkmale anzulegen und die Anlage während der Produktion zu optimieren. „Vor allem die Funktion des Offline-Teachens, die durch die Protokollierung aller Prüfungen und der zugehörigen Bilder möglich ist, hat die Optimierung der Anlage beschleunigt“, so Winkenwerder, der leitende Mitarbeiter bei Johnson Controls für dieses Projekt. „Seit der Inbetriebnahme überzeugt das Bildverarbeitungssystem durch seine hohe Zuverlässigkeit“, zeigt sich Herr Winkenwerder überaus zufrieden mit der realisierten Lösung, zumal sich auch die im Vorfeld kalkulierten Kos- Abb. 3: Nach der Auswertung von bis zu 70 Merkmalen zeigt ein Großbild die erkannten Fehlerpositionen an einem „digitalen“ Cockpit. teneinsparungen in der Realität eingestellt haben. Das VMT-Bildverarbeitungssystem Das eigentliche Herz des Systems schlägt in Form der VMT IS-Software, die in jahrelanger Entwicklung in über 500 Projekten gemeinsam mit Kunden aus der Automobil- und Zulieferindustrie geschaffen wurde. Dabei haben die Weinheimer sehr hohen Wert auf eine einfache und intuitive Bedienerführung gelegt, die es dem Anwender schon nach wenigen Tagen ermöglicht, selbst Prüfungen im System anzulegen. Die Bedienung und Einrichtung des Systems erfolgt komplett ohne Programmierung über die grafische Oberfläche und ist für unterschiedlichste Anwendungen wie Robotersichtführung, Vollständigkeitsprüfung und Klarschriftlesen vollkommen einheitlich. Die Benutzersprachen (standardmäßig Deutsch und Englisch) sind jederzeit online umschaltbar und das System ist offen für Erweiterungen auf andere Sprachen. � Kontakt Dipl.-Ing. Andreas Tarnoki, VMT Bildverar- beitungssysteme Vmt Bildverarbeitungssysteme GmbH, Weinheim tel.: 06201/9027-0 Fax: 06201/9027-29 sales@vmt-gmbh.com www.vmt-gmbh.com Stemmer imaging GmbH, Puchheim tel.: 089/80902-0 Fax: 089/80902-116 info@imaging.de www.stemmer-imaging.de
Den Fehdehandschuh hingeworfen bekommen, zum Duell herausgefor dert, bei der Ehre gepackt …. Eine untechnische, aber doch sehr treffende Beschreibung für die Auf gabenstellung, Oberflächenfehler auf metallischen Bauteilen automatisch optisch zu erkennen. Dieser Kampf wird nur mit Erfahrung, Hartnäckig keit und den richtigen Waffen gewon nen. Der folgende Beitrag beschreibt die Schritte und die Lösung zur erfolg reichen Installation eines Bildverarbeitungs systems für die Erkennung von Oberflächenstruk turengeschlif fener Flächen. Die visuelle Inspektion von Oberflächen ist eine wichtige Qualitätssicherungsmaßnahme. Die Fehler an Oberflächen unterscheiden sich generell in zwei Arten – den sog. Cosmetic Defects und den funktionsbeeinträchtigendenDefects. Cosmetic Defects sind hierbei für die Optik des Betrachters störende Fehler, die jedoch keinen Einfluss auf die eigentliche Funktion des Bauteils haben. Diese Fehlerart ist allgemein bekannt, und so mancher preisbewusste Endverbraucher macht sich dies zunutze und kauft gezielt „B-Ware“ ein. Anders sieht es mit der zweiten Fehlerart aus. Diese Fehler führen dazu, dass Baugruppen schneller verschleißen, zu wenig Kontaktfläche bieten oder gar durch Verklemmen im Betrieb ausfallen. Die hier vorgestellte Lösung für die Oberflächenprüfung einer geschliffenen Fläche ist eine Realisierung für einen großen Zulieferer der Automobilindustrie. Die Applikationsabteilung der NeuroCheck GmbH übernahm bei dieser Anwendung das Engineering, den Systemaufbau und die Integration des Systems in den Prüfautomaten. Herausforderung Die metallischen Prüfteile werden in einem mehrstufigen Schleifprozess bearbeitet. Nach der Bearbeitung sollen die Teile in einen Prüfrundtisch eingesetzt und der automatischen Oberflächenprüfung zugeführt werden. Die Oberflächenkontrolle unterteilt sich grundsätzlich in zwei Teilaspekte der Prüfung – zum einen in die Erkennung von Krat- zern, Schleiffehlern und Lunkern auf der Planfläche und zum anderen in die Überprüfung der Außenkontur des Plateaus auf Ausbrüche. Um den Fertigungsprozess der Teile nicht zu behindern, muss die Ausbringung des Prüfsystems mindestens 40 Teile/min. betragen. Wahl der Waffen A u t o m A t i o n Herausforderungen annehmen Automatische optische Prüfung geschliffener Oberflächen Grundlage der Realisierung waren die Ergebnisse einer Machbarkeitsuntersuchung anhand protokollierter Fehlerteile. In dem Protokoll sind die Oberflächen mit einem Rauhtiefenmessgerät aufgenommen worden. Über Vergleichsmessungen mit Gut- und Grenzteilen wurden vom Kunden die zulässigen Fehlergrenzen festgelegt. Eine direkte Tiefenmessung von Kratzern kann mit einem Bildverarbeitungssystem nicht realisiert werden. In Abstimmung mit dem Kunden wurden Versuche unternommen, die Fehler durch geeignete Beleuchtungsverfahren über Kontrast und Form klassifizieren zu können. Diese Art der Betrachtung entspricht auch der derzeitigen visuellen Inspektion der Teile durch die Mitarbeiter. Für die Lösung der Aufgabe wurden ein speziell auf die Aufgabenstellung angepasstes Ringlicht, eine hochauflösende FireWire-Kamera des Herstellers Baumer Optronic in der NeuroCheck-Edition mit 1024 x 768 Pixeln, sowie ein Makroobjektiv von Rodenstock für ein Bildfeld von 4 x 3 mm² verwendet. Als Bildverarbei- � Abb. 1: Typische Oberflächenfehler auf geschliffenen Bauteilen Inspect 4/2006 45
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