Neue Antriebskonzepte erfordern auch bei der Mess- und Prüftechnik ein Umdenken. (Bild: Zeiss)
Im Karosseriebau bringen tonnenschwere Servopressen angelieferte Blechcoils mit enormen Kräften in Form. Schon in dieser frühen Produktionsphase kommt es auf fehler- und kratzerfreie Rohbleche sowie die Materialdicke während der Umformung an. Im Mercedes-Werk Bremen setzt man zur Kontrolle ein optisches Streifenprojektionsverfahren ein, das alle Teile automatisch überprüft und die Ergebnisse elektronisch dokumentiert und weiterleitet.
Digitale Inspektoren in Verbindung mit Bildverarbeitung gelten als zuverlässige Helfer für die integrierte Qualitätssicherung. Sie erfassen berührungslos und pixelgenau Bauteilgeometrien oder Oberflächendefekte, klassifizieren die Fehler und lassen sich als digitale Fertigungsassistenten in verschiedene Prozesse integrieren.
„Machine-Vision-Systeme ermöglichen Inline-Prüfungen während des Fertigungsprozesses und minimieren sehr effektiv Produktionsfehler“, versichert Martin Hennemann von IDS Imaging Development Systems, einem Hersteller digitaler Industriekameras in Obersulm.
Der Hype um künstliche Intelligenz
Die Branche hat alle Hände voll zu tun, denn die maschinelle Bildverarbeitung wie die optische 3D-Messtechnik unterliegen einer rasanten Entwicklung. Das Spektrum an Bildsensoren für optische Messlösungen ist riesig, mehr Softwareintelligenz löst klassisch programmierte Bildverarbeitungssysteme ab und hochauflösende 3D-Laserscanner verleihen blinden Robotern präzises Sehvermögen.
Auch rücken Inspektionssysteme über Hardware- und Softwareschnittstellen immer enger an die Produktionssteuerung. Für zusätzliche Auftriebskräfte sorgt das Hypethema künstliche Intelligenz (KI). Die Produktliste aus Obersulm verzeichnet neuerdings App-basierte IDS-NXT-Kameras mit lernfähigen Algorithmen.
Der Messspezialist sieht in KI-basierten Systemen und der passgenauen Zusammenarbeit mit Industrieprotokollen wie Profinet oder OPC Unified Architecture (UA) den entscheidenden Knackpunkt für anpassungsfähige Lösungssysteme.
Messung ohne Wechsel der Bauteilvorrichtung
Das Presswerk von BMW in Dingolfing hat bereits vor mehr als zehn Jahren taktile Messverfahren durch optische Robotermesszellen ersetzt und darüber die Form- und Maßkontrolle von Aufbauteilen automatisiert. Das Braunschweiger Unternehmen GOM – seit dem letzten Jahr zur Zeiss-Gruppe gehörig – hat eine optische 3D-Koordinatenmessmaschine für die Bauteilinspektion beigesteuert.
Inzwischen kann so eine Atos ScanBox typische Anbauteile wie Türen, Front- und Heckklappen ohne Wechsel der Bauteilvorrichtung über eine sogenannte Multi-Part-Fixture vermessen. Weniger Umrüstzeit bedeutet höheren Durchsatz – das senkt die Kosten.
In dasselbe Horn stößt das virtuelle Clamping: Das Modul ist ein Add-on des Softwarepakets Atos und berechnet Bauteilgeometrien von Blech- und Spritzgussteilen. Der Clou: Ein innovativer Algorithmus ist in der Lage, den gespannten Zustand des Bauteils zu berechnen, ohne das Teil tatsächlich in eine Messvorrichtung einzuspannen.
Alternative zu neuronalen Netzen
Machine-Vision-Systeme, die Bildinformationen auf Basis lernfähiger Algorithmen oder neuronaler Netze auswerten, sind kein Ausnahmefall mehr. Aktuelle robotergeführte Messzellen kombinieren mehrere Verfahren aus den Bereichen Bildverarbeitung und optische 3D-Messtechnik mit Methoden des maschinellen Lernens.
Während neuronale Netze sehr viel Bilddaten zum Trainieren benötigen, hat Stemmer Imaging ein eigenes maschinelles Lernwerkzeug entwickelt, das mit weniger Trainingsbildern auskommt. Nach eigenen Angaben benötigt das Tool CVB Polimago in der Regel nur 20 bis 100 Trainingsbilder – während neuronale Netzwerke beim gleichen Anwendungsfall 500 Bilder pro Klasse zum Antrainieren brauchen sowie 500 zulässige Referenzbilder.
Lernfähige Software hilft bei der Fehlersuche
Beim Thema Machine Vision mischt auch Isra Vision aus Darmstadt kräftig mit: Für den Karosseriebau gibt es seit Kurzem den Blanking Master von Isra Parsytec. Das Messsystem ist auf die Qualifizierung von Freiformblechen zugeschnitten. Kleinste Risse oder Kratzer in der Oberfläche werden schon beim Zuschneiden der Vorformen für die weitere Blechbearbeitung erkannt.
Die Herausforderung für die automatische Inspektion liegt im Erkennen der Form der Blanks, denn die Objektgeometrien gestanzter Stahl- oder Aluminiumbleche sind komplex, die zuverlässige Detektion kleinster Fehler nahezu unmöglich.
Das Messsystem beleuchtet das Bauteil von zwei Seiten, aktiviert die Konturenerkennung und sucht lediglich innerhalb der Formgrenzen nach potenziellen Fehlern. Erst mit einer vortrainierten und lernfähigen Software ist es den Isra-Entwicklern gelungen, Abweichungen von Referenzvorlagen zuverlässig zu detektieren und zu klassifizieren.
Kupferwicklungen bei E-Motoren
Der Paradigmenwechsel im Antriebsstrang vom Verbrennungs- zum E-Motor ist für die Messexperten von Zeiss Anlass, ihre Prüf- und Messkonzepte anzupassen. Zwar bestehe ein Elektromotor nur noch aus 250 Teilen gegenüber 2500 Komponenten beim Verbrenner, aber die Anforderungen an die Qualitätsprüfungen nehmen zu.
„Wir wollen unsere Kompetenzen auf Elektrofahrzeuge übertragen und unterstützen die Automobilindustrie bei der Transformation“, sagt Patrick Stempfle, Projektleiter E-Solutions bei Zeiss. Er erwartet den Einsatz von mehr optischen Sensoren für die Inspektion der Batterien und des Stators.
Eine ganz neue Messaufgabe ergibt sich durch andere Wickelmethoden bei den elektrischen Leitern im Statorkern, beispielsweise der sogenannten Hairpin-Technologie, bei der die einzelnen Segmente wie Haarnadeln geformt sind.
Hier soll Zeiss-Technik die Geometrie und auch Dicke der Isolierung der Hairpins sowie die Qualität der Montage inline erfassen und mit Referenzdaten im Messraum abgleichen. Kleinste Fehler im Inneren der Batterien lassen sich zudem nur mit röntgenmikroskopischen Methoden entdecken. Sie liefern dreidimensionale Bilder der Elektroden, der Polymerfolie und des Elektrolyts mit einer Auflösung von bis zu 0,5 Mikrometern.
