Industriekameras liefern die Daten für die automatisierte visuelle Inspektion

Jun 09, 2023

Automobilhersteller wissen, dass selbst der kleinste Fehler kostspielig sein kann. Schlechtes Qualitätsmanagement kann zu Rückrufen führen und den Ruf der Marke schädigen. Aus diesem Grund konzentriert sich die Branche auf das Null-Fehler-Ziel. Es ist nicht nur eine eingängige Phrase, es ist eine Mission, sicherzustellen, dass jedes einzelne Produkt den höchsten Standards in Bezug auf Qualität, Rückverfolgbarkeit und Transparenz entspricht.

Bild oben: Ein Multikamera-Vision-Inspektionssystem von ITgroup zur Lenksäulenprüfung nutzt Cobots und Industriekameras, um eine Reihe von Inspektionsaufgaben an Lenksäulenkomponenten durchzuführen: Anwesenheitserkennung, Oberflächeninspektion, Messung und Bilddokumentation. (Bild mit freundlicher Genehmigung von ITgroup)

Der Kraftantriebsregelkreis sind Daten

Entscheidend für das Erreichen dieser Ziele sind die Testgerätesysteme, auf die sich Automobilhersteller und Tier-1-Zulieferer verlassen. Prüfstände erledigen nicht nur Produktinspektionsaufgaben, sondern sind auch zu einem Knotenpunkt für quantitatives Feedback geworden, um Probleme im gesamten Produktionsprozess zu identifizieren und zu beseitigen. Dieses quantitative Feedback wird durch einen Regelkreis bereitgestellt, der die Definition, Messung, Analyse, Verbesserung und Steuerung aller Schritte des Produktionsprozesses umfasst. Und die Kraft, die diesen Regelkreis antreibt? Daten.

Von besonderer Bedeutung sind Bilddaten. Seit Jahrzehnten setzen Prüfgerätehersteller Industriekameras und automatische visuelle Inspektionssysteme (AVI) in ihren Prüfständen ein. Mit zunehmender Reife der Bildverarbeitungstechnologie haben Fortschritte bei Sensoren, Prozessoren und Softwaremethoden es Herstellern von Testgeräten ermöglicht, Bildverarbeitungstechnologie in immer komplexeren Anwendungsbereichen zu implementieren.

Moderne Prüfgeräte gewährleisten höchste Prüfgenauigkeit

Bild oben: „Know how to test it“: Der Slogan der ITgroup unterstreicht die Komplexität der Testlandschaft. Hier untersuchen ein Multikamerasystem und ein 3D-fähiger Roboter eine Autostoßstange auf verschiedene Mängel. (Bild mit freundlicher Genehmigung von ITgroup)

Der Fertigungsregelkreis beginnt bei den Unterbaugruppenlieferanten, die kritische Komponenten wie Lenksäulen, Türverkleidungen und Stoßstangen an Automobil-OEMs liefern. Seit fast drei Jahrzehnten liefert ITgroup anwendungsspezifische, modulare Testgeräte sowie zugehörige Kalibrierungsdienste und Geräteintegration für namhafte Tier-1-Automobilzulieferer.

Die umfassende Erfahrung und das Engagement von ITgroup ermöglichen es ihnen, stets möglichst robuste und genaue Daten zu liefern. Ganz gleich, ob sich die Anwendung am besten für einen eher standardmäßigen 2D-Inspektionsansatz eignet oder die neueste 3D-fähige Inspektionsbank von ITgroup nutzt, eine Hardwarekomponente verbindet sie alle: GigE-Industriekameras von The Imaging Source. ITgroup verwendet in seinen Testgeräten eine Vielzahl von GigE-Kameras von The Imaging Source – je nach Anwendung von 5 MP bis 20 MP. Ingmar Troniarsky, General Manager der ITgroup, kommentierte: „Wir verwenden GigE-Kameras von The Imaging Source aufgrund ihres Formfaktors, ihrer Zuverlässigkeit und ihres Preises.“

GigE-Industriekameras: Hohe Auflösung und Zuverlässigkeit in einem kompakten Formfaktor

Die robusten GigE-Industriekameras liefern Bilddaten für mehrere Aufgaben während des Inspektionsprozesses, einschließlich Anwesenheitserkennung, Oberflächeninspektion, Messung sowie digitale Fotodokumentation. GigE-Kameras sind in der Lage, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit zu übertragen, wodurch sie sich gut für hochauflösende und schnelle Bildgebungsanwendungen eignen. Darüber hinaus ermöglichen die Standard-Ethernet-Protokolle der Kameras wie GigE Vision eine einfache Integration in bestehende Systeme, was den Integrationsprozess vereinfacht. Die Kameras verwenden Standard-Ethernet-Kabel mit PoE (Power over Ethernet) und eignen sich gut für Anwendungen, bei denen größere Entfernungen zwischen Kamera und Host-Computer mit Kabellängen von bis zu 100 Metern bestehen.

HDR-Bildgebung unterstützt Inspektionssysteme

Da die Qualität farbiger Oberflächen wie Zierleisten und lackierter Oberflächen oft Teil der Prüfkriterien ist, integriert ITgroup häufig Farbkameras in seine Prüfgeräte. Bei der Herstellung einer typischen Autotür kommen beispielsweise unterschiedliche Materialien zum Einsatz: lackierte Oberflächen, Metalle, glatte und matte Kunststoffe, Glas. Dies führt häufig zu Bereichen mit hohem Kontrast in den hellsten und dunkelsten Bereichen eines Bildes. Die High Dynamic Range (HDR)-Bildgebung der Kameras nutzt mehrere synchronisierte Belichtungen, um eine optimierte Belichtung zu liefern und unabhängig vom Objektkontrast gute Bilddetails zu erzeugen. Herr Troniarsky bemerkte: „HDR unterstützt unsere Inspektionssysteme dabei, selbst kleinste Abweichungen vom Standardwert zu erkennen und so Fehler effizienter zu erkennen.“

Multikamerasysteme für fehlerfreie Türverkleidungen

Bild oben: Moderne Autotüren weisen eine hohe Funktionsdichte auf und erfordern spezielle Prüfgeräte, um sicherzustellen, dass zahlreiche Systeme innerhalb der Toleranz liegen. GigE-Industriekameras bieten hochauflösende HDR-Bildgebung, die es der Weiterverarbeitungssoftware ermöglicht, selbst kleinste Abweichungen vom Standard zu erkennen. (Bild mit freundlicher Genehmigung von ITgroup)

Autotürverkleidungen sind ein Beispiel für eine Unterbaugruppe, die vor dem Einbau in das Endprodukt einer strengen Prüfung unterzogen werden muss. Längst sind die Zeiten vorbei, in denen die einzige Funktion der Türinnenverkleidungen darin bestand, vor Undichtigkeiten und Windgeräuschen zu schützen. Moderne Automobiltürverkleidungen sind zu Modulen mit hoher Funktionsdichte geworden, insbesondere in Fahrzeugen der Luxusklasse, und enthalten eine Vielzahl mechanischer, elektrischer und dekorativer Komponenten: Schlösser, Umgebungsbeleuchtung, Lautsprecher, Fensterschalter, Spiegel, Schlösser, Verkleidungen und Verkleidungen. Die hohe Funktionsdichte gepaart mit dem Trend zu zunehmend individualisierten Produkten führt dazu, dass Automobilhersteller auf modulare Bauweisen für die kostengünstige Produktion und Prüfung komplexer Baugruppen setzen.

Bild oben: Null-Fehler-Fertigung: Zusammengesetztes Bild, das einen Prüfstand für die Prüfung von Türverkleidungen zeigt. GigE-Industriekameras (hier unten links im Bild) liefern zahlreiche Bilder, die innerhalb einer halben Sekunde verarbeitet werden, um die Produktkonformität festzustellen. (Bild mit freundlicher Genehmigung von ITgroup)

Abhängig von der Art der zu prüfenden Platte und den Prüfkriterien des Kunden nimmt ein Multikamerasystem zahlreiche Bilder auf, die dann von der Bildgebungssoftware verarbeitet werden, um beispielsweise das Vorhandensein, die Maßhaltigkeit, die Position und Lücken zwischen Komponenten wie Klebstoff zu bestimmen Perlen, Schweißbolzen, Antiflattermaterialien, Griffe und Knöpfe.

In der Vergangenheit führten geschulte Techniker eine Sichtprüfung auf Mängel wie Kratzer, Dellen oder Fehlausrichtungen durch. Angesichts der Schlupfraten der manuellen Inspektion von 20 % und mehr und der zunehmenden Komplexität von Unterbaugruppen bietet die automatisierte visuelle Inspektion jedoch die effektivste Methode, um dem Null-Fehler-Ziel näher zu kommen. Die standardmäßigen Türverkleidungsinspektionssysteme von ITgroup verwenden drei GigE-Kameras DFK 33GP006 (5 MP, Rolling Shutter) und eine GigE-Kamera DFK 33GX183 (20 MP, Rolling Shutter). Herr Troniarsky berichtet, dass die Prüfstände eine „Pseudofehlerrate falsch positiv < 0,1 %, falsch negativ 0 % (insgesamt über 100 verschiedene Testmerkmale) bei null Endkundenbeschwerden“ liefern.

Der Industriestandard für solche Prüfgeräte verwendet seit vielen Jahren die 2D-Bildverarbeitung zur Durchführung dieser Prüfaufgaben. Die 2D-Technologie hat jedoch ihre Grenzen, da sie keine volumetrischen Messdaten liefern kann (z. B. zur Messung der Koplanarität erforderlich). Glücklicherweise haben erschwingliche Rechenleistung und verbesserte Softwaremethoden es Entwicklern ermöglicht, 3D-Bilddaten zu verwenden, was neue Möglichkeiten für Genauigkeit und Robustheit von Prüfgeräten eröffnet.

3D-Bildgebung bietet zusätzliche Präzision für die automatisierte Inspektion

Bild oben: 3D-Bildgebung für die automatisierte visuelle Inspektion: 3D-Daten einer Lichtfeldkamera (Plenoptik) werden mit 2D-Bildgebungsdaten kombiniert, um die genaueste Messung komplexer Objekte zu ermöglichen. (Bild mit freundlicher Genehmigung von ITgroup)

Das neueste Prüfgerät der ITgroup, LumIT XL, kombiniert optische 3D- und 2D-Inspektion an großformatigen Objekten wie Türmodulen, Instrumententafeln oder Stoßfängern. Mithilfe der Lichtfeldtechnologie-Algorithmen der HD Vision Systems GmbH ist ITgroup in der Lage, die Daten von 13 Kameras (DMK 33GX264e) zu integrieren und so einen de facto einzigen Sensor zu schaffen, der eine hochauflösende 3D-Punktwolke liefert. Die 3D-Daten ermöglichen es LumIT XL, selbst komplexe und metallische Oberflächen zu erkennen und Verdeckungen zu reduzieren – und das alles ohne den Einsatz von Infrarot, Blitzgeräten oder Lasern.

Einzelne Bilder werden durch die Software von NeuroCheck 3D und HD Vision verarbeitet und zu einem 3D-Bild zusammengesetzt. Die vom System erzeugte Punktwolke mit hoher Dichte ermöglicht eine exakte Bildauflösung, was zu äußerst präzisen Messungen und einer robusten Fehlererkennung führt.

Zukünftige Entwicklungen in der automatisierten Inspektion

Im Zeitalter von Industrie 4.0 sind flexible Prüfplätze ein Muss: Steigende Anforderungen an die Individualisierung und daraus resultierende reduzierte Losgrößen führen dazu, dass Hersteller die Prüfparameter häufiger ändern. Aus diesem Grund entwickelt ITgroup seine Prüfstände unter Berücksichtigung der Modularität. Über ein Fernwartungssystem können die Anlagen effizient eingestellt werden. Durch die Modularität des Systems ist es zudem möglich, die Ausstattung bei Bedarf für Folgeprojekte zu erweitern und anzupassen.

Die klassische regelbasierte Bildverarbeitung war in den letzten zwei Jahrzehnten der Motor für die meisten Verbesserungen in der industriellen Automatisierung, aber Deep Learning und andere KI-Algorithmen sind in Tests und in der Fabrikhalle zunehmend präsent. Troniarsky fügt hinzu: „Auch hier arbeiten wir an konkreten Umsetzungen, wobei Kunden derzeit konkrete Umsetzungen im Feld testen.“

Weitere Informationen: www.theimagingsource.com

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