MY FACTORY 11-12/2024

AUTOMATISIERTE

AUTOMATISIERTE QUALITÄTSKONTROLLE AUF BASIS VON KÜNSTLICHER INTELLIGENZ VON DEN VORTEILEN PROFITIEREN 01

ANZEIGE SPS 2024 Soll die Qualitätskontrolle durch eine KI-basierte Bildverarbeitung automatisiert werden, ist ein passendes Netzwerk- und Automatisierungskonzept erforderlich. Phoenix Contact unterstützt hier bei der Systemevaluierung und Komponentenauswahl, wie das Beispiel eines international tätigen Automobilherstellers veranschaulicht. Der Automobilproduzent stellt hohe Qualitätsanforderungen an die Fertigung seiner Fahrzeuge. Zu diesem Zweck werden alle Komponenten der Pkws nach strengen Kriterien geprüft und optimiert. Um eine kosteneffiziente und umfassende Kontrolle zu ermöglichen, kommt der automatisierten Qualitätsprüfung eine immer größere Bedeutung zu. Fehler werden somit nicht mehr manuell gesucht und nachgearbeitet, sondern durch Sensorsysteme – wie Ultraschallsensoren oder Kameras – erfasst, mit Hilfe einer Automatisierungseinheit ausgewertet und beispielsweise durch Roboter automatisch beseitigt. Im Karosseriebau des Automobilherstellers liegt ein großer Fokus auf der Qualitätskontrolle der Schweißstellen, die die Blechteile miteinander verbinden. Die ordnungsgemäße Durchführung der Schweißarbeiten erweist sich für die Stabilität und Langlebigkeit der Fahrzeuge als essenziell. Abgesehen SYSTEME ZUR AUTOMATISIERUNG, NETZWERKANKOPPLUNG SOWIE BEDIENSTATIONEN KOMMEN VON PHOENIX CONTACT von der Überprüfung der Festigkeit ist die Entfernung von Schweißspritzern ein wichtiger Bestandteil der Inspektion, da die Kanten der Spritzer später gelegte Leitungen aufschneiden oder aufscheuern können. In der Vergangenheit fand die Kontrolle manuell statt, indem die Karosserien seitlich eingeschwenkt und diffus beleuchtet wurden. Anschließend ließen sich die erkannten Schweißspritzer mit einem Dremel-Multifunktionswerkzeug beseitigen. Zur Automatisierung dieser visuell anstrengenden Arbeit entschied sich der Automobilhersteller für ein Proof of Concept, also eine Machbarkeitsstudie, in der acht Kameras die Kontrolle vornehmen. Die detektierten Schweißspritzer werden danach von einem robotergeführten Rotationswerkzeug entfernt. anwenden lässt. Gibt es ein stabiles Bild, ist der Bildausschnitt auf Schweißspritzer zu inspizieren. Wird ein Schweißspritzer identifiziert, erfolgt auf Basis der Kamerastellung eine Umrechnung der Position in das Koordinatensystem des Roboters. Im nächsten Schritt kann der Roboter an die entsprechende Stelle gesteuert werden, um den Spritzer mit seinem Rotationswerkzeug zu entfernen. Zur Erkennung der Schweißspritzer kommt im dargestellten System eine industrielle Bildverarbeitung zum Einsatz. Diese lässt sich sowohl regelbasiert als auch durch maschinelles Lernen (Machine Learing, ML) realisieren. Wegen der unterschiedlichen Form, Größe und Position der Schweißspritzer hat sich der Automobilhersteller für ein ML-basiertes Verfahren entschieden. Denn durch ihre Generalisierungseigenschaften kann die ML-Lösung flexibler für andere Bauteilformen herangezogen werden. In einem Positivbeispiel erlernt das vortrainierte ML-Modell während des Trainings das Feststellen der Schweißspritzer anhand von deren Eigenschaften auf dem Blech, zum Beispiel Glanz, Schattenwurf oder Form. Auf diese Weise lässt sich das Modell unabhängig vom betrachteten Karosserieteil und Aussehen des Spritzers nutzen. Für die Verwendung des ML-Verfahrens sind im ersten Schritt Bilder von Bauteilen mit und ohne Schweißspritzern zu erstellen. Die Schweißspritzer werden dann manuell im Bild identifiziert und formell beschrieben. Dies kann beispielsweise durch die Koordinate auf dem Bild oder Begrenzungsrahmen um den Spritzer geschehen. Der Datensatz wird nun zum Modelltraining eingesetzt, die formelle Beschreibung zur Kontrolle der Erkennungsgenauigkeit genutzt. Im Anschluss lässt sich das trainierte Modell auf aktuellen, ungesehenen Bildern testen. Aufgrund der Generalisierung detektiert das Modell die Spritzer jetzt ebenfalls auf vorher nicht bereitgestellten Bildern und kann somit als Identifikator für deren Beseitigung verwendet werden. 02 IDENTIFIZIERUNG UND FORMELLE BESCHREIBUNG VON BAUTEILMÄNGELN Damit die automatisierte Beseitigung von Schweißspritzern durch Kameras und Roboter umgesetzt werden kann, wird eine zusätzliche Softwarelösung benötigt. Diese Software muss im ersten Schritt die Synchronisierung zwischen Kamera und Beleuchtung sicherstellen, sodass sich eine Helligkeitsregelung 01 Der Karosseriebau stellt einen wichtigen Teil der Automobilproduktion dar 02 Automatisierte Qualitätskontrolle im Karosseriebau www.myfactory-magazin.de MY FACTORY 2024/11-12 15