Bildverarbeitung zur Qualitätssicherung in der Industrie
Teil einer Einspritzdüse
Die automatische Bildverarbeitung und -auswertung gehört heute in vielen Bereichen der industriellen Fertigung zum Standard und ist wichtiger Bestandteil der Qualitätssicherung.Trotz des weitverbreiteten Einsatzes gibt es nach wie vor Anwendungsbereiche, in denen automatische Bildverarbeitungsverfahren noch nicht zufriedenstellend eingesetzt werden können.
Einer dieser Anwendungsbereiche ist die Kontrolle von Bohrungen und Hohlräumen, die zum Beispiel bei Einspritzdüsen und weiteren Bauteilen aus dem Bereich der Automobilproduktion häufig anzutreffen sind. Hier müssen spezielle endoskopische Kameras verwendet werden, die besondere Anforderungen an die automatische Bildverarbeitung und -auswertung stellen. Heute ist die Prüfung von kleinen oder schwer zugänglichen Hohlräumen ein personell aufwändiger und damit teurer manueller Prozess. Durch die Automatisierung solcher Prüfprozesse ergibt sich ein großes Potential zur Kostensenkung und gleichzeitigen Qualitätsverbesserung.
Typische Fehlerbilder in Bohrungen: Span und defektes Gewinde
Projekt "Unscharfe Klassifikation und adaptive Merkmalsextraktion zur automatischen endoskopischen Sichtprüfung" (2010 - 2011)
In einem gemeinsamen Projekt mit der FirmaK+L Elektrotechnik GmbH aus Limbach-Oberfrohna entwickeln wir Verfahren zur vollautomatisierten endoskopischen Sichtprüfung in der industriellen Qualitätssicherung. Das Projekt wird vom
Zentralen Innovationsprogramm Mittelstand des
Bundesministeriums für Wirtschaft gefördert.
Die Erprobung und der Funktionsnachweis soll über den Bau eines Prototypen (Demonstrators) erfolgen. Dies erfordert die Kombination, Weiter- und Neuentwicklung modernster Techniken aus den Bereichen Robotik, Feinwerktechnik, Mess- und Regelungstechnik, Endoskopie, Bildverarbeitung in Verbindung mit völlig neuartigen adaptiven Prüfverfahren. Nach unserer Kenntnis existiert ein solches Verfahren bisher weder als Prototyp noch als Produkt.
Das grobe Schema des Demonstrators wird aus untenstehender Abbildung ersichtlich. Ein Roboterarm führt ein Endoskop über eine speziell zu entwickelnde Roboterperipherie in einen Prüfling ein. Die besondere Herausforderung besteht nicht in dem einmaligen Positionieren des Endoskops im Prüfling, sondern in den Schwierigkeiten, die endoskopische Bilder einer vollautomatischen Bildverarbeitung bereiten. Neben der Entwicklung spezieller Bildverarbeitungsalgorithmen müssen adaptive Prüfverfahren entwickelt werden, die das Verhalten eines Kontrolleurs bei der manuellen Führung eines Endoskops nachempfinden.
Im Gegensatz zur manuellen Prüfung gehen wir von einem fest eingespannten Werkstück (Prüfling) in einer vorgegebenen Position aus. In diesen Prüfling soll ein Endoskop mit flexibler Spitze automatisch eingefahren und positioniert werden. Die grobe Bewegung soll mit Hilfe eines Standard-Industrieroboters erfolgen.
Für diesen Roboter muss eine Peripherie neu entwickelt werden, die das Endoskop und die Beleuchtung führt, wobei die Feinbewegung eventuell mit Hilfe von Linearmotoren durchgeführt wird und eine Kollisionsvermeidung durch Kraft-Momenten-Sensoren erfolgen soll. Eine Industriesteuerung regelt die Bewegung von Roboterarm und Linearmotor in Abhängigkeit der Sensorwerte. Eine besondere Herausforderung bei der Bewegungssteuerung stellt hier die Schwingneigung der flexiblen Endoskopspitze dar.
Nach der Aufnahme eines Bildes mit Hilfe eines Endoskops und spezieller Beleuchtung erfolgt eine automatische Bildverarbeitung, die auf die besonderen Probleme endoskopischer Bilder zugeschnitten werden muss (spezielle Filter, spezielle Verfahren zur Merkmalsextraktion etc.). Dazu wollen wir vorhandene Bildverarbeitungssysteme durch ausgewählte neue Add-ons erweitern.
Diese Add-ons sind eigenständige Programme, die aus dem Bildverarbeitungssystem heraus aufgerufen werden und dessen Funktionalität um endoskopspezifische Funktionen erweitern. Anschließend besteht die Herausforderung darin, den Prozess des iterativen Verschiebens nachzuempfinden, den ein Kontrolleur bei der manuellen Prüfung durchführt, denn nur so können brauchbare Bilder erzeugt werden.
Dazu soll ein adaptives Prüfverfahren entwickelt werden. Dieses Verfahren basiert auf der Bewertung einer unscharfen Klassifikation des Bildes und einem Optimierungsalgorithmus, der eine iterative Veränderung der Sollposition des Roboterarms bzw. der Endoskopspitze bewirkt. Dies wird, zusammen mit einer Untergliederung der Bildverarbeitungsschritte, schematisch nebenstehend als Regelkreis Parameteradaption dargestellt.
Schema Demonstrator
Regelkreis Parameteradaption
