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Info Automatische Beleuchtungsplanung zur optischen Qualitätskontrolle

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Automatische Beleuchtungsplanung zur optischen Qualitätskontrolle

Kameras werden in der optischen Qualitätskontrolle zunehmend eingesetzt. In vielen Fällen liefern sie zuverlässigere Ergebnisse als das manuelle Prüfen von Motoren oder einzelnen Bauteilen durch den Menschen. Schlüsselfaktoren sind exakt berechnete Positionen für Kamera und Beleuchtung, wofür die Forscher von DaimlerChrysler ein mathematisches Planungswerkzeug entwickelt haben. Bisher war für das richtige Arrangement aus Beleuchtung, Kameras, ihren Positionen und internen Parametern – Objektive, Belichtungszeit und Blendeneinstellungen – viel Erfahrung und Fingerspitzengefühl notwendig. Erst nachdem eine Produktionszelle vollständig aufgebaut war, konnten die letzten Optimierungsschritte vorgenommen werden. Mit ihrem neu entwickelten Verfahren können die Forscher von DaimlerChrysler frühzeitig alle Parameter bereits während der Planungsphase einer Produktionszelle berücksichtigen. Dadurch sparen sie sowohl Komponenten als auch wertvollen Platz ein.

Erhellende Momente

So viel wie nötig, aber so wenig wie möglich sollen Kameras verwendet werden. Das System muss schnell, präzise und wirtschaftlich arbeiten. An manchen Arbeitsplätzen – wie der Endkontrolle für Motoren – ist der Raum so knapp bemessen, dass unter Umständen nur Platz für sehr wenige oder nur eine einzige Kamera zur Verfügung steht.

Die komplexen AnForderungen für die optische Qualitätskontrolle lösen die Forscher von DaimlerChrysler mit einem ganzheitlichen Ansatz. An menschlichen Arbeitsverfahren orientiert, gehen sie in vier Schritten vor: Auf Basis des Prüfplans und der Geometrie des Bauteils wird zunächst die Berechnungsgrundlage ermittelt. In der zweiten Phase wird die ungefähre Kameraanordnung und Raumaufteilung rund um das Prüfobjekt abgeschätzt. Die optimierten Positionen für die Kameras und die Beleuchtung stehen in der darauf folgenden Phase fest. Im letzten Schritt werden für jede Kamera die entsprechenden Einstellungen wie Fokus, Belichtung oder Blenden berechnet. Ergebnis ist eine komplette Prüfstation, bei der Kamerazahl, Einstellungen und Beleuchtung perfekt aufeinander abgestimmt sind.

Im Gegensatz zur menschlichen Vorgehensweise arbeitet dieser automatische Planungsprozess viel effizienter: Das zeitaufwändige ständige Überprüfen und Anpassen aller Einstellungen und Einzelschritte bis zur optimalen Anordnung entfällt. Für die Berechnungen spielt es keine Rolle, ob Kameras und Licht fixiert sind, oder ob sie durch Roboter neu positioniert werden. Dadurch wird die Prüfstation sehr flexibel und kann die unterschiedlichsten Tests bewältigen.

Reflektierendes Metall

Neben der Geometrie eines Bauteils müssen die Forscher ebenfalls das verwendete Material berücksichtigen. Die HerausForderung bei Metallteilen sind hier die stark spiegelnden Oberflächen. Dabei reflektiert jedes Metall das Licht in anderer Art und Weise. Für die Kamera spielt dieses Reflexionsverhalten eine so wichtige Rolle, weil ihre Einstellungen direkt von der empfangenen Lichtenergie pro Pixel abhängen. Sogar die Tiefenschärfe wird indirekt dadurch bedingt: Geringe Beleuchtung resultiert in geringer Tiefenschärfe. In solchen Fällen könnten die Berechnungen aufgrund der Materialeigenschaften zum Beispiel ergeben, dass zur Überprüfung einer bestimmten Stelle am Bauteil eine zusätzliche Kamera benötigt wird.

Endkontrolle Motor

Ob Geometrie, ob Material – bei der Qualitätskontrolle von Verbrennungsmotoren sind die Forscher von DaimlerChrysler ganz besonders geFordert. Der Motor besteht zum einen aus starren Teilen wie Verschlusskappen, Steckern, Buchsen, Schrauben oder Flanschen, die das System erkennen muss. Dazu kommen die beweglichen Teile wie Schläuche und Kabel, die bisher manuell geprüft werden. Ein einwandfrei funktionierendes, aber loses Kabel könnte bei laufendem Motor durch Reibung beschädigt werden. Das automatische Prüfverfahren muss hier also die dreidimensionale Position des Kabels in Relation zum gesamten Motor erkennen. Sobald der Rechner die Daten mit den Konstruktionsplänen verglichen hat, kann er eine zuverlässige Aussage treffen, ob der Motor den Test bestanden hat.

Von Motoren-, Metall- und Lackprüfung über Schweißnähte und Blechteile bis zum Erkennen von Poren und Lunkern im Unterschied zu bloßen Verunreinigungen: Die Forscher von DaimlerChrysler haben die Rechner in die Lage versetzt, dreidimensionale Objekte zu erkennen und zuverlässig zu analysieren. So kann das neue optische Prüfverfahren in Zukunft zu noch höherer Qualität in der Produktion beitragen.


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