Automatisierte Oberflächeninspektion
Oberflächenzustände über maschinelles Lernen automatisiert bewerten
Aussteller
Standort
Halle 11, Stand B06
Beschreibung
Um Bauteile, wie die eines Motors, wiederzuverwenden, muss ihr Zustand aufwändig analysiert sowie Oberfläche und Beschaffenheit inspiziert werden. In Zeiten knapper Rohstoffe wird die effiziente Durchführung solcher Analysen immer wichtiger. Gängig ist der Abgleich von Einzelbildern bzw. Bildern von Zeilenkameras mit einem bekannten, intakten Abbild des zu analysierenden Gegenstands. Dieses Vorgehen stellt hohe Anforderungen an die Kalibrierung und setzt die Bekanntheit der Lage des Bauteils im Raum voraus. Weicht der Gegenstand minimal vom Modell ab, gibt es kein sinnvolles Ergebnis. Forschende des Instituts für Industrielle Informationstechnik (IIIT) am KIT haben ein Verfahren entwickelt, das Objekte auf Basis von Videodaten und maschinellem Lernen analysiert. Auf Grundlage von vorhergehenden Inspektionen wird automatisch eine geeignete Trajektorie für die bewegbare Kamera ermittelt, so dass die relevanten Objektbereiche gut sichtbar sind. Die industrielle 3D-Kamera umfährt das ausgeleuchtete Objekt und erfasst es als Videostrom. Bei größeren Objekten ist der Einsatz einer Drohne denkbar. Aus den Videodaten wird eine 2D-Darstellung der Oberfläche erstellt. Ein trainiertes neuronales Netz kennt verschiedene Bauformen und Zustände, so dass es große Varianzen von Modellen und Zuständen eines Bauteils in Echtzeit analysieren kann. Zur Beschleunigung arbeitet das System mit zwei Auflösungen: In der niedrigen Auflösung werden die relevanten Oberflächenbereiche erkannt. Diese werden dann mit hochauflösenden Bildern auf Defekte untersucht. Die automatische, intelligente optische Sichtprüfung ermöglicht, Komponenten mit einer großen Varianz von Modellausprägung und Zuständen effizient zu analysieren. Die Verwendung von Videodaten sorgt für Effizienz und geringere Fehleranfälligkeit, da die relevanten Oberflächen gemeinsam und nicht als Einzelbilder betrachtet werden. Das Verfahren arbeitet daher unabhängig von der Lage der Objekte zur Kamera.
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