Roboterbasierte CT für Automobilbau, Luft- und Raumfahrt

Mit der am Fraunhofer EZRT erforschten und entwickelten roboterbasierten Computertomographie RoboCT lassen sich Regions-of-Interest (ROIs) von solchen Objekten untersuchen, die bislang wegen ihrer Größe nicht für die CT zugänglich waren.
Bild 2 | CT-Aufnahmen einer Nietprobe. Klassische Labor-CT (o.); RoboCT mit 240° Kreis-CT (m.) und RoboCT der Probe an einer PKW-Tür mit 125° Kreis-CT (u.)
Bild 2 | CT-Aufnahmen einer Nietprobe. Klassische Labor-CT (o.); RoboCT mit 240° Kreis-CT (m.) und RoboCT der Probe an einer PKW-Tür mit 125° Kreis-CT (u.)Bild: Fraunhofer Entwicklingszentrum EZRT

Lange waren klassische Röntgen-Computertomographie Systeme (CT) im Labor typischerweise begrenzt auf Gegenstände von nur wenigen Dezimetern Durchmesser. Bereits 2005 wurde daher am Fraunhofer-Entwicklungszentrum Röntgentechnik die Idee geboren, ein Paar kooperierender Industrieroboter einzusetzen, um die bildgebende Hardware eines Röntgen-Prüfsystems um das Objekt zu bewegen. Dieser Ansatz erlaubt, das Prüfverfahren anwendbar zu machen für Objekte fast beliebiger Größe. Schließlich sind solche Industrieroboter mit Armlängen deutlich über 3m Reichweite verfügbar.

Bild 2 | RoboCT Aufnahme des inneren Stegs einer CFK-Flugzeug-Landeklappe. Mikroporosität (l.); Lack-of-Resin und Oberflächenverunreinigung (m.) und Visualisierung der Aufnahmetrajektorie an der Landeklappe im digitalen Zwilling (r.)3a
Bild 2 | RoboCT Aufnahme des inneren Stegs einer CFK-Flugzeug-Landeklappe. Mikroporosität (l.); Lack-of-Resin und Oberflächenverunreinigung (m.) und Visualisierung der Aufnahmetrajektorie an der Landeklappe im digitalen Zwilling (r.)3a Bild: Fraunhofer EZRT

Mathematik ersetzt Granit

Eine besondere Herausforderung bestand jedoch darin, diesen nur mäßig präzisen Manipulatoren die notwendige Genauigkeit abzugewinnen, wie sie für hochaufgelöste CT nötig ist. Klassisch löst man diese Anforderung, indem CT Anlagen hochpräzise konstruiert und beispielsweise auf Granitstein aufgebaut werden. Das ist hingegen gar nicht notwendig, solange bekannt ist wie ein aufgenommenes Bild von der perfekten Geometrie abweicht. RoboCT löst diese Herausforderung, indem aus den Röntgenbildern selbst die Abweichungen der Roboter berechnet werden. So entstehen trotz der mäßig präzisen Roboter scharfe CT Bilder mit darstellbaren Details von wenigen 10µm. Die Geometrie einer Nietverbindung wird ebenso klar abgebildet wie Poren und Risse in Gussteilen oder die Orientierung der Fasern in GFK oder CFK Composite-Materialien.

Bild 2 | RoboCT Aufnahme des inneren Stegs einer CFK-Flugzeug-Landeklappe. Mikroporosität (l.); Lack-of-Resin und Oberflächenverunreinigung (m.) und Visualisierung der Aufnahmetrajektorie an der Landeklappe im digitalen Zwilling (r.)3a
Bild 2 | RoboCT Aufnahme des inneren Stegs einer CFK-Flugzeug-Landeklappe. Mikroporosität (l.); Lack-of-Resin und Oberflächenverunreinigung (m.) und Visualisierung der Aufnahmetrajektorie an der Landeklappe im digitalen Zwilling (r.)3a Bild: Fraunhofer EZRT

Einsatz bei der BMW Group

In den vergangenen Jahren haben die IngenieurInnen am Entwicklungszentrum Röntgentechnik die Technologie zu früher Produktreife entwickelt. Inzwischen wurde bereits etwa zehn Mal so ein System aufgebaut. So betreibt die BMW Group, die die Entwicklung eng begleitet und wesentlich unterstützt hat, die weltweit ersten großen, im Feld installierten RoboCT Anlagen. Eine an deren Pilot-Werk im Forschungs- und Innovationszentrum FIZ in München, wo Prototyp-Fahrzeuge der Modelle von morgen entstehen und eine zweite in der Ganzfahrzeugerprobung. Hier sind es gleich vier Roboter, von denen jeweils zwei eine Röntgenröhre tragen und die beiden anderen einen Röntgendetektor. So ergeben sich vier mögliche Kombinationen wie die Roboter von einer der Seiten oder von gegenüber beispielsweise die ROI einer Karosse untersuchen können. BMW setzt die Technologie bereits ein, um die Entwicklungszyklen ihrer neuen PKW Modelle zu beschleunigen, indem frühzeitig Auffälligkeiten mit sonst unklarem Befund abgesichert werden.

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