Nicht mehr als nötig

Derzeit werden überwiegend manuelle oder sogenannte Offline-Prüfsysteme eingesetzt. Diese stichprobenartigen Verfahren sind vom Produktionsprozess entkoppelt und erlauben keine kontinuierliche Überwachung. Zudem sind viele etablierte Prüfgeräte nur auf bestimmte Linsentypen beschränkt und können nicht sämtliche relevanten geometrischen Merkmale erfassen.

Konzept von LensInspect

Das Projekt verfolgt daher die Entwicklung einer neuen Generation intelligenter Prüfsysteme, die klassische Bildverarbeitung mit 3D-Messtechnik und Deep Learning kombinieren. Ziel ist es, neben Offline-Messungen auch Inline-/Online-Prüfungen direkt in der Fertigungslinie zu ermöglichen. Zur Sichtbarmachung transparenter Prüflinge werden telezentrische LED-Beleuchtungen und Kamerasysteme mit telezentrischen Objektiven eingesetzt. Dadurch lassen sich die Kanten der Glasprodukte klar darstellen und mittels Bildverarbeitung extrahieren. Während der Rotation des Prüflings vor der Kamera wird aus den Einzelbildern ein 3D-Modell erzeugt. Bildfeld, Auflösung und Framerate können optimal an das jeweilige Prüfobjekt angepasst werden. So entsteht ein System, das hochpräzise 3D-Daten erfasst. Diese Daten dienen anschließend der parametrischen Auswertung mit etablierten 3D-Messmethoden. Für einfache Geometrien wie Durchmesser, Radien oder Längen erfolgt eine direkte Messung; komplexere Formen werden im Soll-Ist-Vergleich mit CAD-Daten überprüft.

Integration von Deep Learning

Neben der klassischen Vermessung werden die 3D-Daten auch durch Deep-Learning-Algorithmen analysiert. Diese ermöglichen eine verbesserte Anomalieerkennung und Fehlerklassifikation sowie eine flexible Anpassung an unterschiedliche Prozessbedingungen, etwa durch höhere Prüfgeschwindigkeiten. Ein wesentliches Merkmal ist eine adaptive Regelschleife: Unsichere Prüfergebnisse führen automatisch zu einer Erhöhung der Auflösung der Bildaufnahme, sodass zusätzliche Daten zur Verifikation generiert werden. Dies verlängert zwar die Prüfzeit bei grenzwertigen Objekten, reduziert sie jedoch für alle klar innerhalb der Toleranz liegenden Produkte. Das Prinzip lässt sich so beschreiben: Es werden stets nur so viele Daten aufgenommen, wie für eine eindeutige Entscheidung erforderlich sind.

Anwendungsfelder & Perspektiven

Ob optische Linsen, chemikalienresistente Rohre oder medizinische Präzisionskomponenten – die Qualität von Glasprodukten ist entscheidend für deren Funktionalität und Sicherheit. Das Ziel von LensInspect ist die vollautomatische Detektion und Klassifikation von Defekten in transparenten Glasprodukten. Damit wird ein wesentlicher Beitrag für sicherheitsrelevante Anwendungen in der Automobilindustrie, Medizintechnik und chemischen Verfahrenstechnik geleistet. Die entwickelte Architektur ist zudem auf transparente Kunststoffe, Keramiken und hybride Materialien übertragbar.

Seiten: 1 2