Multi-Kamera-Vision für makellose Felgen
Eine automatisierte Prüfzelle kombiniert 17 Kameras, neuronale Netze und regelbasierte Bildverarbeitung. Mit sequenzieller Dom-Beleuchtung und Multi-Shading erkennt sie feinste Oberflächen- und Geometriefehler an Aluminiumfelgen innerhalb einer Taktzeit von weniger als 6,2 Sekunden.
Kamillo Weiß, freier Fachjournalist
An Autofelgen aus Aluminium werden besondere Qualitätsansprüche gestellt. Einerseits müssen sie hohe Sicherheitsanforderungen erfüllen, und andererseits das menschliche Auge mit seinem perfekten und makellosen Design erfreuen. In der Vergangenheit war es meist üblich, durch einzelne Smartkameras – lokal und isoliert in der Fertigungslinie – jeweils bestimmte Einzelmerkmale zu prüfen. Bis eine Felge am Band vom OEM ankam, durchlief sie zudem meist sechs 100-Prozent-Kontrollen durch Mitarbeiter. Da Mensch aber nur bis zu 70 Prozent der Fehler findet, kamen dennoch NIO-Felgen durch die Qualitätskontrolle.
Durch die Inspektionslösung QBIC Wheels von Cretec hat sich der Prozess nun gewandelt: Am Ende der Wertschöpfungskette mit vielen Bearbeitungs- und Veredelungsverfahren werden nun die Autofelgen in der Größe von 14 und 26 Zoll auf viele Qualitätsmerkmale geprüft und dokumentiert. Nur absolut einwandfreie und in der QS dokumentierte Produkte erreichen den Kunden.
Der Ablauf der Felgenprüfung
Die Felge wird vom Förderband mit einem Greifer angehoben und in die Messpositionen einschließlich der Felgenrotation präzise bewegt. Die QBIC-Prüfzelle enthält mehrere Patente, durch die mit neuen Aufnahmeverfahren hoher Detektionsfähigkeiten viele Prüfkriterien mit hoher Zuverlässigkeit erfolgen. Die Felgen werden auf dem Förderband in die Prüfzelle geführt, und die Bilderverarbeitung, insgesamt 17 Kameras, erkennt auch Fehler, die dem menschlichen Auge leicht entgehen. Zusätzlich werden auf beiden Seiten der Felge geometrische Merkmale geprüft, und beispielsweise die Lackschicht auf viele Qualitätsmerkmale wie Dicke, Farbe, Glanz etc. geprüft.
In der Prüfzelle läuft ein Hochleistungs-PC mit mehreren neuronalen Netzen und der BV-Software auf Basis der neuesten Version von Halcon. Die Datensicherung der komprimierten Bilder mit allen relevanten Prüfmerkmalen erfolgt auf dem PC sowie zusätzlich auf dem EDV-System des Anwenders. Der große Touchscreen-Monitor bietet eine detaillierte und übersichtliche Widergabe der QS-Prozesse. Auch die gesamte Steuerung der Prüfzelle erfolgt über den PC.
Nach den umfangreichen Prüfungen von Vorder- und Rückseite der Felgen wird sie innerhalb des geforderten Taktzeitfensters von unter 6,2 Sekunden (Praxiswert: 5,88 Sekunden) wieder auf das Förderband gelegt.
Selbstentwickelte Dom-Beleuchtung mit 1 m Durchmesser
Viele Prüfmerkmale können nur zuverlässig detektiert werden, wenn die Beleuchtung die entsprechenden Fähigkeiten in einem sehr breiten Spektrum liefert. Ein diffuses sehr gleichmäßiges Licht aus allen Richtungen eignet sich zur fehlerfreien Prüfung von metallischen unebenen Oberflächen mit Wölbungen und Glanz. Harte Schatten und störende Reflexionen werden dadurch vermieden.
Diese Gegebenheiten werden durch die Dom-Beleuchtung gewährleistet. Da auf dem Markt aber für keine passende Beleuchtung mit dem für die Felgenprüfung nötigen Durchmesser verfügbar war, konstruierte Alexander Trebing – Geschäftsführer von Cretec – die entsprechende Dom-Beleuchtung und ließ sie anfertigen. Mit einem Durchmesser von 1.000 mm können große Bauteile perfekt ausgeleuchtet werden. Bei Tire-Fittern wird diese bislang einzigartige Beleuchtung bereits erfolgreich beim Lesen von DOT-Codes eingesetzt.
Diese Beleuchtung berücksichtigt statt bislang marktüblichen vier Segmenten nun 16 Segmente mit wesentlich besseren Detektionsmöglichkeiten. Die LED-Reihen werden zur jeweilig aufnehmenden Kamera optimal gewählt und während einer Kamerabelichtung nacheinander als Blitzlicht eingesetzt. Die Beleuchtung kann mit bis zu 100 A geflasht werden. Bekannt als „shap-from-shading“ und „Photometric Stereo“ Verfahren kann aus den Grauwertbildern mit unterschiedlichen Belichtungsrichtungen ein 3D-Höhenmodell errechnet werden. Cretec erweitert diese Möglichkeiten in Kombination der 17 Kameras und präzisen Belichtungssteuerung über die Flashcontroller zu einem „Multi-Shading“ Bild. Das Bild wird innerhalb von 60 ms aufgenommen. Hierfür werden Kameras mit Glasfaser-Verbindungen und einer Übertragungsrate von bis zu 100GigE zum Rechner übertragen.
Das bietet ein sehr breites Feld von sehr feinen Details in der Fehlererkennung von Metall-, Guss-, Gummi-, und Kunststoffteilen durch Vision-Systeme. Beispielsweise winzige Kratzer und Risse, Dellen und Poren auf glatten und spiegelnden Oberflächen, Trennung von Strukturen und Texturen.
Ergebnisse mit hoher Präzision und mit KI
Die zentrale „Top View“-Kamera hat eine Auflösung von 65 MP. Bezogen auf die Messebene ergibt dies eine Pixelgröße von 90 µm. Im Fall von Vermessungen wird der Subpixelbereich mit einbezogen, wodurch eine Genauigkeit unter 0,09 mm und eine Wiederholgenauigkeit besser als 0,09 mm erreicht wird.
Die 16 „Angled View”-Kameras von je 12 MP sind rund um den Dom gleichmäßig verteilt. Hinzu kommt eine „Side View“-Zeilenkamera, die das Tiefbett der Felge von außen mit einer Auflösung von 4k abscannt.
Die LED-Beleuchtung im Dom wird sequenziell geschaltet, damit jede Kamera aus ihrem Winkel mehrere Aufnahmen machen kann. Die Aufnahmen werden nach einem „Multi-Shading“ Verfahren zusätzlich miteinander verrechnet. Dadurch können Oberflächenfehler sehr fein detektiert und plastisch einprägsam dargestellt werden. Um die Qualität der Fehlerdetektion noch weiter zu steigern, lassen sich noch LED-Patternprojektoren einsetzen. Dadurch werden beispielsweise Fehlermerkmale im hochreflektierenden Klarlack deutlicher hervorgehoben.
Die Arbeitsweise des KI-Trainings erfolgt über eine übersichtliche GUI in einem intuitiven Ablauf, der mit allen Kamerabildern (Top View oder Side View) durchgeführt wird. Der Mensch wird hier im Aufbau der neuronalen Netze Schritt für Schritt im Training der fehlerhaften Bereiche begleitet. Die Klassifizierung der fehlerhaften Bereiche erfolgt erst am Ende des Prozesses. Die Klassifizierung der KI konzentriert sich damit nur auf die relevanten Bereiche. Nach Auskunft von Cretec ist die Auswertung mit dieser Methode deutlich übersichtlicher, stabiler und robuster, als wenn alles in einem Netz zusammen erfasst wird.
Die Multifunktionale QBIC-Philosophie
Die konsequente modulare Systemarchitektur des QBIC-Zellenkonzeptes ermöglichte die raumsparende, autarke und anforderungsgerechte integrierte Lösung. Bereits in der Machbarkeitsstudie bewies sich das QBIC-System, weil viele anspruchsvolle Bildverarbeitungsanforderungen und Lösungsansätze vereinfacht durchgeführt werden können. Das ermöglichte es, die Lösung fast 1:1 zu übernehmen. Die Module mit vielen Fähigkeiten – in Robotik, Steuerung, Datenauswertung und Kommunikation – werden direkt im autonomen System integriert.
