Beispiele aus der Praxis:

Beispiel von Dr. Wolfgang Rauh, Leiterder Abteilung Informationstechnik am Fraunhofer IPA in Stuttgart

Die Prüfung von Oberflächen sowie die geometrische Vermessung von Werkstücken zählen zu den häufigsten Aufgaben für die industrielle BV. Im Vordergrund stehen bislang hierbei Anwendungen innerhalb der Qualitätsprüfung, zunehmend jedoch vor allem für die dreidimensionale Formerfassung auch im Bereich des Rapid Proto-typings.

Innerhalb der Fraunhofer-Allianz Vision werden entsprechend der industriellen Bedeutung und der Vielfältigkeit dieser Aufgabenstellungen zahlreiche forschungsorientierte und industrienahe Arbeiten durchgeführt. Dazu gehören Entwicklungen von bildverarbeitenden Koordinatenmeßgeräten und zugehöriger Software, Systeme zur dreidimensionalen Erfassung und Vermessung von Objekten mit Hilfe unterschiedlicher Verfahren und verschiedenen Genauigkeiten, Einrichtungen und Verfahren zur automatisierten Prüfung von Oberflächen und Erkennen lokaler Defekte. Wesentlich für den Erfolg der Arbeiten ist die Nähe der Fraunhofer-Allianz zu Industrie und Forschung sowie die Möglichkeit zum Bilden interdisziplinärer Projektteams.

A QE 413

Beispiel von Dr. -Ing. Detlef Paul, Leiter der Abteilung Echtzeitauswertesysteme am Fraunhofe IITB in Karlsruhe

Ein spezielle Anwendungsgebiet der automatischen Bildauswertung ist die automatische Sortierung von Schüttgütern. Beispiele dafür sind das automatische Verlesen von Lebensmitteln (wie etwa Kaffeebohnen, Früchten oder Pommes frites), die automa-tische Entfernung von Fremdkörpern aus Tabak oder Tee, die Sortierung von Glasscherben oder von Gesteinsbrocken. Das Konzept zur Lösung dieser unterschiedlichen Anwendungsaufgaben ist weitgehend gleich: das jeweilige Schüttgut wird in dünner Schicht auf ein relativ schnell laufendes Förderband aufgebracht und vom Band beschleunigt.

Am Ende des Förderbandes löst sich das Schüttgut vom Band und fliegt in einer Flugparabel weiter. In der Art eines Wasserfalls bildet es dabei einen Vorhang von der Breite des Förderbandes. Auf diesen Materialstrom schaut eine farbtüchtige Zeilenkamera und liefert das aufgenommene Bild an einen schnellen Bildauswerterechner.

Der analysiert das Bild nach Farb- und Formkriterien und bestimmt diejenigen Objekte, die als Schlechtteile aus dem Materialstrom zu entfernen sind. Die Sortierung erfolgt noch im Fluge: etwa 30 cm hinter der Sichtlinie der Kamera ist ein Düsenbalken mit z.B. 128 Luftdüsen über dem Materialstrom angeordnet. Mit Hilfe dieser Düsen lassen sich Schlechtteile gezielt aus dem Materialstrom ausblasen. Die auf diese Weise erzielten Sortierleistungen sind enorm: man kommt zum Beispiel auf einen Durchsatz von 2.5 Tonnen Tabak oder 7 Millionen Pommes frites-Stäbchen pro Stunde.

A QE 414

Beispiel von Prof. Dr. Wolfgang Adam, Direktor des Bereichs Prozeßtechnik am Fraunhofer IPK in Berlin

Intelligente bildauswertende Sensoren dienen dazu an potentiellen Gefahrenstellen automatisch Signale über Gefährdungs-situationen auszulösen.

Dazu zählen folgende Entwicklungen: die Freimeldung am Bahnübergang oder die Erkennung von Personen oder Objekten bei Bandfahrten unter Tage. Eine andere Klasse von Sensoren dient der automatischen Objekt- oder Personenerkennung. Mit Hilfe einer Kamera werden sichtbare Merkmale eines Objektes erfaßt und identifiziert. Das können zum Beispiel das Kennzeichen und die Form eines Fahrzeugs oder die Beschriftung eines Containers sein. Personen lassen sich durch ihre Charakteristika wie ihren Fingerabdruck, ihre Unterschrift oder ihr Gesicht erkennen. Alle Entwicklungen auf dem Gebiet der automatischen Personen-erkennung mit biometrischen Merkmalen können derzeit schon in der Praxis eingesetzt werden.

A QE 415

Visuelles Prüfen

In vielen Industriebereichen wird als Qualitätsnachweis eine vollständige Kontrolle der auszuliefernden Teile oder Werkstücke verlangt. Dies bedingt häufig, daß auch bei hohen Stückzahlen jedes Einzel- oder Fertigprodukt einer visuellen Inspektion unterworfen werden muß, was sehr kostenintensiv und mit subjektiven Fehlern behaftet ist. Während es dem menschlichen Auge leicht fällt, ein breites Spektrum von Fehlern zu erkennen, können automatische Prüfsysteme meist nur eingeschränkte, genau definierte Prüfaufgaben wahrnehmen. Die im Fraunhofer-Institut für Physikalische Meßtechnik zur Defekterkennung eingesetzten optischen Systeme umfassen Streulichtmessungen, punktuelle oder linienförmige Triangulation und Schattenwurf. Diese Meß-verfahren können aufgabenspezifisch kombiniert werden. Hinzu kommen spezielle Auswertealgorithmen, die es über Autokoeffizientenfilterung oder Subpixelauflösung gestatten, die Fehlstelle oder die Formabweichung mit hoher Zuverlässigkeit hoher Genauigkeit und hoher Geschwindigkeit zu erfassen.

Für die Erkennung von Oberflächenfehlern (Kratzer, Risse, Ausbrüche) wird das Streulichtprinzip benutzt, bei dem ein Oberflächenteilstück durch einen Laser beleuchtet und das gestreute Laserlicht durch einen Photomultiplier gemessen wird. Bei einer Relativbewegung zwischen Prüfling und Meßsystem ist eine flächige Abtastung bzw. bei einer Rotation des Prüflings eine seit-liche und/oder vertikale Abtastung des zu prüfenden Teils gegeben. Durch gleichzei-tigen Einsatz eines Triangulationssensors sind Formabweichungen (Durchmesser Konizität, Elliptizität, Quetschstellen) des rotierenden Prüfteils zu überwachen. Der-artige Doppelmeßsysteme werden zur Defekterkennung an kalt- und warmgepreßten Metallformteilen, an Keramiken, an Aluminiumtuben und an Glas eingesetzt. Beim Herstellungsprozeß können an diesen Teilen aufgrund von Fehlern im Rohmaterial oder durch inkorrekte Verfahrensparameter Risse und Ausbrüche in den Randbereichen auftreten. Drei komplette Prüfanlagen nach diesem Prinzip, versehen mit einer automatischen Teilezuführung im Sekundentakt, sind bei einem Zulieferer im Automobilbereich im Einsatz. A QE 416