Chancen der automatischen Fehlererkennung in der Luftfahrtindustrie

Ohne manuelles Eingreifen

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Die von der US Air Force unterstützte MAI-Gruppe (Metals Affordability Initiative) hat mit der Einführung von Automatic Defect Recognition (ADR) in der Luft- und Raumfahrtindustrie begonnen. Ihr Ziel ist es, mit Hilfe automatisierter Software die Effizienz und Zuverlässigkeit der Röntgenprüfungen zu erhöhen.

Die ADR-Technologie wird in der industriellen Röntgenprüfung seit Jahrzehnten in vielen Branchen eingesetzt. Aufgrund der Komplexität der Teile und verschärfter Sicherheitsanforderungen hat das Verfahren in der Luft- und Raumfahrtindustrie allerdings bedeutend langsamer Zugang gefunden. Weiterentwickelte Software- und Bildbearbeitungstools eröffnen heute jedoch auch für diese Branche neue Möglichkeiten.

Der Wechsel zur digitalen Bildgebung und Automatisierung wird üblicherweise über mehrere Phasen realisiert. In der Regel beginnt der Prozess bei der manuellen Prüfung. In diesem Modus hält das System an jeder Position an, der Bediener wertet das Bild aus und trifft eine Entscheidung wie in traditionellen Prüfverfahren. In einigen Fällen werden die Bilder automatisch erfasst und zur späteren Auswertung gespeichert.
Wenn die Ergebnisse zur Akzeptanz dieser Technologie geführt haben, wird als nächster Schritt häufig eine Variante der halbautomatischen oder unterstützten Prüfung eingeführt. In diesem Modus hält das System an jeder Position an, die Software markiert Anomalien auf Basis der für jede Position eingestellten Parameter, und ein Bediener trifft mit diesen zusätzlichen Informationen eine Entscheidung. Während dieser Phase werden die Ergebnisse mit denen des manuellen Prüfmodus korreliert, um sicherzustellen, dass die Softwaretools tatsächlich zu besseren und schnelleren Entscheidungen beitragen.
Danach ist die Einführung eines überwachten automatischen Prüfmodus der nächste logische Schritt. Hier bezieht das System den menschlichen Bediener üblicherweise nur dann ein, wenn das Prüfteil Fehler aufweist. Erkennt die Software eine Abweichung, werden die Bereiche automatisch gekennzeichnet. Der Bediener überprüft die Bilder und bestätigt entweder die Software-Entscheidung, oder er klassifiziert neu und überschreibt das Ergebnis. Die Software kann sukzessive bis an den Punkt justiert werden, an dem für den größten Teil der Prüfaufgabe auf einen Bediener/Prüfer verzichtet werden könnte. In vielen Fällen ist für den Anwender das Ziel an dieser Stelle erreicht, da die ADR-Software deutlich für eine zuverlässigere Bewertung, kürzere Prüfdauer und verminderte Arbeitsbelastung der Prüfer sorgt. Hier zeigt sich auch, ob sich die Anwendung für die vollautomatische ADR-Prüfung eignet, in der das System automatisch und ohne jegliches Eingreifen von Bedienpersonal die Entscheidung über „Annehmen“ oder „Ablehnen“ selbständig trifft.
Im vollautomatischen Prüfmodus (ADR) gibt es allerdings zwei Faktoren, die gegeneinander abgewogen werden müssen: Erstens, das System übersieht eine Indikation, und zweitens, Teile werden fälschlicherweise abgelehnt. Wenngleich dieser sogenannte Pseudoausschuss auch einen hohen Kostenfaktor darstellt, so ist das Durchlassen fehlerhafter Teile jedoch bei keiner Prüfmethode eine Option. Einige Anwender lassen nun alle markierten Bilder noch einmal von einem geschulten Prüfer an einer vernetzten Auswertestation unabhängig vom laufenden Prüfprozess evaluieren, um auf diese Weise einen Pseudoausschuss zu verhindern. Diese Vorgehensweise eignet sich besonders dann, wenn die Anwender mehrere Systeme gleichzeitig betreiben.
Aber auch automatische Prüfsysteme, die im ersten Schritt bewiesen haben, dass sie äquivalent zu manuellen Methoden Fehlakzeptanzen verhindern, können im zweiten Schritt so eingestellt werden, dass sie Pseudoausschuss auf ein Minimum reduzieren oder in einigen Fällen sogar ganz ausschließen. Heutige ADR-Systeme können üblicherweise Fehlergrößen bis hinunter zu 0,1 mm mit einer minimalen Tiefe von 3 % der Materialdicke bei einem Pseudoausschuss von durchschnittlich 2 bis 5 % erkennen.
Bildverarbeitung für ADR umfasst grundsätzlich mehrere Schritte
Die Bildverarbeitungssoftware ist für sehr hohen Durchsatz und niedrigen Pseudoausschuss optimiert. Sie ist in der Lage, regelmäßige Strukturen zu erkennen. Als regelmäßige Struktur gilt eine reproduzierbare geometrische Struktur innerhalb einer festgelegten Toleranz. Die Software kann so geteacht werden, dass sie diese Strukturen akzeptiert. Nach der Bildoptimierung und dem Teachen der interessierenden Bereiche (ROI) mit Hilfe der passenden Filter kann in vielen Anwendungen sogar ein Pseudoausschuss von nur 2 % erreicht werden.
Grundsätzlich beinhaltet die Bildverarbeitung für ADR mehrere Schritte: Erster und wichtigster Schritt ist die Bilderfassung. Es ist entscheidend, die richtige Bildgebungskette mit der richtigen Kalibrierung und räumlichen Auflösung auszuwählen. Die Wahl der korrekten Vergrößerung und Integrationszeit definiert die Erkennbarkeit kleinster Fehler. Sämtliche Einzelheiten etwa zu Brennfleckgröße, Energie oder Detektortyp müssen für die Prüfung optimiert werden.
Durch das anschließende Filtern der Bilder kann die Software die hochauflösenden 16-Bit-Bilder nutzen und noch kleinste Details erkennen. Die Filter sind spezifisch für die jeweilige Prüfaufgabe und so angelegt, dass sie bestimmte Merkmale erkennen. Viele Fehler, die vom menschlichen Auge nur schwer oder gar nicht wahrgenommen werden, können so automatisch ermittelt werden. Nach dem Filtern werden die Bilder mit Hilfe von intelligenter Binarisierung zur Visualisierung und Klassifizierung weiterbearbeitet. Zum Filtern und Bearbeiten gehört auch die Beseitigung von Kantenartefakten und Pseudofehlern, die zu Pseudoausschuss führen würden. Schließlich werden die Fehler und Anomalien durch die ADR-Software klassifiziert. Beispiele für Klassifizierungskriterien sind Porositäten, Einschlüsse, Lunker, Fehlerdichte und Fehlerabstände. ■
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