{"id":13052,"date":"2024-03-06T10:39:55","date_gmt":"2024-03-06T09:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/?p=13052"},"modified":"2025-02-19T17:09:16","modified_gmt":"2025-02-19T16:09:16","slug":"case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/de\/archives\/case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2\/","title":{"rendered":"Fallstudie - AI-Tools f\u00fcr die Kontrolle von anodisierten Nieten"},"content":{"rendered":"
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AI und Messgenauigkeit, die Herausforderungen bei der Kontrolle von anodisierten Nieten<\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Die Sortiermaschine in dieser Fallstudie wurde speziell f\u00fcr die Qualit\u00e4tskontrolle von eloxierten Nieten entwickelt. Es handelt sich um eine Drehtischmaschine mit Indexierung der Metallplatten, Modell MCV1, die mit speziellen Stationen und Software ausgestattet ist.<\/h5>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Zus\u00e4tzlich zu der Voraussetzung einer Auswahlrate von nicht weniger als 100 St\u00fcck\/Minute, stellt der Kontext 3 anspruchsvolle Kontrollen dar.<\/p>

  1. Niet K\u00f6rperdurchmesser m<\/strong>Messung mit vorgeschriebenen engen Fertigungstoleranzen bis 12 \u03bcm<\/strong><\/li>
  2. Kontrolle der Form des Schaftbodens mit Hex-Aussparung zur Erkennung von Teilen mit Doppelr\u00e4umung<\/strong><\/li>
  3. Markierungslogo-Fehlererkennung auf der Oberseite der Kopfoberfl\u00e4che<\/strong><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    W\u00e4hrend der Testphase erwies sich die Situation als noch komplexer, da die Oberfl\u00e4chenbeschichtung der Nieten empfindlich ist und leicht zerkratzt werden kann.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    12 \u03bcm Toleranzkontrolle<\/strong><\/h6>

    Die Bildverarbeitungssysteme von Dimac wurden entwickelt, um eine pr\u00e4zise Kontrolle der Produktionstoleranzen zu gew\u00e4hrleisten, insbesondere bei Anwendungen f\u00fcr kleine Metallteile, wobei der Schwerpunkt auf Toleranzen bis zu 50\u03bcm liegt. F\u00fcr noch engere Toleranzen ist unser Kontrollsystem ad hoc zugeschnitten und umfasst Ma\u00dfnahmen, die mit abnehmenden Toleranzen strenger werden. Wir haben einen Algorithmus zur Korrektur von Linsenfehlern implementiert, zusammen mit einer speziellen Hintergrundbeleuchtung und einer Kamera mit h\u00f6herer Aufl\u00f6sung, gepaart mit telezentrischen Objektiven h\u00f6chster Qualit\u00e4t. Diese Kombination zielt darauf ab, die Auswirkungen von Glasunregelm\u00e4\u00dfigkeiten zu minimieren und Beugungseffekte am Rand des Werkst\u00fccks \u00fcber verschiedene Bilder hinweg zu standardisieren.<\/p>

    Der gesamte Messprozess erfordert eine betr\u00e4chtliche Rechenleistung, da pro Teil 3 Bilder (eines alle 120\u00b0) mit einer Geschwindigkeit von 100 Teilen pro Minute aufgenommen werden m\u00fcssen, wobei verschiedene Softwarefilter zum Einsatz kommen. Um diese Anforderungen zu erf\u00fcllen, haben wir einen Industriecomputer mit einer NVIDIA\u00ae-Grafikkarte eingesetzt. Das Ergebnis ist eine Maschine, die sowohl die MSA1- als auch die MSA3-Pr\u00fcfungen erfolgreich bestanden hat, und das sogar innerhalb des Design-Toleranzbereichs von 12 \u03bcm. Es ist bemerkenswert, dass die Erh\u00f6hung der Kameraaufl\u00f6sung erhebliche Vorteile f\u00fcr die Messqualit\u00e4t bringt, aber die Produktivit\u00e4t beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnte. Die gew\u00e4hlte L\u00f6sung stellt jedoch ein optimales Gleichgewicht zwischen den vorgeschriebenen Kontrollen und der Produktivit\u00e4t dar und gew\u00e4hrleistet ein optimales Verh\u00e4ltnis zwischen Qualit\u00e4t und Kosten.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \u00dcberpr\u00fcfung der Form der Sechskantvertiefung am Schaftboden<\/strong><\/h6>

    Zu den obligatorischen Kontrollen geh\u00f6ren: die \u00dcberpr\u00fcfung des Vorhandenseins der Aussparung am unteren Ende des Schafts, die \u00dcberpr\u00fcfung der sechseckigen Form der Aussparung und des Fehlens eines Doppelr\u00e4umungseffekts (eine sternf\u00f6rmige Form, die sich aus einer leichten Phasenverschiebung zwischen dem ersten und zweiten Durchgang des Schnitts ergibt) sowie die \u00dcberpr\u00fcfung der Zeichen des Kennzeichnungslogos auf der Oberseite des Kopfes.<\/p>

    Die wichtigsten Herausforderungen sind auch hier die Gew\u00e4hrleistung der Bildstabilit\u00e4t, die ad\u00e4quate Hervorhebung aller fehlerhaften Situationen und die Implementierung eines Interpretationsalgorithmus, der in der Lage ist, die Fehler zu erkennen, ohne falsche R\u00fcckweisungen auszul\u00f6sen.<\/p>

    Um die Bildqualit\u00e4t zu verbessern, w\u00e4hlten wir eine entozentrische Kamera mit einer koaxialen, ringf\u00f6rmigen Beleuchtung, die auf die Unterkante des Schafts gerichtet ist. Diese Beleuchtung sorgt nur dann f\u00fcr eine gleichm\u00e4\u00dfige Ausleuchtung, wenn das Werkst\u00fcck genau kantiert ist (Zehntelmillimeter sind entscheidend).<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Unter Ausnutzung der Fertigungstoleranz von 12 \u03bcm f\u00fcr den Schaftdurchmesser des K\u00f6rpers wurden die Schlitze auf der Transportscheibe sorgf\u00e4ltig entworfen, um als vertikale Begrenzung f\u00fcr das Aufh\u00e4ngen und F\u00fchren des Teils zu dienen. Eine \u00fcber dem Drehtisch angebrachte Federsperre und der pr\u00e4zise Sitz, den die Abschr\u00e4gung der Nietnuten am Nietkopf bietet, sorgen daf\u00fcr, dass das Teil auch bei Vibrationen in Position bleibt.<\/p>

    Das Ergebnis ist ein Bild, auf dem die sechseckige Bodenvertiefung in der hellen, kreisf\u00f6rmigen Krone des Schraubenschl\u00fcssels deutlich in Schwarz erscheint. Dies war gut, aber nicht ausreichend, um eine doppelt ger\u00e4umte Vertiefung zu erkennen, da Schmutz die Kontrolle beeintr\u00e4chtigen k\u00f6nnte. Aus diesem Grund wurde ein Algorithmus entwickelt, der sich auf die Analyse des Lichtgradienten st\u00fctzt, insbesondere auf die Ausdehnung eines grauen Bandes um den Umfang des Sechsecks. <\/b>Der Algorithmus z\u00e4hlt, wie oft der Gradient einen benutzerdefinierten zweiten Umfangsdurchmesser durchschneidet. Dieser gemessene Umfang legt die Grenze zwischen akzeptablem Schmutz und tats\u00e4chlichen Defekten fest und erm\u00f6glicht eine einstellbare Kontrollempfindlichkeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    \u00dcberpr\u00fcfung der Zeichen des Kennzeichnungslogos\u00a0
    auf der Oberseite der Kopffl\u00e4che<\/strong><\/h6>

    In den oberen flachen Kopf der Niete ist eine Markierung mit variablem Inhalt, wie die Produktionscharge, eingepr\u00e4gt. Wenn sich das Teil unter der Markierung bewegt, kann es passieren, dass die Schrift doppelt oder unscharf erscheint und dadurch unleserlich wird.<\/span><\/p>

    Die Bildstabilit\u00e4t ist f\u00fcr diesen Prozess von entscheidender Bedeutung, da jegliche Instabilit\u00e4t zu Hintergrundrauschen f\u00fchrt und die Grenze zwischen konformen und nicht konformen Komponenten verwischt. Herk\u00f6mmliche Bildanalysemethoden sind begrenzt und selbst mit Hilfe von OCR-Funktionen (Optical Character Recognition) ist es nicht m\u00f6glich, 100 St\u00fcck\/Minute zu verarbeiten.<\/p>

    Die k\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt uns mit einer L\u00f6sung, die das Training eines neuronalen Netzes umfasst, das sich ausschlie\u00dflich auf die Erkennung des Fehlers und nicht auf den Textinhalt des Schreibens konzentriert. <\/b>Die KI ignoriert die Bedeutung des kontrollierten Textes, ist aber in der Lage, Besonderheiten im Zusammenhang mit dem Fehler im geschriebenen Text zu erkennen.<\/p>

    Wie bei fr\u00fcheren Pr\u00fcfungen liegt die Herausforderung darin, das richtige Gleichgewicht zwischen Rechenzeiten, Fehlererkennung und Investitionen in die Qualit\u00e4t der Komponenten zu finden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Handhabung von Teilen mit empfindlicher Oberfl\u00e4chenbeschichtung<\/strong><\/h6>

    Eloxierte Nieten erfordern in der Regel keine besonderen Handhabungsverfahren im Zuf\u00fchrsystem, au\u00dfer beim Einrichten der Maschine, wenn sich das Teil in den Schlitzen der Transportscheibe um 360\u00b0 dreht. Gelegentlich kann die Seitenfl\u00e4che des zylindrischen K\u00f6rpers w\u00e4hrend des Kontakts zwischen dem Nietschaft und dem Schlitz der Metallscheibe abgeschliffen werden, was die Funktionalit\u00e4t des Werkst\u00fccks nicht beeintr\u00e4chtigt, aber aus \u00e4sthetischen Gr\u00fcnden vermieden werden sollte. Eine g\u00e4ngige Methode zur Vermeidung von Abrieb ist das Abheben des Werkst\u00fccks von der Scheibe, was hier jedoch aus Zeitgr\u00fcnden nicht empfohlen wird. Eine Vergr\u00f6\u00dferung des Schlitzdurchmessers ist keine Option, da das Teil f\u00fcr die Kontrolle der unteren Sechskantaussparung pr\u00e4zise stabil sein muss. Die endg\u00fcltige L\u00f6sung besteht in einer pr\u00e4zisen, zentrierten Drehung des Teils innerhalb des Spiels zwischen Scheibe und Schlitz (5 Hundertstel Millimeter). Die Bew\u00e4ltigung dieser mechanischen Herausforderung erfordert eine sorgf\u00e4ltige handwerkliche Pflege und Montage der Komponenten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    KI und Ausbildung<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Die Steuerung mit k\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) unterscheidet sich von herk\u00f6mmlicher Bildverarbeitungssoftware, da sie sich nicht auf vorgegebene Regeln st\u00fctzt. Stattdessen berechnet der KI-Algorithmus Variablen und bildet ein neuronales Netzwerk, das die Bild\u00e4hnlichkeit f\u00fcr Kategorien wie konforme und nicht konforme Teile bewertet. Dieses Netzwerk bestimmt den Prozentsatz der \u00c4hnlichkeit eines neuen Bildes mit bestimmten Kategorien.<\/span><\/p>

    KI geht \u00fcber die analytische Bildinterpretation hinaus, indem sie selbst\u00e4ndig Suchkriterien mit einer f\u00fcr den Menschen nicht direkt verst\u00e4ndlichen Logik erstellt. Ihre Ergebnisse sind zwar \u00e4u\u00dferst vielseitig und leistungsf\u00e4hig, aber nicht vollst\u00e4ndig vorhersehbar, so dass eine sorgf\u00e4ltige Validierung vor Ort erforderlich ist.<\/span><\/p>

    Der KI-Schulungsprozess, f\u00fcr den ein gut ausgestatteter Computer und die erforderlichen Softwarelizenzen erforderlich sind, erfordert ebenfalls spezifisches Fachwissen.<\/h5>

    Es ist von entscheidender Bedeutung, effektive und recheneffiziente L\u00f6sungen zu finden. Der KI-Prozess erfordert sowohl f\u00fcr die Trainings- als auch f\u00fcr die Validierungsphase erhebliche Rechenzeit. Um lange Ausfallzeiten der Sortieranlage zu vermeiden, wird das Training nicht an der Sortiermaschine durchgef\u00fchrt.<\/p>

    Um den Benutzern die Arbeit zu erleichtern, bietet Dimac einen Remote-Trainingsdienst f\u00fcr neuronale Netze an.\u00a0<\/h5>

    Die Maschinensoftware enth\u00e4lt ein einfaches Verfahren, das die Bediener dabei unterst\u00fctzt, ausreichend Bilder von konformen und fehlerhaften Proben zu erfassen. Dimac f\u00fchrt das Training als Dienstleistung durch, verfeinert und validiert es und installiert dann das trainierte neuronale Netz auf der Maschine.<\/p>

    Die Gew\u00e4hrleistung einer sicheren 100%-Kontrolle des auf dem Nietkopf angebrachten Schriftzeichens stellt eine Herausforderung dar, die mit herk\u00f6mmlichen Techniken nicht gel\u00f6st werden kann. Neben der menschlichen Sichtpr\u00fcfung ist die KI derzeit die einzige praktikable L\u00f6sung. Das menschliche Auge bleibt bei der Definition und Optimierung des KI-Workflows heute und m\u00f6glicherweise auch in Zukunft unverzichtbar.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    AI and measurement precision, the challenges in controlling anodized rivets Designed specifically for the quality control of anodized rivets, the sorting machine in this case study is an indexed metal-plate rotary table machine, model MCV1, equipped with dedicated stations and software. 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