3D-Scanner

Roboter messen besser

Der 3D-Scanner SurfMax von Zeiss ermöglicht es, die Sichtprüfungen zu automatisieren. Mit Hilfe eines Roboters können nun auch größere Teile vermessen werden.

Die Lager von Downhill-Bikes sind extremen Belastungen ausgesetzt. Mit dem Zeiss SurfMax kann eine 100%-Kontrolle der Bauteile sichergestellt werden. (Bild: KopoPhoto/Fotolia)

Wenn ein Downhill-Bike nach einem Sprung wieder auf dem Boden aufsetzt, sind die Bauteile wie Naben und Lager größten Belastungen ausgesetzt. Um in der Produktion eine 100-prozentige Kontrolle sicherzustellen, kann mit dem 3D-Scanner SurfMax eine Inline-Qualitätssicherung während der Produktion der Bauteile sichergestellt werden, wie Hersteller Zeiss in einem Video auch zeigt (sh. Infobox).

Ein Roboter nimmt die gekrümmte Zierleiste mit Hilfe von Vakuumsaugern auf, um sie an der Zeilenkamera (links im Vordergrund schwach sichtbar) des Prüfsystems vorbei zu führen. Dabei entsteht per Deflektometrie ein langgezogenes Bild der Oberfläche. (Bild: Zeiss)

Die vollautomatisierte Mess- und Prüftechnik, die die Bauteilfertigung zu 100-prozentig überwacht, ist auch Voraussetzung dafür, dass sich die Produktion in der Smart Factory selbst steuert. Entsprechend steigt die Nachfrage nach solchen Lösungen – selbst in der Oberflächeninspektion, in der Sichtprüfungen mit bloßem Auge noch weit verbreitet sind. Bevor eine automatische Oberflächenkontrolle hier selbstverständlich wird, gilt es aber, einige technologische Hürden zu nehmen.

„Presse 3 bitte reinigen, durch einen Span in der Form droht Ausschuss“. Solche Aussagen sollen zukünftig die Produktionssteuerung verbessern, wenn das Projekt Production Intelligence von Dr. Wolfgang Kimmig und seinen Mitstreitern am Ziel ist. Der Projektleiter im Geschäftsbereich Process Control & Inspection bei Zeiss Industrial Metrology arbeitet mit mehreren Kooperationspartnern daran, die Oberflächenprüfung von Zierleisten für Fahrzeuge zu automatisieren.

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Involviert in das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Projekt sind neben Zeiss das Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik, der Automobilzulieferer Fischer IMF und das Softwareunternehmen Jedox AG. Hauptaufgabe von Zeiss ist dabei die Gewinnung der Messdaten - was einfacher klingt als es ist. Obwohl das Team von Zeiss bereits ähnliche Prüfaufgaben für andere Werkstücke realisiert hat, ließ sich das aktuelle Projekt nur mit hohem Aufwand umsetzen. Die größten Herausforderungen, vor denen das Projektteam stand, hingen eng mit der eingesetzten optischen Technologie zusammen.

Streifen zur Defekterkennung

Das Verfahren der Deflektometrie, das Prüfsystemen wie dem Zeiss SurfMax zugrunde liegt, wird bereits erfolgreich in der Praxis eingesetzt. Um Oberflächenfehler zu erkennen, beleuchten LED-Arrays das Werkstück mit unterschiedlichen, sinusförmigen Streifenmustern. Diese werden an der Oberfläche des Prüfteils reflektiert und von einer Kamera aufgenommen, die mehrere Bilder in direkter Abfolge erfasst.

Aus diesen Rohbildern errechnet die Software nicht nur ein Graubild mit reinen Helligkeitsinformationen, sondern auch Glanz- sowie Neigungsinformationen der Oberfläche. Der Vorteil: Eine Scheuerstelle beispielsweise, die im Graubild kaum sichtbar ist, tritt im Glanzbild deutlich in Erscheinung. Das Neigungsbild hingegen macht Schlagstellen oder Kratzer erkennbar. Eine spezielle Software wertet die Bilder automatisch aus. Die Kriterien und Grenzwerte dafür werden vorab festgelegt. „Selbst der erfahrenste Sichtprüfer kann Defekte nicht annähernd so genau analysieren, wie ein gutes Messgerät mit Hilfe der Deflektometrie“, betont Kimmig. Die bogenförmige Anordnung der LED-Arrays erlaubt es im Fall des Zeiss SurfMax, auch gekrümmte Oberflächen auszuleuchten. Die hohe Lichtleistung ermöglicht zusätzlich kurze Belichtungszeiten und somit schnelle Bildaufnahmen – die Voraussetzung für den Einsatz im Fertigungstakt.

Das Problem bei der Prüfung der Zierleisten: Obwohl Anwender mit dem Zeiss SurfMax erfolgreich die Oberflächen zylindrischer Buchsen oder Kniegelenke prüfen, ließ sich das System nicht einfach auf die Metallleisten übertragen. Dies scheiterte an der Form der drei bis zehn Zentimeter breiten und ein bis 1,20 Meter langen, stark gekrümmten Leisten. Denn das bisher eingesetzte Prüfsystem war auf vier Achsen beschränkt und bot keine Möglichkeit, solche Teile komplett zu prüfen.

Das Projektteam bei Zeiss entschloss sich, einen Roboter einzusetzen, der den Prüfling zur Inspektion an einer fest installierten Zeilenkamera vorbeiführen und entsprechend drehen sollte. So sollte die gesamte Oberfläche abgebildet werden. Dabei stellten sich jedoch drei Schwierigkeiten dar: Erstens mussten die Entwickler nicht nur die genaue Geschwindigkeit des Roboters kennen, um ein scharfes, aussagekräftiges Bild zu erzielen. Diese musste zweitens auch konstant bleiben, damit keine streifenförmigen Artefakte im Bild auftraten. Drittens musste sich die Leiste trotz ihrer gekrümmten Form während des gesamten Scans im Schärfebereich der Kamera befinden. D.h. einerseits hatte die Kamera den entsprechenden Schärfebereich zu bieten, andererseits hatte der Roboter das Werkstück stets im richtigen Abstand zu halten. Keine Aufgaben für einen Standard-Roboter, der darauf ausgelegt ist, ein Teil schnell von A nach B zu befördern.

Intelligent abgeschaut

Zugute kam den Entwicklern, dass sich Kollegen in der Fertigung optischer Linsen bei Zeiss mit ähnlichen Anforderungen beschäftigten. Auch beim Polieren von Linsen mit Robotern war es erforderlich, jederzeit die genaue Position und Geschwindigkeit des Roboters zu kennen. Vibrationen waren in beiden Einsatzbereichen gleichermaßen störend. Auf Basis dieser Erfahrungen wählte Kimmigs Team einen geeigneten Roboter aus und konnte mit dessen Hilfe die Technologie der Deflektometrie auf die Werkstücke zuschneiden.

Aktuell stehen Roboter und Prüfgerät noch bei Zeiss in Oberkochen, wo die ersten 30 Leisten gescannt wurden. Doch schon bald wird das Projektteam das System direkt beim Leistenhersteller installieren. Dann wird auch schneller die Presse mit Span identifiziert werden. hs

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