Inspektionsvorgang simuliert und optimiert

Basierend auf der Geometrie des geprüften Objekts erstellt die Software eine Liste von Viewpoint-Kandidaten (weiß) und reduziert diese auf eine Reihe von Viewpoints, die benötigt werden, um die wichtigsten Bereiche (blau) abzudecken. Ein Blickwinkel markiert einen physikalischen Punkt im Raum, relativ zum Objekt, an dem die Kamera während der Inspektion positioniert werden muss.

Virtuelle Bildverarbeitung – Paradigmenwechsel durch Simulation

Inline-Inspektionssysteme haben sich in vielen Produktionsumgebungen bewährt. Aber was passiert, wenn die Bauteile komplizierter werden? Wie lässt sich trotz zunehmender Individualisierung von industriell hergestellten Produkten ihre Prüfung automatisieren? Antworten liefert die virtuelle Bildverarbeitung, die den Inspektionsvorgang komplett simuliert und optimiert.

Der Begriff Industrie 4.0 ist inzwischen weit verbreitet und in aller Munde. Fabriken sind vernetzt und arbeiten überwiegend automatisch. Ein wichtiger Aspekt, der oft vernachlässigt wird, ist die anschließende visuelle Inspektion der Produkte. Selbst wenn diese automatisiert stattfindet, ist sie meist relativ starr und nur auf spezifische Produkte zugeschnitten. Um diese Schwachstelle zu schließen, entwickeln wir ein adaptives, simulationsbasiertes Framework, das den Entwicklungsprozess für Inspektionssysteme revolutionieren wird.

Unter Verwendung von Computer Vision, Computergrafik, Maschinellem Lernen und Robotik arbeiten wir an einem Framework, das Werkzeuge zur Planungsoptimierung stellt, um eine flexible Einrichtung von Bildaufnahmesystemen zu ermöglichen. Bisher haben Forschende dieses Gebiet gar nicht oder kaum untersucht.
 

Framework Entwicklung

Unser Plan ist es, mit einem virtuellen Bildverarbeitungs-Framework diese Lücke zu schließen. Im Fokus steht dabei die Optimierung der Positionierungen von Produkt und Kamera, ohne dass ein/e Ingenieur/in die Anlage immer wieder neu montieren und umfangreich testen muss.

Darüber hinaus entwickeln wir Computer Vision Algorithmen und testen diese an simulierten Daten, um das Problem zu lösen, dass oft nicht genug Proben der zu untersuchenden Defekte vorhanden sind. Dies ist besonders häufig in Bereichen der Fall, in denen Fehler selten auftreten, aber wenn sie vorkommen, verheerende Auswirkungen haben können – wie zum Beispiel bei einer Turbinenscheibe im Flugzeug oder bei Bremsen im Auto.

Virtualisierungskern steht im Zentrum

Der Schlüssel unseres Systems ist der Virtualisierungskern. Er besteht aus zwei miteinander verbundenen Komponenten: Simulation und Planung. Die Simulation dessen, was die Kamera sieht, wird zur Auswertung des Konstruktionsplans eines Inspektionssystems genutzt. Die Planungskomponente berechnet multiple Systemkonfigurationen (Kamera, Optik, Beleuchtung, etc.), die der Roboter später für eine optimale Inspektion durchläuft.

Der Virtualisierungskern wird durch ein CAD-Modell – die Geometrie – eines Produktes sowie verschiedene Prüfparameter, wie z.B. Fehlerarten, Produktmaterial und Prüfgeschwindigkeit, gespeist. Basierend auf diesen Parametern wird eine Menge möglicher Lösungen berechnet, mit denen ein/e Ingenieur/in dann das physische Inspektionssystem aufbaut. Zudem erhalten die User eine Reihe simulierter Bilder, die wiederrum zum Test des Systems während der Entwicklung verwendet werden.

Forschergruppe
© Fraunhofer ITWM

Die Arbeitsgruppe besteht aus Petra Gospodnetic, Dascha Dobrovolskij, Markus Rauhut, Prof. Hans Hagen, Markus Kronenberger und Dennis Mosbach. Auf dem Foto fehlt Falco Hirschenberger.

Demo-System: Optische Kontrolle komplexer Produkte
© Fraunhofer ITWM

Demo-System: Optische Kontrolle komplexer Produkte mit dem Ziel, die komplette Inspektionsumgebung zu simulieren.

Unser Framework wird derzeit an mehreren Fronten parallel erforscht und entwickelt:

  • Parametrische Oberflächenrekonstruktion
  • Aktive modellbasierte Positionsplanung
  • Kameraobjektivmodellierung
  • Positionsbasierte Fehlervermehrung
  • Oberflächenlichtmodellierung

Video: Neue Wege in der Bildverarbeitung

Mit Hilfe von Computer Vision, Computergrafik, maschinellem Lernen und Robotik wird bei uns am Fraunhofer ITWM ein virtuelles Framework konzipiert, welches das iterative Design eines Inspektionssystems unterstützt und somit ein fixes Bildaufnahme-Setup als Ausgangspunkt umgeht.

Virtuelle Bildverarbeitung