Machine-Vision-Systeme

Der Aufbau eines wirksamen Machine-Vision-Systems erfordert eine Kombination aus hochauflösender Optik und leistungsfähiger Software. RIFTEK nutzt sowohl 2D-Laser-Profilometer als auch Flächenkamera-Technik, um unterschiedlichste industrielle Aufgaben zu lösen. Ein modernes Machine-Vision-Gerät nimmt nicht nur ein Bild auf; es extrahiert geometrische Merkmale wie Höhe, Breite und Volumen und erzeugt so einen digitalen Zwilling des Messobjekts.

Für hochpräzise Aufgaben wird ein Laser-Machine-Vision-System verwendet, um Tiefeninformationen zu liefern, die Standardkameras nicht erfassen können. Dies ermöglicht es der Machine-Vision-Ausrüstung, Objekte unabhängig von ihrer Farbe, ihrem Kontrast oder den Umgebungslichtbedingungen zu prüfen. Durch die Wahl eines vielseitigen Machine-Vision-Werkzeugs können Ingenieure die Prüfung komplexer Geometrien automatisieren, von der Krümmung einer Turbinenschaufel bis zur Gleichmäßigkeit einer Schweißnaht.

Das Machine-Vision-Portfolio von Riftek deckt vier unterschiedliche Prüfaufgaben ab, jeweils mit eigener Hardwarekonfiguration und Integrationslogik. Statt ein einziges generisches System für alles anzubieten, ist jede der folgenden Lösungen darauf ausgelegt, was das Ziel tatsächlich erfordert: volumetrische Geometrie, Schweißnahtführung, Klassifizierung oder Innenflächen, die mit Standardoptiken nicht erreichbar sind.

Bei Teilen, bei denen Form und Volumen ebenso wichtig sind wie der Oberflächenzustand, etwa Querlenkern, geschmiedeten Achsen oder Gussbauteilen, erstellt ein 3D-Laserscansystem eine vollständige Punktwolke des Objekts statt eines flachen Bildes. Dadurch kann das System Verformungen, fehlendes Material oder Maßabweichungen erkennen, die ein 2D-Bild vollständig übersehen würde, da ein Foto eines verzogenen Teils identisch mit einem Foto eines einwandfreien Teils aussehen kann. Qualitätsingenieure, die die geometrische Konformität gegenüber einem Toleranzband und nicht nur das visuelle Erscheinungsbild prüfen, ziehen aus dieser Konfiguration den größten Nutzen.

Laser-Nahtverfolgung löst ein anderes Problem als die Prüfung: Sie führt einen Schweißroboter in Echtzeit, statt ein fertiges Teil im Nachhinein zu prüfen. Der Sensor scannt vor dem Brenner, erkennt die exakte Position und Geometrie der Fuge selbst dann, wenn die Naht aufgrund von Passungstoleranzen der Teile oder thermischer Verformung variiert, und überträgt während der Bewegung kontinuierlich korrigierte Koordinaten an die Robotersteuerung. Dadurch wird die Lücke zwischen dem programmierten Pfad eines Roboters und der tatsächlich vorhandenen physischen Naht geschlossen. Das ist wichtig, weil keine zwei Teile, die in einer Schweißzelle ankommen, jemals vollkommen identisch sind, selbst wenn sie aus derselben Charge stammen. Da der Roboter korrigierte Positionsdaten schnell genug benötigt, um während des Schweißens nachzuregeln, arbeiten Nahtverfolgungssysteme typischerweise mit höheren Aktualisierungsraten als reine Prüfbildverarbeitung.

Sortiersysteme nutzen Machine Vision, um Teile bei voller Liniengeschwindigkeit und ohne Bedienerentscheidung nach Größe, Form, Oberflächenzustand oder Materialtyp in Kategorien einzuordnen. Sortierkonfigurationen unterscheiden sich von Prüfsystemen, die für eine einfache Gut/Schlecht-Entscheidung ausgelegt sind: Sie leiten Produkte gleichzeitig auf mehrere Ergebnisse weiter, was in der Regel eine schnellere Entscheidungslogik und eine einfachere Merkmalsextraktion erfordert als eine vollständige geometrische 3D-Analyse.

Die Erkennung von Verschleiß, Korrosion oder Defekten in Rohren und Zylindern erfordert Optiken, die in einem beengten, oft schlecht beleuchteten Raum arbeiten können, in den herkömmliche externe Bildverarbeitungshardware schlicht nicht passt. Die Maschinen von Riftek zur Innenflächenprüfung sind speziell für diese Einschränkung ausgelegt und kombinieren kompakte Sensorköpfe mit einer Beleuchtung, die für die Geometrie innerer Bohrungen und nicht für offene Werkstattbedingungen entwickelt wurde.

Ein 2D-Machine-Vision-System erfasst ein flaches Bild und analysiert es auf Kontrast, Kanten und Muster. Es kann bestätigen, dass ein Etikett vorhanden ist, ein Bauteil an der richtigen Stelle sitzt oder eine Oberflächenfarbe der Spezifikation entspricht. Was es nicht kann: Es kann nicht sagen, wie tief eine Delle ist, ob eine Oberfläche eben oder verzogen ist oder welches tatsächliche Volumen ein Teil hat, da ein 2D-Bild keinerlei Tiefeninformationen enthält.

Ein 3D-Machine-Vision-System schließt genau diese Lücke. Durch die gemeinsame Erfassung von Höhe, Breite und Tiefe erstellt es ein räumliches Modell des Ziels statt eines Bildes davon. Genau dadurch wird es möglich, Verformungen zu messen, volumetrische Füllung zu verifizieren oder einen Defekt zu erkennen, der sich nur als Änderung der Oberflächenhöhe und nicht in Farbe oder Kontrast zeigt. Der Kompromiss liegt in der Verarbeitungskomplexität: 3D-Daten erfordern mehr Rechenaufwand, um in nutzbare Merkmale umgewandelt zu werden, als eine 2D-Gut/Schlecht-Prüfung. Daher hängt die richtige Wahl davon ab, ob die Prüffrage lautet: „Sieht dies korrekt aus?“ (2D) oder „Ist dies korrekt geformt?“ (3D).

Standard-Flächenkameras erfassen ein 2D-Bild, ähnlich wie ein Foto. Sie sind schnell, gut für die Mustererkennung geeignet und immer dann effektiv, wenn es bei der Prüfung um Anwesenheit, Farbe oder Kontrast geht. Ihre Einschränkung besteht darin, dass sie für einen zuverlässigen Betrieb auf gleichmäßige Beleuchtung und ausreichenden Kontrast angewiesen sind. Eine transparente, reflektierende oder mattschwarze Oberfläche kann ein kamerabasiertes System daher vollständig überfordern, einfach weil nicht genügend visueller Kontrast vorhanden ist, den der Algorithmus auswerten kann.

Die Laserprofilierung verfolgt einen anderen Ansatz. Anstatt diffus von einer Oberfläche reflektiertes Licht zu erfassen, projiziert sie eine Laserlinie auf das Zielobjekt und misst die Geometrie ihrer Reflexion, um präzise Höhen- und Formdaten zu gewinnen – unabhängig von der Farbe des Objekts oder davon, wie gut es beleuchtet ist. Deshalb kann ein laserbasiertes Bildverarbeitungssystem spiegelndes Metall, dunklen Gummi oder transparenten Kunststoff zuverlässig prüfen – Oberflächen, bei denen eine Standardkamera spezielle Beleuchtungsaufbauten benötigen oder vollständig versagen würde. Flächenkamera-Bildverarbeitung und Laserprofilierung ergänzen sich gut, statt miteinander zu konkurrieren, und mehrere Riftek-Konfigurationen kombinieren beides, um Mustererkennung und geometrische Messung in einer einzigen Prüfstation abzudecken.

Moderne Machine-Vision-Systeme von RIFTEK zeichnen sich durch ihre „Smart“-Fähigkeiten aus. Ein professionelles Machine-Vision-Werkzeug verfügt häufig über eine integrierte Verarbeitung, bei der die Daten direkt im Sensorkopf ausgewertet werden. So liefert das Machine-Vision-System der Fertigungslinie nahezu verzögerungsfrei eine Rückmeldung — unerlässlich für die Hochgeschwindigkeitssortierung und die Robotersteuerung in Echtzeit.

Als vielseitige Machine-Vision-Geräte unterstützen unsere Systeme schnelle digitale Schnittstellen wie Gigabit Ethernet (GigE) und Industrieprotokolle wie PROFINET oder EtherNet/IP. Die mitgelieferte Software unserer Machine-Vision-Systeme ermöglicht fortschrittliche Merkmalsextraktion, Template-Matching und CAD-Vergleich. Dieser hohe Integrationsgrad stellt sicher, dass sich das Machine-Vision-Werkzeug an jede Aufgabe anpassen lässt — von der Lebensmittelsortierung bis zur Prüfung von Komponenten der Luft- und Raumfahrt.

Sobald ein Bildverarbeitungssystem die Geometrie eines Teils erfasst hat, stellt sich die praktische Frage, womit sie verglichen werden soll. Beim CAD-Vergleich wird die gescannte Punktwolke direkt über das ursprüngliche Konstruktionsmodell des Teils gelegt. So wird exakt sichtbar, wo und um wie viel das reale Objekt von der Spezifikation abweicht – nicht nur, ob es außerhalb der Toleranz liegt, sondern an welcher Stelle des Teils die Abweichung auftritt und in welche Richtung. Für Ingenieure liefert dies deutlich besser nutzbare Informationen für die Ursachenanalyse als eine einfache Gut/Schlecht-Kennzeichnung, da erkennbar wird, ob ein Abweichungsmuster auf Werkzeugverschleiß, Materialschrumpfung oder ein Problem mit der Fixierung hinweist.

Template Matching verfolgt einen anderen Weg. Anstatt mit einem Engineering-Modell zu vergleichen, wird ein erfasstes Bild oder Profil mit einem gespeicherten Referenzbeispiel verglichen. Dies ist in der Regel schneller einzurichten und besser für Aufgaben geeignet wie die Bestätigung der Anwesenheit von Komponenten, die Überprüfung der korrekten Teileausrichtung oder das Erkennen grober Defekte, bei denen der exakte Abweichungswert weniger wichtig ist als eine eindeutige Übereinstimmung oder Nichtübereinstimmung. Die Systeme von Riftek unterstützen beide Ansätze, sodass die Wahl davon abhängt, ob die Aufgabe präzise Daten zu Maßabweichungen (CAD-Vergleich) oder eine schnellere Anwesenheits-/Abwesenheitsentscheidung (Template Matching) erfordert.

Riftek-Bildverarbeitungssysteme sind für das Zeitalter der Industrie 4.0 ausgelegt. Sie können als statische Prüfstationen für Qualitätsprüfungen an festen Positionen installiert oder direkt an Roboterarmen montiert werden, um Prüf- und Führungsaufgaben auszuführen, die sich mit dem Teil mitbewegen, anstatt darauf zu warten, dass es an einem Prüfpunkt eintrifft.

Speziell bei der Roboterführung gibt der Sensor nicht nur ein Ergebnis aus. Er speist Positions- und Geometriedaten in Echtzeit direkt in die Bewegungssteuerung des Roboters ein und schließt damit den Regelkreis zwischen dem, was Kamera oder Laser erfassen, und der nächsten Bewegung des Roboterarms. Bei der Schweißnahtverfolgung bedeutet dies, dass sich die Schweißbahn des Roboters kontinuierlich anpasst, sobald der Sensor die tatsächliche Position der Fügestelle erkennt, anstatt einer fest vorprogrammierten Trajektorie zu folgen, die davon ausgeht, dass jedes Teil identisch ist. In Pick-and-Place- oder Sortieranwendungen ermöglicht dasselbe Prinzip dem Roboter, seine Greifposition an die tatsächliche Lage und Ausrichtung eines Teils auf der Linie anzupassen, statt zu verlangen, dass Teile vor dem Eingriff des Roboters exakt fixiert werden.

Diese Integrationsstufe erfolgt über industrielle Standardprotokolle, einschließlich MODBUS TCP, EtherNet/IP. Dadurch können Riftek-Bildverarbeitungssysteme ohne proprietäre Kommunikationsschicht an vorhandene Robotersteuerungen und SPS-Infrastrukturen angebunden werden. In Kombination mit der integrierten „Smart“-Verarbeitung, bei der die Merkmalsextraktion direkt im Sensorkopf statt auf einem separaten PC erfolgt, bleibt der Rückkopplungskreis schnell genug für die Robotersteuerung in Echtzeit, ohne dass zwischen der Erfassung durch den Sensor und dem Empfang korrigierter Daten durch den Roboter eine Verarbeitungsverzögerung entsteht.

Machine-Vision-Werkzeuge und -Systeme werden in allen wichtigen Industriezweigen eingesetzt. In der Automobilindustrie dient ein Machine-Vision-System der Rohbauprüfung (Body in White) und der Kontrolle der Motormontage. Die Elektronikbranche setzt Machine-Vision-Systeme für die Bauteilbestückung von Leiterplatten und die Lötstellenprüfung ein. In der Metallverarbeitung sichert Machine Vision die Qualität von Schweißraupen und die Geometrie von Schmiedeteilen, während die Pharmaindustrie diese Werkzeuge zur Hochgeschwindigkeitsprüfung von Verpackungen und Darreichungsformen nutzt.

Riftek-Machine-Vision-Systeme verbinden optische Spitzenleistung mit robuster Industrietechnik, um die anspruchsvollsten Automatisierungsaufgaben zu lösen. Unsere Lösungen bieten einen ausgeprägten technischen Vorsprung, darunter:

• Echtzeitverarbeitung. Profitieren Sie von Bildverarbeitungsdaten, die mit der Geschwindigkeit der Produktionslinie verarbeitet werden.
• 3D-Volumenanalyse. Gehen Sie über 2D-Bilder hinaus – mit einem Bildverarbeitungssystem, das Tiefe und Volumen erfasst.
• Materialunabhängigkeit. Nutzen Sie ein laserbasiertes Bildverarbeitungssystem, das auf spiegelnden, dunklen oder transparenten Oberflächen zuverlässig arbeitet.
• Nahtlose Roboterintegration. Profitieren Sie von Bildverarbeitungsgeräten, die speziell für Echtzeit-Roboterführung und Schweißnahtverfolgung entwickelt wurden.

Wenn Sie ein fortschrittliches Machine-Vision-Gerät oder ein komplettes Machine-Vision-System suchen, bietet Riftek die Fachkompetenz, um Ihnen bei der Auswahl der optimalen Technologie für Ihre spezifischen Automatisierungsanforderungen zu helfen.