Das eigentliche Ziel der Qualitätssicherung ist es, Ausschuss zu vermeiden und nicht Schlechtteile auszusortieren; dies ermöglichen Technologien, die unter dem Titel „Zero Defect Manufacturing“ zusammengefasst sind.
Unter dem strategischen Konzept von „Zero Defect Manufacturing“ entwickelt PROFACTOR Methoden, die ausgehend von Verfahren zur Qualitätssicherung zusätzliche Informationen liefern, und es ermöglichen die Rückkopplungsschleife zum Prozess so zu schließen, dass Ausschuß vermieden oder zumindest deutlich reduziert wird.
An erster Stelle stehen dabei Sensoren, die umfassende Information über die Produktoberfläche erzeugen. Sowohl für metallische Werkstoffe als auch für Kompositbauteile werden Verfahren wie photometric Stereo genutzt und mit physikalischen Modellen der zu untersuchenden Oberfläche ergänzt, so dass die Reflexionseigenschaften der Oberfläche komplett erfasst werden. Für Prüfungen „im Inneren“ von Bauteilen wird aktive Thermographie eingesetzt.
Für die Interpretation der Daten werden einerseits konventionelle Methoden wie grauwertbasierte Segmentierung oder Texturanalyse genutzt, und andererseits aber auch neuer lernfähiger Methoden aus dem Bereich „deep learning“, wobei vor allem semantischen Segmentierungsverfahren zur Anwendung kommen. Für industrielle Anwendung tritt bei lernfähigen Verfahren das Problem auf, dass die dazu notwendigen Trainingsdaten nicht erzeugt werden können. Daher wird auf Methoden wie „generative adverserial networks“ zurückgegriffen.
Die aus der Qualitätssicherung gewonnen Information werden dann mit Prozess- und Produktdaten kombiniert, um auf dieser Datenbasis Vorhersagemodell zu trainieren. Mit Hilfe dieser Modelle ist es mögliche, Prozesse im vorgegebenen Qualitäts-Toleranzband zu halten oder gezielte Parameteranpassungen vorzunehmen, z.B. beim Einführen neuer Produktvarianten. Dabei kommen auch Methoden zur Entscheidungsunterstützung zum Einsatz, die neben Prozess- und Qualitätsdaten auch die Logistik der Gesamtanlage berücksichtigen.
Häufig werden die beschriebenen Prüfsysteme in Form von Inspektionsrobotern realisiert, mit denen auch komplexe Bauteile inspiziert werden können. Die dazu notwendigen Methoden zur Bewegungsplanungen, Defekterkennung und Rückprojektion auf den Bauteil werden im Rahmen solche Umsetzungsprojekte entwickelt.
Projekte
Publikationen
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Edwin Lughofer, Robert Pollak, Alexandru-Ciprian Zavoianu, Mahardhika Pratama, Pauline Meyer-Heye, Helmut Zörrer, Christian Eitzinger, Julia Haim, Thomas Radauer; Self-Adaptive Evolving Forecast Models with Incremental PLS Space Update for On-line Predicting Quality of Micro-fluidic Chips: Engineering Applications of Artificial Intelligence,Volume 68, February 2018, Pages 131–151, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.11.001
Edwin Lughofer, Roland Richter, Ulrich Neissl, Wolfgang Heidl, Christian Eitzinger, Thomas Radauer; Explaining classifier decisions linguistically for stimulating and improving operators labeling behavior: Information Sciences, Volume 420, December 2017, Pages 16-36, https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.08.012
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Dittrich, T. Riklin-Raviv, G. Kasprian, R. Donner, P.C.Brugger, D. Prayer, G. Langs; A Spatio-Temporal Latent Atlas for Semi-Supervised Learning of Fetal Brain Segmentations and Morphological Age Estimation, Accepted for publication in Medical Image Analysis, 2013
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Heidl, S. Thumfart, E. Lughofer, C. Eitzinger, E. P. Klement; Machine Learning Based Analysis of Gender Differences in Visual Inspection Decision Making,Information Sciences, accepted, pre-press DOI: 10.1016/j.ins.2012.09.054
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Eitzinger, S. Akkaladevi; Dexterous Assembler Robot Working with Embodied Intelligence, Workshop Proceedings of IAS-13, 13th Intl.Conf.on Intelligent Autonomous Systems, Padova (Italy) July 15-19,2014, ISBN 978-88-95872-06-3, pp.393-393
Eitzinger, K. Zhou; VALERI – Validation of Advanced, Collaborative Robotics for Industrial Applications. Workshop Proceedings of IAS-13, 13th Intl.Conf.on Intelligent Autonomous Systems, Padova (Italy) July 15-19,2014, ISBN 978-88-95872-06-3, pp.392-392
Eitzinger, A. Baghbanpourasl, S. Zambal; Image Processing Issues in Scanning Inspection Robots. Workshop Proceedings of IAS-13, 13th Intl.Conf.on Intelligent Autonomous Systems, Padova (Italy) July 15-19,2014, ISBN 978-88-95872-06-3, pp.394-402
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Eitzinger; “Adaptive Produktion„, 25 Jahre Eureka, Linz, 7. Oktober 2010
Thanner; “EM80 – OIDIPUS, Optimized InGaAS Detectors for Imaging Applications and Industrial Spectroscopy„, 25 Jahre Eureka, Linz, 7. Oktober 2010
Heidl; „Classifier – based analysis of visual inspection: Gender differences in decision-making„, SMC2010, IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Istanbul, 11. Oktober 2010
Thanner, G. Traxler; “Advanced Evaluation for Thermographic Crack Detection with Inductive Excitation for Steele Billets„, 20th Manufuturing Confernece, Budapest, 20. Oktober 2010
Traxler; „Automatisierte Inline-Prüfmöglichkeit mit aktiver Thermographie“, Seminar Wärmefluss-Thermographie, Erlangen, 4. November 2010
Petra Thanner; Defect Avoidance, Machine-vision system catches defects in seamless steel tube production using linescan cameras and near-infrared imaging,Vision Systems Design (VSD) Magazi, 1.6. 2010
Thanner, G. Traxler; Qualitätssicherung von Carbonfaserteilen mittels Bildverarbeitung, 8. Juli 2010, Handhabungstechnik – Der Schlüssel für eine automatisierte Herstellung von Composite-Bauteilen, Augsburg, Germany
Ihr Ansprechpartner
Dr. Christian Eitzinger
Head of Machine Vision
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