Zerstörungsfreie Materialprüfung
Berlin, 21.-23. Mai 2001 -Berichtsband 75-CD
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Dieser Vortrag beschreibt die Grundlagen der vollautomatischen Röntgenprüfung von Aluminiumrädern.
Bei der vollautomatischen Prüfung erfolgt die Fehlererkennung mit anschließender Prüfentscheidung durch eine spezielle Software - im Gegensatz zur visuellen Prüfung, bei der ein Operator die Prüfentscheidung trifft.
Inlinesysteme sind im Vergleich zu Single - Systemen, die z. B. zur Stichprobenprüfung nach manueller Prüfteilentnahme aus der Produktion herangezogen werden, vollständig in eine Produktionslinie eingebunden.
Die nachfolgenden Beispiele werden anhand der YXLON - Röntgenprüfanlage MU 231 mit der Software "Automatic Inspector" ("AI") erläutert.
1.3.1 Einförderung und Radlagen/-typenerkennung
Die Räder werden von einem (kundenseitigen) Fördersystem durch einen Separator unabhängig von der Größe des Rades vereinzelt. Durch einen Transportwagen wird das vereinzelte Rad in die erste Position befördert, in der durch die Bildaufnahme mit einer CCD - Kamera Radlage und Radtyp erkannt werden.
Abb 1:
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1.3.2 Radmanipulation
Durch gespeicherte Positionierdaten für das jeweilige Rad wird die Röntgenkette (C-Arm mit Röntgenröhre und Bildverstärker) sowie das Rad über eine SPS in definierte Positionen zur Röntgenbildaufnahme bewegt. Zusätzlich sind für jede Position Röntgenparameter für die Röntgenröhre gespeichert, die über die Röntgensteuerung eingestellt werden.
1.3.3 Bildverarbeitung
Abb 2:
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1.3.4 Ausförderung
Das Rad wird über einen Transportwagen ausgefördert und der Kreuzförderer entscheidet dann je nach Prüfentscheidung der BV, ob das Rad auf ein Fördersystem für Gute- oder Ausschuß - Teile sortiert wird. Zusätzlich kann das Rad auf ein drittes Fördersystem für eine nochmalige Prüfung gelangen.
Abb 3:
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Durch Neuronale Netze (NN; künstliche Intelligenz, lernfähig) können Guß-Variationen gehandhabt werden, die durch großen Gießgrad, Toleranzen in der Materialdicke, Kokillenunterschiede, etc. entstehen. Dazu müssen Bilder mit verschiedenen, möglicherweise auftretenden Variationen aufgenommen werden. Dort werden die Prüfregionen definiert. Zu jeder Prüfregion kann eine separate Prüfspezifikation eingestellt werden.
Abb 4:
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Das Eingangsbild wird adaptiv gefiltert; d. h. die verwendeten Algorithmen passen sich der Umgebung an, um eine genaue Auswertung zu garantieren. Aus diesem gefilterten Bild und dem Eingangsbild wird ein Fehlerbild generiert.
Abb 5:
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Dieses Fehlerbild wird binarisiert und ein Schwellwert gesetzt. Die Binarisierungsfunktion ist ein sehr effektiver Bildverarbeitungsfilter auf der Grundlage eines Neuronalen Netzes, das speziell für die Unterscheidung zwischen Bildrauschen und Fehlern im Röntgenbild entwickelt wurde. Die Binarisierung verwendet das Restbild aus der Subtraktion des Eingangsbildes und des gefilterten Bildes. In Kurzform heißt das: die Binarisierungsroutine lokalisiert die Fehler und versieht diese alle mit der gleichen Helligkeit, was ein Bild zur Folge hat, in dem alle Fehler mit einem hellen Weiß markiert sind. Am Ende der Binarisierung werden die Anzahl der Fehler gezählt und deren Position sowie Größen errechnet. Diese Ergebnisse werden dann für die Klassifizierungsroutine verwendet.
Abb 6:
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Als letzten Schritt der Bildverarbeitung wird eine Klassifikation durchgeführt. Die Fehler werden nach Größe und Art bestimmt. Für jede definierte Prüfregion ist eine separate Klassifikation möglich. Die Klassifikation arbeitet unabhängig von der Fehlergeometrie. Eine vom Kunden erstellte Prüfspezifikation wird verglichen und das Rad mit einem Ergebnis ("Gut" oder "Ausschuß") bewertet.
Abb 7:
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Die Hersteller von Aluminiumrädern sind bestrebt, die Röntgenprüfung möglichst frühzeitig im Produktionsprozeß (d. h. möglichst kurz nach dem Guß) durchzuführen, um durch die zeitige Aussortierung von Ausschuß - Rädern unnötige Bearbeitungen (und somit Kosten) in den nachfolgenden Prozessen zu sparen.
Durch eine möglichst frühzeitige Rückmeldung von Qualitätsproblemen (die durch die Röntgenprüfung aufgezeigt werden) an den Gießer lassen sich Defizite beim Gießprozeß erkennen und Korrekturmaßnahmen einleiten.
Hierzu ist es erforderlich, daß die Bildverarbeitungssoftware Informationen über die Lage der Fehler, Fehlerhäufigkeiten, Kokillennummer,... bereitstellen (z. B. Anzeige der Röntgenbilder von Rädern mit Defekten über einen Monitor direkt an der Gießmaschine, Statistiken).
Es gibt nur wenige auf dem Markt befindliche Systeme, die neben der Fehleridentifikation auch genaue Rückschlüsse über die Fehlerlage (z. B. Radspeiche Nr. 3, Prüfregion 2) zulassen.
Abb 8:
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Untersucht man die Wirtschaftlichkeit einer Anlage mit vollautomatischer Prüfung im Vergleich zu einer Anlage zur visuellen Prüfung mit den folgenden Randparametern (stark vereinfachte Betrachtung):
kommt man zu dem Schluß, daß sich die Anlage nach ca. einem Jahr amortisiert hat!
Abb 9:
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Zusammenfassend hat die vollautomatische Räderprüfung im Vergleich zur visuellen Prüfung folgende Vorteile:
Die vollautomatische Räderprüfung wird die visuelle Prüfung mittelfristig ablösen; bereits jetzt verlangen (mit steigender Tendenz) die Endkunden (Automobilindustrie) von den Räderherstellern den Einsatz von vollautomatischen Prüfsystemen.
Thore Kahrs, Georg Theis; YXLON International X-Ray GmbH
| Herausgeber: DGfZP, Programmierung: NDT.net | START |
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