Oberflächen inspizieren mit maschinellem Lernen

Um Bauteile, wie die eines Motors, wiederzuverwenden, muss ihr Zustand aufwändig analysiert werden. Nur eine genaue Inspektion der Oberfläche und Beschaffenheit gibt Aufschluss, ob die Komponente erneut einsatzfähig ist. In Zeiten knapper Rohstoffe wird die effiziente Durchführung solcher Analysen immer wichtiger.

Stand der Technik

Gängig ist der Abgleich von Einzelbildern bzw. Bildern von Zeilenkameras mit einem bekannten, intakten Abbild des zu analysierenden Gegenstands, häufig ein 3D- (CAD-)Modell. Dieses Vorgehen stellt hohe Anforderungen an die Kalibrierung und setzt die Bekanntheit der Lage des Bauteils im Raum voraus. Weicht der Gegenstand minimal vom Modell ab, weil es sich z.B. um eine andere Version oder um ein Bauteil mit Gebrauchsspuren handelt, gibt es kein sinnvolles Ergebnis.

Technologie

Forschende des Instituts für Industrielle Informationstechnik (IIIT) am KIT haben ein Verfahren entwickelt, das Objekte auf Basis von Videodaten und maschinellem Lernen analysiert. Auf Grundlage von vorhergehenden Inspektionen wird automatisch eine geeignete Trajektorie für die bewegbare Kamera ermittelt, so dass die relevanten Objektbereiche gut sichtbar sind. Die industrielle 3D-Kamera umfährt das ausgeleuchtete Objekt und erfasst es als Videostrom. Bei größeren Objekten ist der Einsatz einer Drohne denkbar. Aus den Videodaten wird eine 2D-Darstellung der Oberfläche erstellt. Ein trainiertes neuronales Netz kennt verschiedene Bauformen und Zustände, so dass es große Varianzen von Modellen und Zuständen eines Bauteils in Echtzeit analysieren kann. Zur Beschleunigung arbeitet das System mit zwei Auflösungen: In der niedrigen Auflösung werden die relevanten Oberflächenbereiche erkannt. Diese werden dann mit hochauflösenden Bildern auf Defekte untersucht.

Vorteile

Die automatische, intelligente optische Sichtprüfung ermöglicht, Komponenten mit einer großen Varianz von Modellausprägung und Zuständen effizient zu analysieren. Die Verwendung von Videodaten sorgt für Effizienz und geringere Fehleranfälligkeit, da die relevanten Oberflächen gemeinsam und nicht als Einzelbilder betrachtet werden. Das Verfahren arbeitet daher unabhängig von der Lage der Objekte zur Kamera.

Optionen für Unternehmen

Das KIT sucht Partner, um diese neue Art der Messtechnik in die Anwendung zu bringen, z.B. Unternehmen, die Komponenten zum Zweck der Wiederverwendung analysieren, oder Systemintegratoren, die die notwendigen Technologien etablieren und betreuen.