AIT und voestalpine BÖHLER Edelstahl entwickeln intelligentes
Prüfverfahren, das automatisiert Fehler in
Hochleistungsstahl-Erzeugnissen findet
Wien (APA-ots) - Die voestalpine BÖHLER Edelstahl GmbH & Co KG stellt
Hochleistungsstähle und Nickelbasislegierungen für die internationale
Luftfahrt-, Automobil- sowie Öl- & Gasindustrie her. Ein
Zwischenprodukt bei der Produktion von Edelstahlerzeugnissen sind
sogenannte "Knüppel" - diese haben einen quadratischen Querschnitt
und werden zur weiteren Verarbeitung gewalzt. Für die Qualität der
Endprodukte ist es entscheidend, dass diese Walzknüppel an ihrer
Oberfläche keine Fehler wie zum Beispiel Schlackeneinschlüsse oder
Risse aufweisen. Diese würden sich beim Walzen vergrößern und die
Eigenschaften der Endprodukte beeinträchtigen.
Wird ein derartiger Defekt an der Oberfläche erkannt, wird der
Knüppel weiter geschliffen, bis die Oberfläche einwandfrei ist. Über
die optimale Schleifbehandlung und die Zahl der nötigen
Schleifdurchgänge entscheiden derzeit Mitarbeiter:innen, die die
Oberfläche optisch nach Fehlern absuchen. "Nur wer ein geschultes
Auge und langjährige Erfahrung hat, kann die Schlackeneinschlüsse
erkennen oder feinste Risse im Stahl von Schleifspuren
unterscheiden", berichtet Petra Thanner, Forscherin am AIT Austrian
Institute of Technology. Sie leitete in den vergangenen vier Jahren
ein Projekt, in dem im Auftrag der voestalpine BÖHLER Edelstahl GmbH
& Co KG in Kapfenberg an einem automatisierten Verfahren zum
Aufspüren von Oberflächenfehlern bei Walzknüppeln gearbeitet wurde.
Verkompliziert wird die Aufgabe noch dadurch, dass die
Knüppeloberflächen je nach Schleifbedingungen unterschiedlich gefärbt
und gekrümmt sind, dass die Stahloberfläche stark glänzend sein kann
(was Kamerabilder schwer auswertbar macht) und dass die Prüfung
direkt in der rauen Produktionsumgebung des Walzwerkes durchgeführt
werden muss. "An dieser Fülle an verschiedensten Herausforderungen
ist in den vergangenen Jahren schon so mancher Versuch gescheitert,
diesen zeitaufwendigen Prozess zu automatisieren", berichtet
Siegfried Kleber, Leiter der Verfahrensentwicklungsgruppe bei
voestalpine Böhler Edelstahl.
Zwtl.: Mehrere Beleuchtungswinkel
Dennoch ist es nun den Expert:innen des AIT in Kooperation mit
voestalpine BÖHLER Edelstahl gemeinsam gelungen, ein innovatives
Prüfverfahren zu entwickeln und zur Industriereife zu bringen.
Dazu nahmen die Forscher:innen bei der Art, wie ein Mensch ein
Objekt prüft, Anleihe. "Meistens kann man Defekte im
Sub-Millimeter-Bereich nur unter einem bestimmten Betrachtungs- bzw.
Beleuchtungswinkel erkennen. Wenn eine Person ein Objekt inspiziert,
betrachtet sie es daher aus verschiedenen Richtungen", erläutert
Thanner, die am AIT Center for Vision, Automation & Control (VAC)
forscht. Dies wird von der am AIT entwickelten "Inline Computational
Imaging (ICI) Technologie" nachgeahmt: Dabei ist eine Kamera fix über
einem Prüfgegenstand installiert, der sich darunter bewegt.
Beleuchtet wird die Szene aus vier verschiedenen Richtungen; diese
sind so gewählt, dass der Unterschied zwischen Rissen und normalen
Schleifspuren möglichst klar hervortritt.
Die rohen Kamerabilder, auf denen die Defekte jeweils
unterschiedliche Schattenwirkungen haben, werden im nächsten Schritt
mithilfe von Photometrie-Verfahren weiterverarbeitet: Dabei wird
zusätzlich zu detaillierten und kontrastreichen 2D-Bildern auch ein
exaktes 3D-Modell der Oberfläche berechnet, in dem sich
Oberflächendefekte noch deutlicher abzeichnen.
Zwtl.: Künstliche Intelligenz erkennt Risse
Um diese Strukturen nun entweder als normale Schleifriefen oder
als Fehler einzustufen, kommen Methoden der Künstlichen Intelligenz
(KI) zum Einsatz: Ein künstliches Neuronales Netz wurde mit
unzähligen Kamerabildern trainiert, bei denen zuvor händisch
gekennzeichnet wurde, um welche Art von Oberflächenstruktur es sich
handelt. Das KI-System lernte, unerwünschte Defekte sicher zu
erkennen und in den Kamerabildern farblich zu kennzeichnen. "Der
Hauptvorteil unseres Systems liegt darin, dass das bewegte Objekt mit
nur einer Kamera unter mehreren Betrachtungswinkeln aufgenommen und
diese Daten intelligent verknüpft werden", fasst Markus Clabian,
Leiter der Competence Unit High-Performance Vision Systems zusammen.
Das vom AIT entwickelte Prüfsystem ist mittlerweile als
Pilotanlage bei voestalpine BÖHLER Edelstahl implementiert: In einem
kompakten Gehäuse, das die Sensoren und die Elektronik vor den rauen
Umgebungsbedingungen schützt, prüft es direkt neben der Schleifkammer
die Oberflächen der vier Knüppelseiten mit einer Genauigkeit von 50
Mikrometern bei einer Geschwindigkeit von 24 Metern pro Minute.
Zwtl.: AIT liefert ganzheitliche Lösung
Die Ergebnisse werden auf einem Bildschirm deutlich erkennbar
angezeigt. Mithilfe dieses Assistenzsystems müssen die
Mitarbeiter:innen den Prüfstand nun nicht mehr für die zeitintensive
optische Inspektion verlassen. Das erleichtert nicht nur den
betreffenden Personen die Arbeit, sondern ermöglicht darüber hinaus
eine bessere Ausnutzung der Maschinen, da nun kein Stillstand der
Schleifanlage während der Prüftätigkeit erforderlich ist. "Die
Mitarbeiter:innen waren bei der Entwicklung bereits stark eingebunden
und sind jetzt dabei, das System zu nutzen und weiterzuentwickeln.",
berichtet Betriebsleiter Peter Markiewicz.
Dieses Verfahren beweist einmal mehr die Leistungsfähigkeit des am
AIT entwickelten ICI-Verfahrens, das bereits in vielen
Anwendungsbereichen, wie zum Beispiel bei der Banknotenprüfung oder
im Halbleiterbereich, eingesetzt wird. "Wir können unseren
Industriepartnern ganzheitliche Lösungen anbieten - das heißt von
(optischen) Sensoren, die die Daten aufnehmen, bis hin zu
Algorithmen, die selbständig entscheiden, ob es sich - wie in diesem
Fall - um einen Oberflächendefekt handelt oder nicht", betont Andreas
Vrabl, Leiter des AIT Centers VAC.
Zwtl.: Über das Center for Vision, Automation & Control
Das Center for Vision, Automation & Control (VAC) am AIT Austrian
Institute of Technologie ist eine Forschungseinheit, die die
Möglichkeiten der Automatisierung und Digitalisierung nutzt, um
Innovationen für die Industrie zu initiieren und voranzutreiben. Mit
dem Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik (ACIN) der TU
Wien hat das Center einen international wissenschaftlich führenden
Kooperationspartner im Bereich der System- und
Automatisierungstechnik. Daher kann es den gesamten
Innovationsprozess von der Grundlagenforschung bis hin zur
industriellen Umsetzung begleiten. Dabei geht es um die Erfassung von
Informationen durch (bildgebende) Sensorsysteme über die
Sensorfusion, die Kombination von physikalisch basierten Modellen mit
Konzepten des maschinellen Lernens und der Datenanalyse, die Nutzung
dieser Informationen in der Fehlererkennung und -isolation, der
Optimierung und Regelung bis hin zu den kognitiven Entscheidungen für
autonome Systeme. [www.ait.ac.at/vac] (http://www.ait.ac.at/vac)
Zwtl.: Über das AIT
Das AIT Austrian Institute of Technology ist Österreichs größte
Research and Technology Organisation (RTO) und spielt bei vielen
Infrastruktur-Themen weltweit in der ersten Liga. Mit seinen sieben
Centern beschäftigt sich das AIT mit den zentralen
Infrastrukturthemen der Zukunft und versteht sich als hoch
spezialisierter Forschungs- und Entwicklungspartner für die
Industrie. Durch die Forschung und technologischen Entwicklungen des
AIT werden grundlegende Innovationen für die nächste Generation von
Infrastrukturtechnologien in den Bereichen Energy, Low-Emission
Transport, Health & Bioresources, Digital Safety & Security, Vision,
Automation & Control und Technology Experience verwirklicht. Ergänzt
werden diese wissenschaftlichen Forschungsgebiete um die Kompetenz im
Bereich Innovation Systems & Policy. Als nationaler und
internationaler Knotenpunkt an der Schnittstelle zwischen
Wissenschaft und Industrie macht das AIT dank seiner
wissenschaftlich-technologischen Kompetenz, Erfahrung auf den
Märkten, der engen Kundenbindung und einer hervorragenden
Forschungsinfrastruktur Innovationen möglich. [www.ait.ac.at]
(http://www.ait.ac.at/)
* [https://www.ait.ac.at/blog] (https://www.ait.ac.at/blog)
* [https://www.ait.ac.at/media] (https://www.ait.ac.at/media)
* [https://www.ait.ac.at/news-events]
(https://www.ait.ac.at/news-events)
*
[https://www.linkedin.com/company/austrian-institute-of-technology/]
(https://www.linkedin.com/company/austrian-institute-of-technology/)
Zwtl.: Keywords
#3DOberflächeninspektion #Qualitätsprüfung #Stahlknüppel
#Automatisierung #Fehlerdetektion
Bild(er) zu dieser Aussendung finden Sie im AOM / Originalbild-Service
sowie im OTS-Bildarchiv unter http://bild.ots.at
Rückfragehinweis:
Daniel Pepl, MAS MBA
Corporate and Marketing Communications
AIT Austrian Institute of Technology
T +43 (0)50550-4040
daniel.pepl@ait.ac.at I www.ait.ac.at
Dr. Iman Kulitz, MA
AIT Austrian Institute of Technology
Center for Vision Automation & Control
Marketing and Communications
Mobil +43 (0) 664 8890 4335
iman.kulitz@ait.ac.at I www.ait.ac.at
Digitale Pressemappe: http://www.ots.at/pressemappe/2009/aom
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