Bildverarbeitung in der Qualitätskontrolle

Die Qualitätskontrolle (QC) spielt in der modernen Fertigung eine zentrale Rolle, da sie dazu beiträgt, sicherzustellen, dass Produkte vor dem Versand definierte Spezifikationen erfüllen. Historisch stützten sich viele Prüfaufgaben stark auf die manuelle Sichtprüfung durch menschliche Bediener. Auch wenn die menschliche Prüfung in vielen Arbeitsabläufen weiterhin wertvoll ist, kann die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Prüfqualität bei hohen Produktionsgeschwindigkeiten, über lange Betriebszeiträume hinweg oder bei der Bewertung sehr kleiner Merkmale eine Herausforderung darstellen.

Bildverarbeitungssysteme helfen, diese Prüfaufgaben mithilfe von Industriekameras, kontrollierter Beleuchtung und Bildverarbeitungssoftware zu automatisieren. Indem sie unter reproduzierbaren Aufnahmebedingungen arbeiten, können Bildverarbeitungssysteme Prüfabläufe mit hohem Durchsatz und einem hohen Maß an Konsistenz und Messwiederholbarkeit unterstützen.

Menschliche Prüfung vs. automatisierte Bildverarbeitung

Wenn Qualitätsmanager die Kosten eines automatisierten Bildverarbeitungssystems rechtfertigen, vergleichen sie typischerweise die Wiederholbarkeit und den Durchsatz automatisierter Prüfsysteme mit den praktischen Grenzen manueller Prüfabläufe.

Die 4 Kernaufgaben der automatisierten QC

Bildverarbeitungssysteme, die für die Qualitätskontrolle eingesetzt werden, führen üblicherweise eine oder mehrere der folgenden Prüfaufgaben aus.

1. Defekterkennung (Fehlerprüfung)

Das System analysiert Materialoberflächen auf Defekte oder Unregelmäßigkeiten. Typische Anwendungen sind das Erkennen von Kratzern auf bearbeiteten Metalloberflächen, das Identifizieren von Lufteinschlüssen in Spritzgussteilen oder das Erkennen von Rissen in durchlaufenden Materialbahnen.

2. Messtechnik (Gauging)

Das Bildverarbeitungssystem führt eine berührungslose Maßmessung durch, indem es Abstände, Kanten und geometrische Beziehungen innerhalb des Bildes analysiert. Typische Anwendungen sind das Überprüfen von Lochdurchmessern, das Messen von Bauteilabmessungen und das Bestätigen der Einhaltung von Fertigungstoleranzen.

3. Montageverifizierung

Während der Endmontage oder Verpackung erfasst das System Bilder, um zu verifizieren, dass die erforderlichen Komponenten vorhanden und korrekt positioniert sind. Anwendungen umfassen das Bestätigen von Sicherheitssiegeln auf pharmazeutischen Verpackungen, das Verifizieren des Vorhandenseins von Schrauben in Baugruppen oder das Prüfen der Platzierung und Ausrichtung von Etiketten.

4. Druck- und Textverifizierung (OCR / OCV)

Das System nutzt die optische Zeichenerkennung (OCR), um gedruckte Informationen wie Verfallsdaten, Seriennummern oder Chargencodes zu lesen. Die optische Zeichenverifizierung (OCV) wird anschließend verwendet, um zu bestätigen, dass der gedruckte Text mit den erwarteten Werten übereinstimmt und definierte Anforderungen an Lesbarkeit oder Druckqualität erfüllt.

Wo findet QC auf der Produktionslinie statt?

Bildverarbeitungssysteme können an verschiedenen Stufen des Fertigungsprozesses integriert werden, um Prozessüberwachung, Defekterkennung und finale Qualitätsverifizierung zu unterstützen.

• Inline-Prüfung: Kameras werden direkt entlang der Produktionslinie installiert oder in Bearbeitungsanlagen integriert. Das System prüft die Produkte während der Fertigung, sodass Defekte oder Prozessabweichungen frühzeitig im Arbeitsablauf erkannt werden können. Dies kann dazu beitragen, Materialausschuss zu reduzieren und zu verhindern, dass fehlerhafte Teile in nachgelagerte Produktionsstufen gelangen.

• End-of-Line-Prüfung (EOL): Kameras werden nahe dem Ende des Fertigungsprozesses positioniert, typischerweise vor der Verpackung oder dem Versand. In dieser Phase führt das System eine Endprüfung durch, um die Vollständigkeit der Montage, die Produktqualität und die Einhaltung definierter Prüfkriterien zu verifizieren, bevor das Produkt die Produktionslinie verlässt.

Traditionelle Algorithmen vs. Deep Learning in der QC

Moderne automatisierte Qualitätskontrollsysteme nutzen üblicherweise entweder regelbasierte Bildverarbeitungsverfahren, Deep-Learning-Modelle oder eine Kombination beider Ansätze. Die am besten geeignete Methode hängt von der Prüfaufgabe, der Produktvariabilität und den Betriebsbedingungen ab.