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Uni Magdeburg auf VISION 2000 präsent

17.10.2000


Neues Verfahren spürt Beulen und Dellen in unlackierten Fahrzeugblechen auf

Wohl niemand würde ein fabrikneues Auto kaufen, dessen Karosserie schon vor der ersten Ausfahrt Beulen aufweist. Beulen und Dellen von kleinstem Ausmaß stellen deshalb ein großes Problem für die Automobilindustrie dar. Während diese vor der Lackierung nur schwer zu erkennen sind, werden sie nach der Lackierung deutlich sichtbar und stören den Gesamteindruck.
Die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg stellt auf der Internationalen Fachmesse für industrielle Bildverarbeitung und Identifikationstechnologien, der VISION 2000 vom 18. bis 20. Oktober 2000 in Stuttgart, Halle 8, Stand 112, ein am Institut für Elektronik, Signalverarbeitung und Kommunikationstechnik entwickeltes optisches Messverfahren vor, welches ermöglicht, solche Beulen oder Dellen schon vor der Lackierung zu erkennen.
Um ein automatisches Aufspüren (Detektion) solcher Beulen zu realisieren, müssen mehrere Probleme gelöst werden: Zunächst benötigt man ein Verfahren, das die Koordinaten der Oberfläche mit der benötigten Messgenauigkeit und Auflösung bestimmt. Zur Bestimmung der 3D-Koordinaten wird ein photogrammetrisches 3D-Meßsystem eingesetzt. Die Oberflächenkoordinaten werden bei diesem Meßsystem aus den Bildern von mindestens 2 Digitalkameras, die an unterschiedlichen Positionen montiert sind, berechnet.
Danach müssen die Beulen in der entstehenden Punktewolke gefunden werden. Im einfachen Fall wird dazu zuerst ein Meisterstück vermessen. Die anschließend berechnete Differenz zwischen dem Meisterstück und dem zu prüfenden Werkstück kann zur Qualitätskontrolle herangezogen werden. Dieses Verfahren stellt aber hohe Ansprüche an die exakte Justierung der Werkstücke, die oft nicht oder nur unter erheblichem Aufwand erreicht werden kann. Außerdem können Fertigungstoleranzen erlaubt sein, die sich auf die Differenzbildung viel stärker auswirken als die festzustellenden Fehler, was die automatische Detektion von Beulen und Dellen erschwert.
Das hier eingesetzte Verfahren basiert auf einem künstlichen neuronalen Netz, das die automatische Fehlerdetektion auch bei ungenauer Justierung und erlaubten Fertigungstoleranzen ermöglicht. Als Bezugsobjekt wird in guter Näherung ein Meisterstück durch Recall des neuronalen Netzes in der aktuellen Lage rekonstruiert.
Das neuronale Netz wird zu diesem Zweck zunächst mit fehlerfreien Meisterstücken trainiert. Nach dieser Trainingsphase ist die Form der zu vermessenden Werkstücke im Netz gespeichert. Abweichungen von dieser Form können dann durch das System erkannt werden.
Mehrere Messreihen zeigen, dass Beulen und Dellen mit mehr als 20 Mikrometer Höhe (ein menschliches Haar hat einen Durchmesser von etwa 60 Mikrometer) problemlos mit diesem Verfahren erkannt werden. Das entspricht auch den verwöhntesten Anforderungen eines Autofahrers.

Auskunft erteilt: Prof. Dr.-Ing. habil. Bernd Michaelis, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Tel.: 0391/67-18860, Fax:0391/67-11231, E-Mail: michaelis@iesk.et.uni-magdeburg.de

Waltraud Riess | idw

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