Lernende Software prüft Autos auf kleinste Dellen

Ein intelligentes Computerprogramm, das winzige Fehler auf der Oberfläche von Neuwagen berührungslos und mit deutlich höherer Präzision erkennt als bisher möglich war, präsentieren Forscher der Universität Magdeburg. Ihre Software besteht aus künstlichen neuronalen Netzen, die den Lern- und Denkvorgang des Gehirns nachempfinden und somit Fehler aus 3D-Daten sichtbar machen.

Zu viel Toleranz

Herkömmliche Prüfsysteme für Oberflächenfehler von Autos weisen bisher eine Toleranz für die Umformung von Blechteilen auf, die bis zu einige Millimeter groß ist. Geringfügige Fehler, die innerhalb dieses Spielraumes im Mikrometerbereich liegen und somit nicht erkannt wurden, sieht man teilweise erst nach der Lackierung. Um steigenden Qualitätsansprüchen der Kunden gerecht zu werden, müssen die Automobilhersteller noch mehr Wert auf makelloses Äußeres legen. Dazu liefert das neue System einen Beitrag.

Lernen am Beispiel

Die neue Software, die gemeinsam mit der INB Vision AG http://inb-vision.com und dem Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF) http://www.iff.fraunhofer.de entwickelt wurde, lernt ähnlich wie das Menschenhirn an Beispielmessungen, wie ein fehlerfreies Teil aussieht. Selbst wenn Bauteile verändert werden, werden somit kleinste Dellen und Beulen auffindbar. Künftig soll der Trainingsaufwand dadurch noch weiter verringert werden, indem Simulationen das Erlernen an Echt-Teilen ersetzen.