Intelligentes Prüfsystem für technische Gläser

Im Vorhaben „LensInspect“ entwickelt die TH Köln gemeinsam mit Projektpartnern ein neues auf Künstlicher Intelligenz basierendes Prüfsystem für technische Gläser. (Bild: CAISA/TH Köln)

TH Köln optimiert Inspektion von transparenten Glasprodukten wie Linsen.

Von Ofenfenstern über Messkolben bis zu Displays für Elektrogeräte: Technisches Glas wird aufgrund seiner Eigenschaften wie Hitze- und Chemikalienbeständigkeit in zahlreichen Branchen genutzt. Um die Produktqualität zu erhöhen, den Energie- und Ressourcenverbrauch zu minimieren und Wartungskosten zu reduzieren, entwickelt die TH Köln gemeinsam mit Projektpartnern im Vorhaben „LensInspect“ ein neues auf Künstlicher Intelligenz basierendes Prüfsystem.

„In der Automobilindustrie setzen Fahrassistenzsysteme auf eine Vielzahl von Kameras und optischen Sensoren, um den Fahrkomfort und die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen. Dabei kommen verschiedene Optiken zum Einsatz, die nicht zuletzt wegen der vorgeschriebenen Sicherheitsaspekte umfangreichen Tests unterzogen werden und eine hohe Präzision in der geometrischen Form vorweisen müssen“, sagt Prof. Dr. Mohieddine Jelali vom Cologne Lab for Artificial Intelligence and Smart Automation der TH Köln.

Um die Form der Linsen zu überprüfen, kommen bislang vor allem vollständig manuelle oder sogenannte Offline-Systeme zum Einsatz. Dabei handelt es sich um stichprobenartige Prüfvorgänge, die vom Produktionsprozess entkoppelt sind und somit keine kontinuierliche Überwachung ermöglichen. Zudem sind viele der bisher eingesetzten Prüfgeräte nur für bestimmte Linsentypen verwendbar und können nicht alle relevanten geometrischen Merkmale messen. Das Projektteam arbeitet daher an einem Prototyp für ein neuartiges Inspektionssystem.

Weniger fehlerhafte Produkte durch Künstliche Intelligenz

Das neue Verfahren soll neben Offline- auch Inline-/Online-Messungen entlang der Fertigungslinie erlauben. Dabei wird das Prüfgerät an einer bestimmten Stelle am Förderband oder an der Anlage angebracht, um die Produktqualität kontinuierlich zu überwachen. Um das zu ermöglichen, wird das Projektteam im Laufe des Vorhabens ein sogenanntes Machine Vision-System entwickeln. „In diesem wird das Glasprodukt kontinuierlich mit einer bestimmten Geschwindigkeit für eine bestimmte Zeit gedreht. Dabei wird es beleuchtet und von einer Kamera erfasst. Aus den aufgenommenen Bildern wird in einem weiteren Schritt ein 3D-Modell erstellt“, erklärt Jelali.

Dieses wird anschließend an eine Bildverarbeitungseinheit gesendet, die das Bild analysiert, die erforderlichen Informationen wie die geometrischen Merkmale extrahiert, die Prüfung durchführt und eine Entscheidung trifft, ob das Produkt von den zuvor definierten Kriterien abweicht, also fehlerhaft ist. Die Entscheidung wird schließlich protokolliert und kann an Maschinenelemente weitergegeben werden, die den Fertigungsprozess im Falle einer festgestellten Abweichung automatisch anpassen, damit es nicht mehr zu Fehlern kommt.

Fertiges System soll auch in anderen Branchen eingesetzt werden können
„Mit Hilfe des intelligenten Prüfsystems, das wir gemeinsam mit unseren Projektpartnern entwickeln wollen, soll die Anzahl der fehlerhaften Glasprodukte erheblich reduziert werden. Zudem kann damit die geometrische Präzision von Linsen erhöht und der unnötige Verbrauch von Ressourcen und Energie für das Recycling fehlerhafter oder minderwertiger Produkte minimiert werden “, sagt Jelali.

Das fertige System soll aber nicht nur für die Überwachung des Herstellungsprozesses von Linsen für die Automobilindustrie eingesetzt werden können, so Jelali: „Unser Ziel ist es, dass das Machine Vision-System und die intelligente Bildverarbeitungseinheit nach Abschluss des Vorhabens auch in anderen Branchen wie der medizinischen oder chemischen Industrie nutzbar sind, um transparente und präzise Glaserzeugnisse zu prüfen.“

Über das Projekt

Das Forschungs- und Entwicklungsprojekt „Intelligentes Bildverarbeitungsprüfsystem für die Inspektion von transparenten Glasprodukten, insbesondere Linsen“ (LensInspect) wird an der TH Köln von Prof. Dr. Mohieddine Jelali vom Cologne Lab for Artificial Intelligence and Smart Automation geleitet. Projektpartner sind das Unternehmen Individual System, ein Sondermaschinenbauer für optische Mess- und Automatisierungstechnik, und das Konstruktionsbüro Weber. Das Vorhaben wird im Rahmen des Förderprogramms „Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand“ (ZIM) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz bis Juni 2026 gefördert.

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