Oberflächen- und Qualitätsprüfung sind aus der industriellen Produktion nicht mehr wegzudenken. Sie stellen sicher, dass Kolben, Kekse und Co. fehlerfrei aus dem Werk kommen. Unabhängig von Branche und Beschaffenheit soll die Qualität der ausgelieferten Produkte damit durchgängig höchsten Standards genügen. Eine automatische Qualitätsprüfung stellt sicher, dass es dabei nicht zu unerfreulichen Entdeckungen kommt.

Eine Oberflächeninspektion deckt zuverlässig bis zu 100 % aller Fehlerstellen, Unregelmäßigkeiten und Abweichungen auf. Dazu gehören etwa Kratzer, Verformungen, Schmauchspuren, fehlende Dichtungsringe, schräge Bohrungen und mehr. Doch dieser vermeintlich simple Schritt beugt nicht nur Unzufriedenheit und Reklamationen bei Kunden vor. Auch gefährliche Situationen oder Unfälle aufgrund fehlerhaften Materials vermeidet die integrierte Qualitätsprüfung im Werk. Grund genug also, dass sie sich zur Automatisierungsaufgabe Nummer Eins mausert.

Automatisierung bedeutet stets auch Standardisierung. Diese Entwicklung macht Qualität zunehmend messbar. Gleichzeitig helfen stetig bessere Prüfsysteme, diese Prozessautomatisierung voranzutreiben. Wie der konkrete Prüfprozess in der Fertigung letztlich aussieht, ist hingegen eine rein individuelle Lösung. Werkstück-Transport, Platz und Beleuchtung in der Produktionshalle, aber auch die zu prüfenden Oberflächen gleichen nur selten einander. Die standardisierte Prüfstation ist deswegen bislang nur Wunschdenken.

Ohne Standardisierung keine vernünftige automatische Prüfung? Keineswegs! Wie so oft, gibt es zwar keine Universallösung, doch verschiedene bedarfsorientierte Ansätze bieten heute schon gute Möglichkeiten zur automatisierten Qualitätsinspektion:

 

Diese Ansätze zur Qualitätsprüfung gibt es

 

  1. Taktile Oberflächeninspektion: Bei der taktilen Oberflächeninspektion (oder auch Tastschnittverfahren) überprüft das eingesetzte System Teile auf Makellosigkeit durch Berührung. Dabei fährt ein Trägermedium mit einer empfindlichen Sensorspitze über die gesamte Oberfläche des Prüflings. Unebenheiten wie Kratzer und Wellen, aber auch Kanten und Kurven kann das System so sehr präzise bestimmen. Seine Grenzen findet die taktile Oberflächeninspektion allerdings in der Prüfung von Farbabweichungen und nicht-haptischen Fehlern. Da das Verfahren außerdem alle Oberflächen „abtastet“, benötigt es pro Teil recht lange. Auch deswegen wir die taktile Oberflächeninspektion heute nur noch für Rauheitsmessungen im Mikro- und Nanobereich eingesetzt.
  2. Optische Oberflächeninspektion: Eine optische Oberflächeninspektion arbeitet im Gegensatz dazu komplett ohne Berührungen. Durch Sichtung der Teile sollen Fehler entdeckt und so aussortiert werden. Dabei unterscheidet man zwei Grundvarianten:
    1. Manuelle Sichtprüfung: Die Sichtprüfung durch geschultes Personal am Ende der Produktionslinie bewährt sich schon lange in der Industrie. Neben definierten Fehler-Vorgaben, auf die geprüft wird, können Menschen die Teile durch Anfassen und Drehen vollumfänglich ansehen und überprüfen. Gerade erfahrene Prüfer wissen schnell, woran sie ein fehlerhaftes Teil erkennen. Doch auch sie sind nicht makellos: Das Raumklima, wechselnde Beleuchtung, sowie ganz allgemein die persönliche Verfassung, Müdigkeit und nachlassende Konzentration beeinträchtigen die Prüfgenauigkeit stark. Besonders fatal gestaltet sich dies in Kombination mit eintönigen Prüfungen. Dann kann es passieren, dass die menschliche Qualitätsinspektion bis zu 30 % aller Fehler nicht mehr erkennt. Menschen sind zwar hochflexibel bei ihrer Prüfung, leider aber nicht so konstant wie eine Maschine.
    2. Automatisierte Sichtprüfung: Eine automatisierte Sichtprüfung hingegen arbeitet mit einem fest definierten Setup aus Kamera, (meist) Beleuchtung und einer Daten-verarbeitenden Einheit. Je nach Prüfaufgabe kommt möglicherweise noch ein Roboter hinzu, der das Teil passend dreht und vor der Kamera platziert. Schon das Setup verdeutlicht: Eine automatische Qualitätsprüfung lässt sich nicht mal eben einsetzen. Warum also trotzdem einsetzen? Neben klassischen Bildverarbeitungsaufgaben wie das Erkennen von Hell-Dunkel-Unterschieden, Kanten, Formen oder Verschmutzungen gibt es heute erweiterte Möglichkeiten zur Objektprüfung. So hilft der Einsatz von Deep Learning und neuronalen Netzen, auch komplexe Defekte zu erkennen und harmlose Veränderungen (wie Verschmutzungen) zu ignorieren. Abhängig von den zu erkennenden Fehlern kommen bei der automatisierten Qualitätsprüfung verschiedene Kameratypen zum Einsatz:
      1. 2D-Prüfung: Die zweidimensionale Prüfung von Werkstücken ist die hauptsächliche Methode der klassischen Bildverarbeitung. Durch Analyse der einzelnen Bild-Pixel lassen sich Veränderungen erkennen und zuordnen. Deep Learning-basierte Bildverarbeitung nutzt teilweise ebenfalls die 2D-Bilddaten.
      2. 3D-Prüfung: Neben den direkt ersichtlichen Oberflächeneigenschaften sind häufig auch Tiefeninformationen zur Bewertung eines Werkstücks notwendig. Sind die Bohrlöcher ausreichend tief, hat das Teil die richtige Dicke? Je nach Aufnahmesituation können die 3D-Informationen aber auch weitere Ansichten des Objekts zeigen, sodass das gesamte Objekt direkt geprüft werden kann.