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Kratzer und Flecken in Deckenplatten oder auf edlem Glanzpapier ließen sich lange Zeit nur mit dem menschlichen Auge entdecken. Seit Kurzem ist ein flinkes Sytem zur Oberflächeninspektion im Einsatz, das Defekte erkennt. Auf der Messse Control in Sinsheim wird die Anlage vom 09.05. bis 12.05.2006 in Halle 6 an Stand 6306 vorgestellt.
In Büroräumen verbringen die Menschen viel Zeit und sollten sich dort entsprechend wohlfühlen. Dazu tragen Deckenplatten entscheidend bei. Die Verkleidung schluckt Schall, hält Wärme im Raum oder dient als Brandschutz. Für gewöhnlich nimmt man von der Innenverkleidung an der Zimmerdecke kaum Notiz. Ist die Maserung der Platte aber fehlerhaft, fällt der Makel sofort ins Auge. Die Hersteller achten deshalb genau darauf, dass die Platten die Fabrik in tadellosem Zustand verlassen. Bislang war nur das menschliche Auge in der Lage, die Defekte zu erkennen, denn Muster und Fehler lassen sich kaum voneinander unterscheiden. Manche Risse und Löcher sind gewollt, andere Furchen sind eine Beschädigung. Um die Qualitätskontrolle zu beschleunigen hat ein Forscher-Team vom Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM in Kaiserslautern gemeinsam mit Experten der Fachhochschule Aschaffenburg erstmals ein Sytem zur Inspektion von Oberflächen entwickelt, das Fehler während der Produktion automatisch erkennt.
Das System besteht aus acht Kameras und Analysecomputern. Sobald die Deckenplatten aus dem Trockner kommen, gleiten sie auf einem Fließband paarweise unter den Kameras vorbei. Auf jede Platte "sehen" vier Kameras: Zwei inspizieren die mit Schräglicht beleuchtete Oberfläche, sie erkennen tiefe Kratzer oder Risse. Die beiden anderen Kameras nehmen bei senkrechtem Lichteinfall Farbfehler wahr. Jede Kamera ist mit einem eigenen Computer verbunden, der das Bild auswertet. Dank dieser Rechenkraft ist die Bildauswertung so schnell, dass sie mit dem Produktionstempo mithalten kann. Der Server - der neunte Computer - fasst die Daten der Rechner zusammen, steuert die Kameraanlage und gibt im Falle eines Fehlers Alarm. Herzstück der Anlage ist die Bildanalyse-Software MASC - Modular Algorithms for Surface Control - die am ITWM entwickelt wurde.
"Die Musteranalyse und Fehlererkennung der Deckenplatten war eine echte Herausforderung", erinnert sich Projektleiter Markus Rauhut: "Löcher können durchaus Teil des Musters sein, ab einer bestimmten Größe aber wirken sie störend. Diese mit dem Auge wahrnehmbaren Nuancen mussten wir dem System erst beibringen." Erschwerend kam hinzu: Der Hersteller bietet rund 15 verschiedene Muster an. Die Forscher mussten ihr System folglich mit 15 verschiedenen muster-spezifischen Algorithmen zur Fehlererkennung füttern. Die kann der Hersteller jetzt mit einem Mausklick aktivieren, wenn er die Produktion von einem auf den anderen Plattentyp umstellt.
http://www.fraunhofer.de/fhg/press/pi/2006/04/Mediendienst42006Thema5.jsp
Das kompakte Design des optischen Projektionssystems gewährleistet, dass die Probandin in der engen ...
© NordicNeuroLab
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Criteria of this press release:
Construction / architecture, Information technology, Materials sciences, Mechanical engineering
transregional, national
Research projects, Research results
German
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