Ein Vision-System kann mehrere Produktvarianten im selben Prüfraum inspizieren, sofern stabile optische Bedingungen herrschen. Entscheidend sind adaptive Beleuchtungsszenarien, softwareseitige Rezepturen pro Variante sowie tiefgelernte KI-Modelle bei unregelmässigen Texturen. Die THOPinspect-Plattform löst Variantenwechsel durch automatisierten Rezepturabgleich direkt über die Maschinensteuerung.
Warum Varianten die Inline-Inspektion herausfordern
Ein Kratzer oder Oberflächendefekt auf hochglanzpoliertem Aluminium verhält sich optisch grundlegend anders als auf mattschwarzem Spritzguss. Während glänzende Oberflächen das Licht gerichtet reflektieren (Spiegelung), streuen matte Materialien das Licht diffus in alle Richtungen. Dies beeinflusst Kontrastübergänge, Schwellenwerte und Graustufenverteilungen im Kamerasensor gravierend. Farbwechsel verfälschen zudem die Helligkeitswerte in klassischen Monochrom-Kamerasystemen. Eine robuste Auslegung darf daher nie auf Basis eines idealen „Golden Parts“ erfolgen, sondern muss repräsentative Gut- und Schlechtteile aller Produktvarianten einbeziehen.
Optische Stabilität als primärer Hebel
Bevor Bildverarbeitungs-Algorithmen oder KI-Modelle greifen, muss das mechanische Beleuchtungskonzept Defekte optisch isolieren. Typische industrielle Ansätze umfassen:
- Diffuse Dom- oder Koaxialbeleuchtung: Eliminiert harte Direktreflexe und eignet sich hervorragend für stark spiegelnde Oberflächen oder gekrümmte Geometrien.
- Dunkelfeld-Ringbeleuchtung: Licht trifft in flachem Winkel auf das Objekt. Fehler wie Kratzer, Ausbrüche oder Kanten brechen das Licht in die Kamera und leuchten hell auf, während die fehlerfreie Oberfläche dunkel bleibt.
- Strukturierte LED-Beleuchtung: Projiziert Linien- oder Rautenmuster zur geometrischen Erfassung von dreidimensionalen Formabweichungen (z. B. Beulen oder Einfallstellen).
Software-Strategie: Getrennte Rezepte versus hybride Modelle
In der industriellen Praxis der THOP AG haben sich je nach Varianz zwei Ansätze etabliert – mehr dazu im Artikel klassische Bildverarbeitung oder KI:
- Klassisches regelbasiertes Multirezept-System: Unterscheiden sich die Varianten geometrisch oder farblich klar, hinterlegt die THOPinspect-Software pro Bauteil ein dediziertes „Rezept“. Schwellenwerte, Messwerkzeuge und Toleranzzonen sind statisch vordefiniert. Beim Sortenwechsel lädt das System die Parameter via SPS fehlerfrei in Millisekunden.
- Lernfähige KI-Modelle (Anomaly Detection): Zeigen Gutteile natürliche, prozessbedingte Schwankungen (z. B. unterschiedliche Faserverläufe bei Composite-Materialien oder wechselnde Gussstrukturen), stossen starre Schwellenwerte an Grenzen. Hier trainiert die THOP AG ein neuronales Netz ausschliesslich auf den Gut-Zustand, um unerwartete Abweichungen variantenübergreifend zu detektieren.
Wird ein bestehendes System nachgerüstet statt neu aufgebaut, gelten zusätzliche Rahmenbedingungen – dazu im Detail unser Artikel zum Retrofit bestehender Vision-Systeme.
Nutzen Sie für maximale Prozessstabilität die automatisierte Typenprüfung. THOPinspect-Systeme validieren beim Rezeptwechsel via Vorab-Bild, ob das physisch eingelegte Teil mit dem von der SPS gemeldeten Rezept übereinstimmt, um folgenschwere Werkzeugschäden oder Fehlprüfungen auszuschliessen.