3 use cases for automated metal surface inspection
Die Qualitätssicherung und Oberflächenprüfung von Metallen im Produktionsprozess stellt eine wesentliche Herausforderung dar, die durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien entscheidend verbessert werden kann. Essentiell für die Gewährleistung der Sicherheit und Leistungsfähigkeit von Komponenten in Branchen wie Automobil-, Luftfahrt- und Medizintechnik, bietet die automatisierte Oberflächenprüfung mehrere Vorteile:
Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Technologien können Fehler auf Metalloberflächen effizient und präzise identifiziert werden. Im Folgenden stellen wir drei Anwendungsfälle der automatisierten Prüfung vor.
Fallstudie 1: Automatisierte Gussfehlererkennung
Bei der Verarbeitung von Gussstücken können beim Einformen, Gießen und Erstarren des Werkstoffes verschiedene Produktionsfehler (z. B. Lunker, Blasen oder Poren) auftreten. Werden diese nicht erkannt, können Schwachstellen in Bauteilen entstehen, die deutliche Qualitätseinbußen oder auch Sicherheitsmängel im fertigen Produkt führen können. Die Herausforderungen der Gussfehlererkennung liegen vor allem in der Natur dieser Fehler. Die Fehler sind oft schwer zu erkennen, da sie intern und nicht immer an der Oberfläche des Materials liegen und in Größe und Vorkommen stark variieren. Dies macht sie für herkömmliche Inspektionsmethoden schwer auffindbar. Darüber hinaus variieren Lunker in Größe und Form, was ihre Identifizierung zusätzlich erschwert. Diese Variabilität erfordert eine flexible und präzise Erkennungsmethode. Hier sind KI-basierte Systeme klar im Vorteil. Durch die Erstellung adaptiver, lernfähiger Modelle für die Analyse jedes Bauteils, umfassende Datensammlung und -analyse für Rückverfolgbarkeit werden auch kleinste, komplexe Fehler verlässlich erkannt.
So funktioniert die automatisierte Gussfehlererkennung mit AI.SEE™
Fallstudie 2: Automatisierte Risserkennung
Risse in Bauteilen beeinträchtigen die strukturelle Integrität und Funktionalität der Produkte. Überschreitet die Risslänge dabei eine kritische Schwelle, ist die nötige Stabilität nicht mehr gegeben und der Werkstoff bricht entlang des Risses. Für die Herstellung von qualitativ hochwertigen oder sicherheitsrelevanten Bauteilen ist das ein signifikantes Risiko. In ihrer Form, Größe und Ausprägung unterscheiden sich Risse dabei in vielfältiger Weise. Völlig unabhängig von den einwirkenden Faktoren oder der Erscheinung eines Risses erweist sich dieser meist als äußerst kritischer Mangel in der Produktion, da sich auch kleinste Risse im Zeitverlauf oder durch Weiterverarbeitung vergrößern können. Da eine gänzliche Vermeidung von Rissen bei der Verarbeitung von Metallen oder Kunststoffen oft nicht möglich ist, gilt es die Risse in der Qualitätskontrolle zuverlässig zu erkennen.
KI-basierte Lösungen, wie sie elunic für die automatisierte Risserkennung einsetzt, sind besonders effektiv in der Identifizierung solcher Fehler. Sie bieten eine hohe Genauigkeit, die manuelle Sichtprüfungen oft nicht erreichen können. Zudem verbessern sie die Prozesseffizienz, da sie automatisiert und zuverlässiger ablaufen, was letztlich zur Qualitätssicherung und Kostenreduktion beiträgt.
So funktioniert die automatisierte Risserkennung mit AI.SEE™
Fallstudie 3: Automatisierte Schweißnahtprüfung
Schweißnähte sind oft kritische Bestandteile in Konstruktionen und tragen zur strukturellen Integrität bei. Fehlerhafte Schweißungen können zu schwerwiegenden Sicherheitsproblemen führen. Deshalb erfordern hohe Qualitätsstandards und Normen in Branchen wie der Automobil- und Luftfahrtindustrie eine präzise und gründliche Überprüfung der Schweißnähte. Die Erkennung von Defekten wie Rissen, Poren oder Einschlüssen ist nicht immer leicht, besonders wenn sie unter der Oberfläche liegen. Hinzu kommt, dass Schweißnähte unterschiedliche Formen und Eigenschaften aufweisen können, abhängig von den verwendeten Materialien und Schweißverfahren. Diese Vielfalt erhöht die Komplexität der Prüfung.
