Geometrische In-Prozess Qualitätskontrolle in einer CNC-Bearbeitungsmaschine

Transkript

1 Geometrische In-Prozess Qualitätskontrolle in einer CNC-Bearbeitungsmaschine Gunther Notni Technische Universität Ilmenau Fakultät Maschinenbau, Fachgebiet Qualitätssicherung und Industrielle Bildverarbeitung Fraunhofer Institut für Angewandte Optik und Feinmechanik, IOF Thüringer Maschinenbautag Erfurt

2 Industrie 4.0 Ohne Sensorik keine Industrie 4.0 Sensoren sind das Sinnesorgan für Industrie 4.0 Quelle: photo-exhibit.com Anforderungen an Sensorik und Messsysteme durch Industrie 4.0: Datenerfassung über produktionsintegrierte Sensoren und Messsysteme in Echtzeit Echtzeit Datenauswertung zum Zwecke der Qualitätssicherung, Prozessregelung und Modellbildung Möglichkeit zur Ableitung aktiver Interaktion durch Aktoren mit der physikalischen, menschlichen und digitalen Welt

3 Sensorik / Messtechnik in Industrie 4.0 Sensorik und Messtechnik an Produkt, Prozess und Maschine Neue Modelle und Regelgrößen Modellbildung Vorschub Ziel: Prognose Axiale Zustellung Radiale Zustellung Rauheit R A Geometrie Form Spindeldrehzahl CNC-Maschine Sensoren Sensoren/Messtechnik

4 Beispiel 1: In-Prozess-Geometriemessung im Maschinenraum von Bearbeitungszentren CNC Fertigung CNC Bearbeitung Maßhaltigkeitskontrolle (Geometrie)

5 Stand der Technik Einwechselbarer taktiler Taster zur Koordinatensystembestimmung von Werkstück und Werkzeug ( DZ40 von Weiler) Werkzeugvermessung in CNC Maschine durch Laser Subjektive Beurteilung des Werkzeugverschleiß Hochpräzise Werkzeugvermessung an Werkzeugvoreinstellgeräten Maßhaltigkeitsprüfung des Werkstücks nach Bearbeitungsprozess

6 Genereller Ansatz Sensorintegration in CNC Bearbeitungsmaschine Berührungslose Messtechnik Werkzeugwechselsystem Messsysteme der CNC-Maschine In-Prozess-Qualitätssicherung im Maschinenraum (Messung und Prüfung des Werkstücks in Einspannung) Effektivitätssteigerung und Kostenreduktion in der Produktion

7 Projektpartner Modulares Werkzeug- und Sensorwechselsystem Beleuchtungsmodule Optisches Sensorsystem Ansteuer- und Auswertesystem für Sensoren Prozessdatenmanagement

8 Messtechnischer Ansatz zur Geometriemessung Aufgabe der Geometriemessung: Bestimmung von Einzelmaßen (Durchmesser, Abstände,..) Eingesetztes Messprinzip: 2D-Bildverarbeitung Auflichtprinzip - telezentrische Abbildung mit segmentierter Ringbeleuchtung Bildquelle: Werth-Messtechnik

9 Sensortechnische Herausforderungen Raue Umgebungsbedingungen / mechanischer Schutz der Einzelkomponenten / Stabilität bei Beschleunigung (Schutzklassengehäuse IP 67) Objektiv- und Beleuchtungsschutz HSK Werkzeugaufnahme verhindert externe Spannungsversorgung im Betrieb Akkubetrieb mit diversifizierten Ansprüchen der Versorgungsspannung Bereitstellung verschiedener, stabiler Gleichspannungen Drahtlose Datenkommunikation Datenrate 630 Mbit/s (bei 60Hz, 1,3MP) Werkstückreinigung (Integration einer Reinigungsvorrichtung) CNC Bearbeitungsmaschine Messkopf Steuerungs-PC

10 Sensorkonzept zur Geometriemessung Beleuchtungsring WLAN Accesspoint HSK 63 Sensorstack + FPGA Energiespeicher Telezentrisches Objektiv Ansteuer- und Auswerteeinheit Möglichkeit der Bild(vor)verarbeitung durch FPGA (Xilinx Spartan-6 FPGA XC6SLX45) GigE Vision Schnittstelle für Messkopfsteuerung (Beleuchtungs- und Bildsteuerung) und Bildübertragung

11 Sensorsteuerung Interne Kommunikation der Komponenten CMOS Sensorplatine (Aquistion Layer)

12 Sensorkopf Beleuchtungssteuerung Buck Boost Schaltung Telezenrisches Objektiv β=0,18 1.3MP CMOS Sensor 150 Mbit Wifi Access Point Kameraelektronik mit FPGA 4 Quadranten Ringlicht NiMH Akkumulator

13 Erprobung am Maschinenversuchsträger Maschinengestell der SAMAG

14 Eignungsuntersuchung von Bildauswerteverfahren Merkmalsanalyse Geradenantastung Kreisantastung Kreisbogenantastung Punktantastung

15 Genauigkeit und Langzeitverhalten Ermittlung der Mittelpunktposition in Bildmitte Messwert Zeit [h:min] x [mm] y [mm] 1 0:00 22,511 20, :02 22,515 20, :05 22,520 20, :22 22,526 20, :25 22,525 20, :28 22,523 20, :37 22,520 20, :39 22,520 20, :05 22,510 20, :11 22,506 20, :41 22,498 20, :47 22,496 20, :55 22,494 20, :58 22,493 20, :20 22,489 20, :22 22,488 20, :23 22,488 20, :24 22,487 20, :39 22,487 20, :41 22,486 20,538

16 Beispiel 2: Maschinenintegrierte Formund Rauheitsmessung Aufgabe: Erarbeitung eines prozessintegrierbaren, modularen, skalierbaren 3D-Form- und Rauheitssensorsystems Anwendungsbeispiel: maschinenintegriertes Flachschleifen Partner: Bildquelle: Wagner-Maschinen

17 Messprinzip Formerfassung 3D-Formmessung nach dem Prinzip der stereobasierten Streifenprojektion

18 Messprinzip Oberflächenrauheit Oberflächenrauheitserfassung nach dem Prinzip der bildbasierten, winkelaufgelösten Streulichtmessung 3D Streulichtverteilung Oberflächenrauheit Oberflächenstruktur CMOS- Kamera

19 Streulicht und strukturelle Eigenschaften Bsp.: Riefen einer diamantgedrehten Oberfläche Bsp.: anisotrop geschliffene Stahloberfläche Auftreten, Lage und Anzahl der Peaks gibt Aussage über Vorhandensein einer Riefenstruktur Winkel der Vorzugsrichtung Auswertung der Streubilder nach charakteristischen Merkmalen (z.b. Vorzugsrichtungen, Peak-Werte, u.a.) mittels BV-Techniken Definition von applikationsspezifischen OF-Kenngrößen, die mit Oberflächencharakteristika und Funktion korreliert sind

20 Fusionierung der Messprinzipien in einem Sensorkopf System mit wahlweiser 3D-Formmessung nach dem Prinzip der Streifenprojektion und/oder Oberflächenrauheitserfassung nach dem Prinzip der bildbasierten, winkelaufgelösten Streulichtmessung Kamera 1 Laserbeleuchtung Projektor Kamera 2 CMOS- Kamera CAD-Modell

21 Sensorfusion - Testsystem Metallische Probe: Simultane Darstellung von 3D- Messsignal und Streuspot Demonstrator

22 Maschinenintegration Flachschleifmaschine Proben gefertigt von Fachhochschule Jena Systemintegration mit Firma Mahr

23 Messresultate 3D-Modul - Streifenprojektion: σ = 2,9 µm Oberflächen-Modul Streulicht:

24 Zusammenfassung Unterschiedliche applikationsspezifische Lösungsansätze für In-Prozess Qualitätskontrolle in Bearbeitungsmaschinen gezeigt Geometrie-, Form- und Oberflächencharakterisierung erfordern unterschiedliche Sensorprinzipien (2D- Bildmessung, Musterprojektion, Streulicht) Kombinativer Einsatz der Verfahren ermöglicht simultane maschinenintegrierte 3D-Form und Oberflächenmessung Bildbasierte Streulichtmessung ermöglicht hochaufgelöste in-line Oberflächencharakterisierung

25 Industrie Qualität 4.0 Neue Sensorische Herausforderungen hinsichtlich Echtzeitfähigkeit der gesamten Prozesskette niedrige Latenzzeiten (ms) Hochgeschwindigkeits-3D-Sensorik Parameterableitung und Modellbildung für Prozessrückkopplung maschinelles Lernen Freiformen erfordern flächenhafte Messprinzipien und adaptive Sensorpositionierung Drahtloser Datenübertragung und Datensicherheit

26 Danksagung Projektförderung Thüringer Aufbaubank, Verbundprojekt In-Prozess- Qualitätssicherung Bearbeitungszentren FKZ:2 013 FE 9025 Thüringer Aufbaubank, Verbundprojekt Kombiniertes modulares skalierbares 3D-Geometrie- und Rauheitssensorsystem zur Integration in bauteilfunktionsbestimmende Fertigungsprozesse und -maschinen KORA, FKZ: 2011VF0035. Mitarbeiter des FG QBV der TU Ilmenau: M. Preissler, Dr. R. Hoffmann, M. Schellhorn Mitarbeiter Fraunhofer IOF: Dr. P. Kühmstedt, Dr. S. Schröder, M. Hauptvogel, I. Schmidt, M. Heinze

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Seite 27