Ausgangslage

In der Halbleiterindustrie sind zuverlässige Schweissnähte an Rohren extrem wichtig. Ist eine Stelle undicht, muss die Fabrik gestoppt werden, mit sehr grossen finanziellen Folgen. Georg Fischer bietet Produkte zum Verschweissen von Rohren an. Beim Schweissen durch Erhitzen und Zusammenpressen tritt an der Pressstelle geschmolzenes Material hervor. Gesucht war ein Prüfverfahren, das geometrische Qualitätsmerkmale der Schweissnaht wie Dicke und Rohrversatz objektiv erfasst und daraus die Qualität der Verbindung beurteilt.

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Projektübersicht

Kunde
Georg Fischer

Bereich
Industrial & Finance

Lösung
Bildbasierte Prüfung von Schweissnähten.

Systemumfeld
Durchlicht-Aufbau (Backlight), preisgünstige Kameramodule und Beleuchtung, klassischer Vision-Algorithmus

Vorgehen
Innovationsworkshop, Machbarkeitsstudie im SCS Vision-Labor mit schnellen Iterationszyklen

Auszeichnung
Platz IVS Innovationspreis 2019, Produktlancierung Februar 2020

Der Beitrag von SCS

In einem Innovationsworkshop erarbeiteten SCS und Georg Fischer Lösungsideen, die SCS anschliessend in einer Machbarkeitsstudie im eigenen Vision-Labor entwickelte und testete.

Schnell iteriert und verworfen

Versuchsaufbauten ermöglichten eine schnelle Bewertung verschiedener Ansätze. Ein zunächst vielversprechender Laser-Aufbau wurde nach ersten Tests verworfen, weil die unterschiedlichen optischen Eigenschaften der Rohrmaterialien keine ausreichend einheitliche Auswertung erlaubten.

Mit Durchlicht gelöst

Die gewählte Lösung arbeitet mit Durchlicht und erzeugt dadurch auch bei unterschiedlichen Rohrmaterialien vergleichbare Bildbedingungen. So konnten einfache, preisgünstige Kameramodule und Beleuchtungen eingesetzt werden.

Klassische Bildverarbeitung

Ein klassischer Vision-Algorithmus analysiert die aufgenommenen Bilder, vermisst relevante Geometrien und bestimmt daraus die Schweissnahtqualität, ohne dass dafür Machine Learning nötig ist.

Objektiv statt visuell beurteilt

Das Verfahren erfasst geometrische Merkmale wie Schweissnahtdicke und Rohrversatz reproduzierbar aus dem Bild. Damit entsteht eine objektive Grundlage für die Qualitätsbeurteilung.

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Ergebnis

Die Machbarkeitsstudie zeigte ein einfaches und kostengünstiges bildbasiertes Verfahren mit sehr guten Prüfergebnissen. Auf dieser Grundlage entwickelte Georg Fischer den Ansatz zum Weld Bead Inspection Tool weiter. Das Produkt erreichte 2019 den 2. Platz beim IVS Innovationspreis und wurde im Februar 2020 lanciert.

Durchlicht statt Laser

einfacherer Aufbau für unterschiedliche Rohrmaterialien.

2. Platz

im Jahr 2019 beim IVS Innovationspreis.

Februar 2020

Lancierung des daraus entstandenen Tools.

Eingesetzte Leistungen

Computer Vision

Algorithmik, ML & AI

Industrial & Finance

Der glatzköpfige Mann im weißen Hemd, der in die Kamera lächelt, steht für das freundliche SCS-Team.

Ihre Ansprechperson

Pascal Iselin

Algorithms, Analytics & AI
+41 43 456 16 00

Für Fragen zu Computer Vision, Machbarkeitsstudien und bildbasierter Qualitätsprüfung.

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