Mit Vision zur bahnbrechenden Schweissnahtinspektion

AI Hardware Innovation

Für Rohrleitungssysteme in der Halbleiterindustrie sind zuverlässige Schweissnähte wichtig. Um diese Qualität zu prüfen hat SCS für den Kunden Georg Fischer eine innovative Vision Inspektion entwickelt.

  • Problemstellung

    In der Halbleiterindustrie sind zuverlässige Schweissnähte bei Rohren extrem wichtig. Ist eine Stelle undicht, muss die Fabrik gestoppt werden, was sehr grosse finanzielle Konsequenzen hat.

  • Lösung SCS

    Um die Qualität von Schweissnähten zu analysieren und zu verifizieren hat SCS geeignete bildgebende Verfahren und Algorithmen entwickelt.

  • Mehrwert

    Basierend auf der Arbeit von SCS konnte der Kunde das Projekt zu einem Produkt weiterentwickeln. Dieses gewann beim IVS Innovationspreis 2019 den zweiten Platz und wurde im Februar 2020 lanciert.

Projekteinblicke

Der Kunde Georg Fischer bietet eine breite Palette von Produkten an, welche das Zusammenschweissen von Rohren ermöglichen (Bild1). Die Rohre werden durch Erhitzen und Zusammenpressen geschweisst. An der Pressstelle tritt geschmolzenes Material hervor (Querschnitt Bild 2). Für eine Qualitätskontrolle von solchen Schweissnähten wurden zusammen mit dem Kunden mögliche Lösungen erarbeitet. Die im Innovationsworkshop erstellten Lösungsideen bildeten die Grundlage für eine Machbarkeitsstudie, welche die SCS durchführte.

Bild 1: Rohrschweissgerät (Quelle: Georg Fischer)

Bild 2: Schweissnaht (Quelle: Georg Fischer)

Mit der Studie sollte ein Verfahren entwickelt werden, mit welchem unterschiedliche Qualitätsmerkmale einer Schweissnaht bestimmt werden konnten. So sollte z.B. die Schweissnahtdicke, den Rohrversatz etc. detektiert werden.

In der Machbarkeitsstudie wurden unterschiedliche Verfahren und Algorithmen entwickelt und getestet. Im SCS Vision-Labor wurden Ideen ausgearbeitet, Schwierigkeiten diskutiert und bestmögliche Lösungen erarbeitet. Die Versuchsaufbauten ermöglichten eine schnelle Evaluierung der verschiedenen Ansätze und deren Umsetzbarkeit. So sah z.B. der Versuchsaufbau mit einem Laser (Bild 3) zunächst vielversprechend aus, konnte aber dank einem kurzen Iterationszyklus schnell verworfen werden. Es zeigte sich, dass sich die unterschiedlichen optischen Eigenschaften der Rohrmaterialien nicht für eine Qualitätskontrolle mit Laser eignen.

Bild 4: Der Versuchsaufbau mit einem Laser.

Deshalb wird in der jetzigen Lösung mit Durchlicht gearbeitet, so dass für unterschiedliche Materialien ähnliche Bilder geliefert werden. Durch diesen Aufbau konnten preisgünstige Kameramodule und Beleuchtungen verwendet werden (Bild 4). Diese Lösung ist somit einfacher und liefert sehr gut Resultate.

Die aufgenommenen Bilder wurden schliesslich durch einen klassischen Vision Algorithmus analysiert und ausgewertet. Der Vision Algorithmus analysiert die verschiedenen Masse und bestimmt die Schweissnahtqualität (Bild 5).

Bild 4: Aufbau mit Backlight Beleuchtung.
Bild 5: Auswertungsalgorithmus.

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