DE102007031206B3

DE102007031206B3 - Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht

Info

Publication number: DE102007031206B3
Application number: DE200710031206
Authority: DE
Inventors: Roman Dr.-Ing. Louban; Christoph Dr.-Ing. Döttinger; Peter Dr. Stolz
Original assignee: Thermosensorik GmbH
Current assignee: FEI EFA Inc
Priority date: 2007-07-04
Filing date: 2007-07-04
Publication date: 2009-02-05
Anticipated expiration: 2027-07-05
Also published as: DE102007031206B8

Abstract

Bei einem Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss-Thermografie wird ein Merkmalsvektor erstellt, der einen zeitlichen Verlauf eines erfassten Wärmeflusses darstellt. Anhand des Merkmalsvektors werden aus einer Serie von Thermobildern ein erstes charakteristisches Thermobild (4), das einem minimalen Wärmefluss durch das zu untersuchende Objekt entspricht, und ein zweites charakteristisches Thermobild (5), das einem maximalen Wärmefluss durch das Objekt entspricht, ermittelt. Dabei soll der Wärmefluss (3), welcher von der mindestens einen Anregungsquelle direkt verursacht wird, auf den beiden charakteristischen Thermobildern (4, 5) schon abgeklungen sein, sofern sich dieser in der Serie von Thermobildern abzeichnet. Zur Detektierung und Auswertung der Schweißnaht in Bezug auf Fehler verschiedener Fehlertypen wird je Fehlertyp ein geeignetes Thermobild aus der Serie von Thermobildern verwendet, wobei die charakteristischen Thermobilder (4, 5) als Referenzen des jeweiligen Thermobildes dienen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.
Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf die berührungslose und zerstörungsfreie Inspektion einer Schweißverbindung, vor allem einer Schweißnaht, die mittels einer Elektronen- oder Laserstrahlvorrichtung bzw. eines Laser-Hybrid-Schweißverfahrens erzeugt wurde.
Die Automobilindustrie setzt die strahlungsgestützten Verbindungstechniken im Karosseriebau im großen Umfang ein. Vor allem nahm die Anzahl der Schweißverbindungen, u. a. der Schweißnähte, in den letzten Jahrzehnten deutlich zu. Dementsprechend gibt es einen großen Bedarf an Systemen für eine automatische Kontrolle der lasergeschweißten Nähte. Trotzdem sind nur wenige dieser Systeme in der Lage die tatsächlichen Bedürfnisse der Automobilhersteller wenigstens teilweise zu befriedigen.
Die ersten Versuche, den Schweißprozess zu kontrollieren, haben der Bedienungsperson nur eine Überwachungsmöglichkeit des Schweißvorganges zur Verfügung gestellt DE 17 88 563 U . Die Fernüberwachung dieses Prozesses kann mit konventionellen Kameras durchgeführt werden, wobei sie mit einem Filter ausgestattet sind, der im wesentlichen in einem Infraroten Spektralbereich durchlässig ist. Alternativ kann auch eine in diesem Spektralbereich empfindliche Kamera vorgesehen werden ( DE 3339182 C1 ).
Die Einführung von Robotern (z. B. DE 20 2004 003 775 U1 ) in Einrichtungen zum Laserbearbeiten, insbesondere Laserschweißen, von Werkstücken hat eine Überwachung durch eine Bedienperson uneffektiv bzw. praktisch unmöglich gemacht.
Um einen Schweißprozess korrigieren zu können, sehen die bekannten automatischen Verfahren ( DD 242099 A1 , DE 10222786 A1 ) eine Positionsbestimmung einer Schweißnaht vor. Mit Hilfe dieser Methoden kann lediglich festgestellt werden, ob eine Schweißnaht an der richtige Position entstanden ist. Über die Qualität einer produzierten Schweißnaht kann dabei keine aussagekräftige Information gewonnen werden.
Als Stand der Technik hat sich zur Schweißnahtinspektion die Wärmefluss-Thermographie etabliert, die seit Jahren als berührungslose und zerstörungsfreie Untersuchungsmethode bekannt ist. Nach dieser Methode wird ein Objekt von mindestens einer Quelle angeregt, um einen Wärmefluss zu erzeugen. Die vom zu untersuchenden Objekt emittierte Wärmestrahlung wird mit mindestens einem Infrarotsensor in einer Serie von Thermobildern erfasst und zu einer Recheneinheit weiter übertragen. Dort kann aus der aufgenommenen Serie von Thermobildern eine andere Serie von Thermobildern, z. B. Differenzbildern, erzeugt werden. Außerdem können auch verschiedene Ergebnisbilder aus einer Teilbildserie berechnet werden, welche mit einem Startbild und einer Serienlänge aus der Gesamtbildserie nach der Anregung ausgewählt wird. Die dabei erzeugten Ergebnisbilder können von verschiedensten Typen sein, wobei beispielsweise ein Amplituden- bzw. Phasenbild gewonnen wird (Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing/Xavier P. V. Maldague. – John Wiley & Sons, Inc., 2001). Die aufgenommenen Thermobilder sowie die erzeugten Ergebnisbilder können dann zu einer Untersuchung des aufgenommenen Objektes verwendet werden.
Als Beispiel einer Schweißnahtprüfung kann ein Verfahren genannt werden, mit dem die Wärmestrahlung im Nahtbereich mit Hilfe mindestens einer Kamera als Bild erfasst und mittels eines Computers mit mindestens einem Referenzbild verglichen wird ( DE 10004049 A1 , JP 63013668 A ). Die ermittelten Temperaturen bzw. Temperaturverteilungen auf der zu untersuchenden Schweißnaht werden dabei zur Beurteilung der Schweißnahtqualität benutzt. Die zu untersuchende Schweißnaht selbst sowie die vorhandenen Fehler, je nach dem Fehlertyp, werden jedoch zu unterschiedlichen Zeitpunkten erkennbar. Darüber hinaus werden die aufgenommenen Bilder wegen der verschiedenen Eigenschaften der geschweißten Materialien sowie der ständig schwankenden Aufnahmebedingungen keine zuverlässige Grundlage zum Vergleich mit einem Referenzbild darstellen. Deswegen kann diese Methode keine sichere Schweißnahtinspektion gewährleisten.
Ferner ist ein weiteres Verfahren zum Laserschweißen und zu dessen automatischer zerstörungsfreien Prüfung bekannt ( DE 10326377 B3 ), bei dem nach der Abkühlung der Schweißnaht das geschweißte Material nahe der Schweißnaht erwärmt wird. Vor dem Material wird auf der Prüfbahn ein Thermographie-Sensor bewegt, der die Temperaturwerte an jeder Stelle der Prüfbahn erfasst. Aus gleichem Grund wie oben können die fehlerfreien Stellen nicht zuverlässig von den fehlerhaften Bereichen unterschieden werden. Damit bietet dieses Verfahren auch keine explizite Detektierung und Auswertung bekannter Fehler, die auf einer Schweißnaht auftreten können.
Die möglichen Fehler von Schweißnähten sind in verschiedenen Bewertungsgruppen zusammengefasst (EN ISO 13919-1: 1996, Elektronen- und Laserstrahl-Schweißverbindungen. Leitfaden für Bewertungsgruppen für Unregelmäßigkeiten) und weisen u. a. folgende Fehlertypen auf: zu kurze Länge, ungenügende Durchschweißung, Riss, Loch, Pore, Lunker usw. Damit sollen sowohl Schweißnähte selbst als auch die auf ihnen auftretenden Fehler detektiert und ausgewertet werden.
Ausgehend hiervon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht zu schaffen, das eine explizite Detektierung und Auswertung einer Schweißnaht sowie der aufgetreten Fehler gewährleistet. Außerdem soll das Verfahren unter industriellen Bedingungen flexibel und schnell einstellbar sein.
Die Lösung des Problems ergibt sich durch die Merkmale der Patentansprüche 1 bis 14.
Gemäß Anspruch 1 sieht das Verfahren eine automatische Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss-Thermographie vor, wobei eine Schweißnaht sowie die aufgetretenen Fehler, je nach Fehlertyp, jeweils zu einem passendem Zeitpunkt detektiert und ausgewertet werden. D. h., dass zu jeder Untersuchung jeweils ein Thermobild genutzt wird, auf dem ein entsprechendes Objekt am besten zu erkennen ist. Zur Festlegung des passenden Thermobildes werden die charakteristischen Thermobilder der aufgenommenen Thermobildserie als Referenzen benutzt. Diese werden erfindungsgemäß mit Hilfe des Merkmalsvektors dynamisch ermittelt, der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt. Auf dem ersten charakteristischen Thermobild fängt der Wärmefluss durch das geschweißten Material an zu wachsen. Auf dem zweiten charakteristischen Thermobild weist der Wärmefluss durch das geschweißte Material ein absolutes Maximum auf. Der Wärmefluss aus der Anregungsquelle ist auf den beiden charakteristischen Bildern schon abgeklungen, sofern er sich abzeichnet. Somit wird eine automatische Festlegung eines passenden Thermobildes zur Inspektion einer Schweißnaht gewährleistet.
Gemäß Anspruch 2 wird zur Detektierung und Auswertung, z. B. Ermittlung einer Länge, Breite usw., einer Schweißnaht das zweite charakteristische Thermobild genutzt. Damit wird eine automatische Detektierung und Auswertung einer Schweißnaht gewährleistet.
Gemäß Anspruch 3 wird zur Detektierung und Auswertung, eines durch das geschweißte Material durchgehenden Fehlers das letzte Thermobild vor dem ersten charakteristischen Thermobild genutzt, das einen maximalen Wärmefluss von der Anregungsquelle aufweist, sofern dieser Wärmefluss sich abzeichnet. Damit wird eine automatische Detektierung und Auswertung der durchgehenden Fehler, wie Löcher, gewährleistet.
Gemäß Anspruch 4 wird zur Detektierung und Auswertung der Fehler, die sich in dem Inneren der Schweißnaht befinden, ein Thermobild genutzt, das sich zwischen dem ersten und zweiten charakteristischen Thermobild befindet und einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{inside_thd} im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Winside_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·ϑ,wobei:

W_min: – der aufgenommene Wärmefluss, den das erste charakteristische Thermobild aufweist;
W_max: – der aufgenommene Wärmefluss, den das zweite charakteristische Thermobild aufweist;
ϑ: – der Wärmeflussfaktor, der eine sichere Erkennung eines inneren Fehlers gewährleistet.

Damit wird eine automatische Detektierung und Auswertung der inneren Fehler, wie Poren, gewährleistet.
Gemäß Anspruch 5 wird der Wärmeflussfaktor ϑ, dessen Wert im Bereich [0–1] liegt, erfahrungsgemäß festgelegt und im weiteren als typischer Wert verwendet. Somit kann eine sichere Erkennung eines inneren Fehlers gewährleistet werden.
Gemäß Anspruch 6 zur Detektierung und Auswertung der Oberflächenfehler wird ebenso ein Thermobild genutzt, das sich zwischen dem ersten und zweiten charakteristischen Thermobild befindet und einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{surf_thd} im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Wsurf_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·δ,wobei:

δ: – der Wärmeflussfaktor, der eine sichere Erkennung eines Oberflächenfehlers gewährleistet.

Damit wird eine automatische Detektierung und Auswertung der Oberflächenfehler, wie Risse bzw. Lunker, gewährleistet.
Gemäß Anspruch 7 wird der Wärmeflussfaktor δ, dessen Wert im Bereich [0–1] liegt, erfahrungsgemäß festgelegt und im weiteren als typischer Wert verwendet. Somit kann eine sichere Erkennung eines Oberflächenfehlers gewährleistet werden.
Zur Detektierung und Auswertung einer Schweißnaht sowie verschiedener Fehler kann bekanntlich auch ein passendes Ergebnisbild genutzt werden, das auf der Basis von einer Teilbildserie gewonnen wird, die mit einem Startbild und einer Serienlänge aus der Gesamtbildserie ausgewählt ist. Ein Ergebnisbild soll jedoch störungsfrei erzeugt werden. D. h., dass die entsprechende Teilbildserie keinen Wärmefluss von der Anregungsquelle enthalten darf. Gemäß Anspruch 8 wird dies gewährleistet, indem das Startbild einer Teilbildserie aus der Gesamtserie auch mit Hilfe des Merkmalsvektor dynamisch ermittelt wird, der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt. Erfindungsgemäß befindet sich das Startbild zwischen dem ersten und zweiten charakteristischen Thermobild. Um eine sichere Abgrenzung einer störungsfreien Teilbildserie zu gewährleisten, soll ein Trennungsfaktor θ verwendet werden, der eine Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal darstellt. Somit wird das gesuchte Startbild einer Teilbildserie als jenes ermittelt, das einen Wärmefluss auf der Schweißnaht aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{start_thd} im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Wstart_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·θ.
Gemäß Anspruch 9 kann der Trennungsfaktor θ, dessen Wert im Bereich [0–1] liegt, erfahrungsgemäß festgelegt und im weiteren als typischer Wert verwendet werden. Somit wird eine sichere Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal gewährleistet.
Gemäß Anspruch 10 wird die Serienlänge einer Teilbildserie, aus der ein passendes Ergebnisbild zur Detektierung und Auswertung einer Schweißnaht sowie der aufgetretenen Fehler störungsfrei gewonnen wird, dynamisch festgelegt. Als Referenzen können dabei die ermittelten charakteristischen Thermobilder sowie das Startbild dieser Teilbildserie genutzt werden. Da diese Bilder aus der Gesamtbildserie dynamisch ermittelt werden, kann auch eine automatische Festlegung der Serienlänge einer Teilbildserie gewährleistet werden. Diese Festlegung soll nach einem von bekannten Verfahren zur Erzeugung eines Ergebnisbildes (Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing/Xavier P. V. Maldague. – John Wiley & Sons, Inc., 2001) durchgeführt werden. Eine Serienlänge kann beispielsweise als doppelte Länge zwischen dem Startbild und dem zweiten charakteristischen Thermobild ausgewählt werden. In einem anderen Fall kann die Serienlänge z. B. als nächstgroße Länge ausgewählt werden, die eine Potenz von zwei ist und dabei die Länge zwischen den charakteristischen Thermobildern überschreitet. In jedem Fall soll die Serienlänge einer Teilbildserie so festgelegt werden, dass sie das Ende der Gesamtbildserie nicht überschreitet.
Ein Thermobild bzw. Ergebnisbild, das zur Detektierung und Auswertung einer Schweißnaht bzw. der aufgetretenen Fehler genutzt wird, weist eine hohe Dynamik auf (Theory and Practice of Infrared Technology for Nondestructive Testing/Xavier P. V. Maldague. – John Wiley & Sons, Inc., 2001). Gemäß Anspruch 11 wird ein solches Bild zur visuellen Kontrolle und weiteren automatischen Verarbeitung in ein für die Bildverarbeitung übliches 8 Bit-Bild automatisch umgewandelt. Diese Umwandlung wird adäquat zu dem Bildinhalt durchgeführt. D. h., dass die aufgenommenen Objekte auf ihrem Hintergrund, inklusive ihrer charakteristischen Merkmale, wie ihrer Kante, Struktur, sowie Form und Größe, auf dem umgewandelten Bild unverzerrt dargestellt werden. Dafür werden aus dem berechneten Bildhistogramm die absoluten Grenzwerte I_{obj_bot_thd} und I_{obj_top_thd}, die den informationsrelevanten Anteil des Intensitätsbereiches des Histogramms abgrenzen, der dem zu untersuchenden Bildobjekt entspricht, sowie die absoluten Grenzwerte I_{bgrd_bot_thd} und I_{bgrd_top_thd}, die den informationsrelevanten Anteil des Intensitätsbereiches des Histogramms abgrenzen, der dem Bildhintergrund entspricht, dynamisch ermittelt. Die Grenzwerte I_{obj_bot_thd} und I_{obj_top_thd} schneiden die ersten charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} der Histogrammfläche ab, die zum Intensitätsbereich des Bildobjektes gehört.
Dabei wird der entsprechende Flächenanteil F_obj des Histogramms abgegrenzt. Die Grenzwerte I_{bgrd_bot_thd} und I_{bgrd_top_thd} schneiden die zweiten charakteristischen Flächenanteile F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} der Histogrammfläche ab, die zum Intensitätsbereich des Bildhintergrundes gehört. Dabei wird der entsprechende Flächenanteil F_bgrd des Histogramms abgegrenzt. Somit wird eine informationsrelevante Basis des Inhaltes des hochdynamischen Bildes erfasst, die für die Dynamikumwandlung dieses Bildes verwendet wird. Die außen von dieser Basis liegenden einzelnen Ausreißerpixel, die Extremintensitätswerte bzw. zufällige Rauschwerte aufweisen, werden keinen negativen Einfluss auf die Dynamikumwandlung dieses Bildes ausüben.
Da die berechnete Histogrammkurve als eine Kombination von den entsprechenden Normalverteilungsdichten nach Gauß von den zu untersuchenden Bildobjekten und ihrem Bildhintergrund sowie den aufgetretenen Störungen betrachtet werden kann (Digitale Bildverarbeitung/Bernd Jähne. – 4. Aufl. – Berlin, Heidelberg, etc.: Springer, 1997), können die charakteristischen Flächenanteile F_obj und F_bgrd mit einem Wert des Wahrscheinlichkeitsintegrals der Normalverteilung nach Gauß verglichen werden (Mathematical Handbook/Granio A. Korn, Theresa M. Korn. – McGraw-Hill Book Company. New York, 1968). Damit werden sie im Allgemeinfall jeweils erfindungsgemäß einen industrietauglichen Wert von 0,95 ausweisen. Die charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} sowie F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} werden dann jeweils einen 2,5%-Anteil des entsprechenden Histogrammanteils darstellen.
Bei einem konkreten System können jedoch gemäß Anspruch 12 die passenden Größen der charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} sowie F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} erfahrungsgemäß festgelegt und im Weiteren als typische Werte verwendet werden. Somit wird eine sichere Erfassung der informationsrelevanten Basis des Inhaltes des aufgenommenen Bildes gewährleistet.
Gemäß Anspruch 13 werden die Größen der charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} sowie F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} unabhängig voneinander festgelegt. Dies wird eine flexible und sichere Ermittlung der informationsrelevanten Basis des aufgenommenen Bildes erlauben.
Gemäß Anspruch 14 werden die zu untersuchenden Kurven mit Hilfe morphologischer Filter bearbeitet. Zu diesen Kurven zählt sowohl der Merkmalsvektor, der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt, als auch die Histogrammkurve eines hochdynamischen Thermobildes bzw. Ergebnisbildes. Somit kann eine einwandfreie Detektierung und korrekte Auswertung der charakteristischen Punkte bzw. Bereiche auf einer störungsreichen Kurve gewährleistet werden, die lokale Minima bzw. Maxima aufweist.
Die Einzelheiten der Erfindung sowie ihre weiteren Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile werden in den nachfolgenden Ausführungsbeispielen anhand der 1–2 erläutert. Dabei bilden alle beschriebenen oder dargestellten Merkmale für sich oder in beliebiger Kombination den Gegenstand der Erfindung, unabhängig von ihrer Zusammenfassung in den Patentansprüchen oder deren Rückbeziehung sowie unabhängig von ihrer Formulierung bzw. Darstellung in der Beschreibung bzw. in der Zeichnung. Es wird gezeigt:
1 zeigt die schematische Darstellung eines Merkmalsvektors, der den zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt, der mit einem direkten Wärmefluss von der Anregungsquelle belastet ist.
2 zeigt die erfindungsgemäße Ermittlung der absoluten Grenzwerte I_{bgrd_bot_thd} und I_{bgrd_top_thd} sowie I_{obj_bot_thd} und I_{obj_top_thd} der Intensitätsbetreiche des Histogramms des aufgenommenen Bildes, die mindestens einem zu untersuchenden Objekt sowie dem Hintergrund entsprechen. Diese Grenzwerte dienen als bildspezifische Schwellwerte für die Dynamikumwandlung dieses Bildes.
Als Beispiel kann eine Schweißnaht angenommen werden, die mit einem Blitz angeregt wird. Dabei kann ein Wärmefluss durch diese Schweißnaht mit Hilfe eines Infrarotsensors aufgenommnen, zu einer Rechnereinheit weitergeleitet und dort untersucht werden. Die Anregung der zu untersuchenden Schweißnaht kann ohne Beschränkung des angemeldeten Verfahrens auch auf andere Art und Weise durchgeführt werden.
Der zeitliche Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses wird in einen Merkmalsvektor (1) erfasst. Je nach dem Aufnahmezeitpunkt wird der aufgenommene Wärmefluss in diesem Merkmalsvektor seine Minima und Maxima aufweisen. Die zu untersuchende Schweißnaht und die aufgetretenen Fehler, je nach dem Fehlertyp, werden dementsprechend zu unterschiedlichen Zeitpunkten, d. h. auf unterschiedlichen Thermobildern, erkennbar. Eine Schweißnaht kann auf dem zweiten charakteristischen Thermobild (5) am besten detektiert und ausgewertet werden, auf dem der Wärmefluss durch das geschweißte Material (2) ein absolutes Maximum aufweist, wobei der Wärmefluss aus der Anregungsquelle (3) schon abgeklungen ist, sofern dieser Wärmefluss sich abzeichnet. Die durch das geschweißte Material durchgehenden Fehler, z. B. Löcher, können dagegen auf dem letzten Thermobild vor dem ersten charakteristischen Thermobild (4) am besten erkannt werden. Die inneren Fehler sowie die Oberflächenfehler werden, je nach Fehlertyp, auf unterschiedlichen Thermobildern gut erkennbar, die sich zwischen den charakteristischen Thermobilder (4) und (5) befinden. Deswegen soll ein passendes Thermobild zu jeder Untersuchung dynamisch ermittelt und zur Verfügung gestellt werden. Um dies zu gewährleisten, soll der Merkmalsvektor (1), der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt, benutzt werden. Auf diesem Merkmalsvektor wird der Wärmefluss von der Anregungsquelle (3) ebenso dargestellt (1).
Erfindungsgemäß können die charakteristischen Thermobilder (4) und (5) folgendermaßen ermittelt werden. Im erfassten Merkmalsvektor (1) soll das erste lokale Minimum W_{lok_min} ermittelt werden, ab dem der Wärmefluss (2) durch das geschweißte Material anfängt zu wachsen und der störende Wärmefluss von einer Anregungsquelle (3) schon abgeklungen ist. Damit wird der minimale Wärmefluss W_min ermittelt, den das erste charakteristische Thermobild (4) aufweist. Danach wird das absolute Maximum W_max des Merkmalsvektors (1) im Bezug zu späteren Bildern der Gesamtbildserie detektiert. Ab diesem Maximum fängt der Wärmefluss durch das geschweißte Material an zu sinken. Damit wird der maximale Wärmefluss W_max ermittelt, den das zweite charakteristische Thermobild (5) aufweist.
Zur Detektierung und Auswertung der inneren Fehler soll dann ein passendes Thermobild zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild genutzt werden, das einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{inside_thd} (inside threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Winside_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·ϑ, (1)wobei:

ϑ: – der Wärmeflussfaktor, der eine sichere Erkennung eines inneren Fehlers gewährleistet.

Die Oberflächenfehler werden auf einem passenden Thermobild detektiert, das auch zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild liegt, das einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{surf_thd} (surface threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Wsurf_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·δ, (2)wobei:

Je nach dem Fehlertyp und der konkreten Systemausführung können die Größen der Wärmeflussfaktoren ϑ und δ, deren Werte im Bereich [0-1] liegen, erfahrungsgemäß festgelegt und im weiteren als typische Werte verwendet werden.
Eine Schweißnaht sowie verschiedene Fehler können auch auf einem passenden Ergebnisbild detektiert werden, das aus einer Teilbildserie mit einem Startbild und einer Serienlänge aus der Gesamtbildserie ausgewählt ist. Um eine sichere Ausgrenzung einer Teilbildserie zu gewährleisten, welche keinen Wärmefluss von der Anregungsquelle (3) enthält, soll das Startbild (6) zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild (1) ausgesucht werden. Dabei wird ein Trennungsfaktor θ verwendet, der eine Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal darstellt. Es ist bekannt, dass der Rand eines Strahles durch den Abfall seiner Intensität relativ zur Strahlmitte um das e²-fache definiert ist (Technische Optik: Grundlagen und Anwendungen/Gottfried Schröder. – 7. Aufl. – Würzburg: Vogel, 1990) und sich damit noch von dem Störungsniveau unterscheidet. Aus diesem Grund kann der Wert des Trennungsfaktors θ im Allgemeinfall erfindungsgemäß als θ = 1/e² ≈ 0.135 angenommen werden. Bei einem konkreten System kann jedoch der Trennungsfaktor θ, dessen Wert im Bereich [0–1] liegt, erfahrungsgemäß festgelegt und im weiteren als typischer Wert verwendet werden. Somit wird erfindungsgemäß das gesuchte Startbild (6) einer Teilbildserie als jenes ermittelt, das einen Wert W des Wärmeflusses (1) aufweist, der nach dem lokalen Minimum W_min den folgenden Schwellwert W_{start_thd} (start threshold) im zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses erstmalig überschreitet: Wstart_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·θ. (3)
Dabei ist eine korrekte Kurvendiskussion des erfassten Merkmalsvektors (1) erforderlich. Diese wird mit Hilfe morphologischer Filter durchgeführt, die eine einwandfreie Ausgliederung verschiedener Komponenten, wie lokaler Minima und Maxima, aus einer Kurve gewährleisten. Somit können alle lokalen Minima und Maxima des erfassten Merkmalsvektors (1) unabhängig von seinem Gesamtverlauf ermittelt werden.
Die genutzten Thermobilder sowie Ergebnisbilder weisen eine hohe Dynamik auf. Zur visuellen Kontrolle und weiteren automatischen Verarbeitung eines solchen Bildes soll es in ein für die Bildverarbeitung übliches 8 Bit-Bild automatisch umgewandelt werden. Als Beispiel kann ein hochdynamisches Bild genommen werden, auf dem ein Objekt und sein Hintergrund sowie die auf dem Bild vorhandenen Störungen jeweils ein lokales Häufigkeitsmaximum aufweisen (2).
Trotz der Randbedingungen lässt das Histogramm (7) des aufgenommenen Bildes mit Hilfe der bekannten Bildverarbeitungsmethoden die Intensitätsbetreiche feststellen, die dem zu untersuchenden Bildobjekt (8) sowie seinem Bildhintergrund (9) entsprechen. Erfindungsgemäß wird diese Analyse mit Hilfe morphologischen Filter durchgeführt und somit eine störungsfreie Auswertung der Histogrammkurve (7) gewährleistet. Von jedem dieser Intensitätsbereiche wird der entsprechende gesamte Flächeninhalt berechnet, der jeweils zwischen der Histogrammkurve (7) und der Intensitäts-Achse liegt. Dann werden in dem Intensitätsbereich (8), der dem zu untersuchenden Bildobjekt entspricht, der untere (10) sowie der obere (11) lokale Intensitätsbereich detektiert, der Störungen bzw. zufällige Rauschwerte enthält. Diese lokalen Intensitätsbereiche werden jeweils einen charakteristischen Flächenanteil F_{obj_bot_thd} bzw. F_{obj_top_thd} des gesamten Flächeninhalts des Intensitätsbereiches (8) aufweisen. In dem Intensitätsbereich (9), der dem Bildhintergrund entspricht, werden auf gleiche Weise auch der untere (14) sowie der obere (15) lokale Intensitätsbereich mit entsprechenden Flächenanteilen charakteristischen F_{bgrd_bot_thd} bzw. F_{bgrd_top_thd} berechnet.
Somit werden absolute Grenzwerte I_{obj_bot_thd} (12) und I_{obj_top_thd} (13) sowie I_{bgrd_bot_thd} (16) und F_{bgrd_top_thd} (17) dynamisch ermittelt, welche die obengenannten lokalen Intensitätsbereiche (10) und (11) sowie (14) und (15) ausgrenzen. Die zwischen diesen Grenzwerten liegenden Intensitätsbereiche (18) und (19) bilden zusammen die informationsrelevante Basis des Inhaltes des aufgenommenen Bildes. Damit wird eine adaptive Dynamikumwandlung dieses Bildes unabhängig von der Bildgewinnungstechnik sowie der Größe des zu untersuchenden Bildobjektes bzw. seines Bildhintergrundes und den aufgetretenen Störungen gewährleistet, indem der Inhalt des aufgenommenen Bildes adäquat in einer anderen Dynamik dargestellt wird.
Zusammenfassend bietet das vorgeschlagene Verfahren eine automatische, berührungslose und zerstörungsfreie Inspektion einer Schweißnaht, indem die zu untersuchende Schweißnaht sowie verschiedene Fehler unabhängig von ihren Größen, Positionen und Fehlertypen sowie der aufgetretenen Störungen explizit detektiert und ausgewertet werden.

1: Merkmalsvektor, der einen zeitlichen Verlauf des aufgenommenen Wärmeflusses darstellt
2: Wärmefluss durch das geschweißte Material
3: Wärmefluss aus der Anregungsquelle
4: Das erste charakteristische Thermobild
5: Das zweite charakteristische Thermobild
6: Startbild der Teilbildserie
7: Histogrammkurve
8: Intensitätsbereich, der dem zu untersuchenden Bildobjekt entspricht
9: Intensitätsbereich, der einem Bildhintergrund entspricht
10: Unterer lokaler Intensitätsbereich in dem Intensitätsbereich (8), der Störungen bzw. zufällige Rauschwerte enthält
11: Oberer lokaler Intensitätsbereich in dem Intensitätsbereich (8), der Störungen bzw. zufällige Rauschwerte enthält
12: Absoluter unterer Grenzwert I_{obj_bot_thd} des informationsrelevanten Anteils (18) des Intensitätsbereiches (8)
13: Absoluter oberer Grenzwert I_{obj_top_thd} des informationsrelevanten Anteils (18) des Intensitätsbereiches (8)
14: Unterer lokaler Intensitätsbereich in dem Intensitätsbereich (9), der Störungen bzw. zufällige Rauschwerte enthält
15: Oberer lokaler Intensitätsbereich in dem Intensitätsbereich (9), der Störungen bzw. zufällige Rauschwerte enthält
16: Absoluter unterer Grenzwert I_{bgrd_bot_thd} des informationsrelevanten Anteils (19) des Intensitätsbereiches (9)
17: Absoluter oberer Grenzwert I_{bgrd_top_thd} des informationsrelevanten Anteils (19) des Intensitätsbereiches (9)
18: Informationsrelevanter Anteil des Intensitätsbereiches (8)
19: Informationsrelevanter Anteil des Intensitätsbereiches (9)

Claims

Verfahren zur automatischen Inspektion einer Schweißnaht mittels Wärmefluss-Thermographie, a. bei dem ein zu untersuchendes Objekt aus mindestens zwei Fügepartern, die mit mindestens einer Schweißnaht miteinander verbunden sind, bereitgestellt wird, b. wobei das Objekt mittels mindestens einer Anregungsquelle angeregt wird, und c. der durch das Anregen entstehende Wärmefluss in einer Serie von Thermobildern mittels mindestens eines Infrarotsensors erfasst wird, dadurch gekennzeichnet, dass a. ein Merkmalsvektor (1) erstellt wird, welcher einen zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses darstellt, i. der sich aus dem Wärmefluss (3) direkt von der mindestens einen Anregungsquelle und ii. dem Wärmefluss (2) durch das geschweißte Material zusammensetzt, b. wobei ein erstes charakteristisches Thermobild (4) aus der Serie von Thermobildern, das einen minimalen Wärmefluss durch das Objekt aufweist, anhand des Merkmalsvektors (1) dynamisch ermittelt wird, und c. ein zweites charakteristisches Thermobild (5) aus der Serie von Thermobildern, das einen maximalen Wärmefluss durch das Objekt aufweist, anhand des Merkmalsvektors (1) dynamisch ermittelt wird, d. wobei der Wärmefluss (3) direkt von der mindestens einen Anregungsquelle auf den beiden charakteristischen Thermobildern (4, 5) schon abgeklungen ist, sofern sich dieser in der Serie von Thermobildern abzeichnet, und e. zur Detektierung und Auswertung der Schweißnaht sowie der aufgetretenen verschiedenen Fehler, je nach Fehlertyp, ein geeignetes Thermobild aus der Serie der Thermobilder verwendet wird, wobei die charakteristischen Thermobilder (4, 5) als Referenzen zum Festlegen des jeweils geeigneten Thermobildes genutzt werden.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur Detektierung und Auswertung von geometrischen Größen der Schweißnaht als geeignetes Thermobild das zweite charakteristische Thermobild (5) genutzt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur Detektierung und Auswertung der durch das geschweißte Material durchgehenden Fehler als geeignetes Thermobild das letzte Thermobild vor dem ersten charakteristischen Thermobild (4) genutzt wird, das einen maximalen Wärmefluss von der Anregungsquelle (3) aufweist, sofern dieser Wärmefluss sich abzeichnet.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zur Detektierung und Auswertung der Fehler, die sich in Inneren der Schweißnaht befinden, als geeignetes Thermobild ein Thermobild genutzt wird, das sich zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild befindet und einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{inside_thd} im zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses erstmalig überschreitet, wobei für den Schwellwert W_{inside_thd} gilt : Winside_thd = Wmin+ (Wmax – Wmin)·ϑ,wobei: W_min – der aufgenommene Wärmefluss, den das erste charakteristische Thermobild (4) aufweist; W_max – der aufgenommene Wärmefluss, den das zweite charakteristische Thermobild (5) aufweist; ϑ – der Wärmeflussfaktor, der eine sichere Erkennung eines inneren Fehlers gewährleistet.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der Wärmeflussfaktor ϑ, der eine sichere Erkennung eines inneren Fehlers gewährleistet, erfahrungsgemäß festgelegt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass zur Detektierung und Auswertung der Oberflächenfehler als geeignetes Thermobild ein Thermobild genutzt wird, das sich zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild befindet und das einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{surf_thd} im zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses erstmalig überschreitet, wobei für den Schwellwert W_{surf_thd} gilt: Wsurf_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·δ,wobei: δ – der Wärmeflussfaktor, der eine sichere Erkennung eines Oberflächenfehlers gewährleistet.
Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Wärmeflussfaktorδ, der eine sichere Erkennung eines Oberflächenfehlers gewährleistet, erfahrungsgemäß festgelegt wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass Detektierung und Auswertung von geometrischen Größe der Schweißnaht sowie der aufgetretenen Fehler auf einem Ergebnisbild durchgeführt wird, a. welches aus einer Teilbildserie störungsfrei gewonnen wird, die aus der aufgenommenen Serie von Thermobildern auf der Basis von einem Startbild (6) und einer Serienlänge ermittelt ist, b. wobei das Startbild (6) mit Hilfe des Merkmalsvektors (1), der einen zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses darstellt, dynamisch ermittelt wird, c. sodass das Startbild (6) sich zwischen dem ersten (4) und zweiten (5) charakteristischen Thermobild befindet und d. einen Wärmefluss aufweist, dessen Wert W den Schwellwert W_{start_thd} im zeitlichen Verlauf des erfassten Wärmeflusses erstmalig überschreitet, wobei für den Schwellwert W_{start_thd} gilt: Wstart_thd = Wmin + (Wmax – Wmin)·θ,wobei: θ – der Trennungsfaktor, der eine sichere Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal gewährleistet.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Trennungsfaktor θ, der eine sichere Trennung zwischen einem Rauschsignal und einem signifikanten Signal gewährleistet, erfahrungsgemäß festgelegt wird.
Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Serienlänge einer Teilbildserie, aus der ein Ergebnisbild zur Detektierung und Auswertung von geometrischen Größe der Schweißnaht sowie der aufgetretenen Fehler störungsfrei gewonnen wird, dynamisch festgelegt wird, wobei die charakteristischen Thermobilder (4) und (5) der aufgenommenen Gesamtserie sowie das Startbild (6) als Referenzen benutzt werden.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest eines der Bilder, die zur Detektierung und Auswertung der Schweißnaht sowie der aufgetretenen Fehler verschiedener Fehlertypen genutzt wird, in ein 8 Bit-Bild dynamisch umgewandelt wird, wobei a. ein Histogramm des zu untersuchenden Bildes erstellt wird, b. ein erster informationsrelevanter Anteil (18) eines ersten Intensitätsbereiches (8), der einem Bildobjekt entspricht, aus dem Histogramm bestimmt wird, i. wobei ein erster unterer Grenzwert I_{obj_bot_thd} (12) und ein erster oberer Grenzwert I_{obj_top_thd} (13) dynamisch ermittelt werden, und ii. wobei die ersten Grenzwerte I_{obj_bot_thd} (12) und I_{obj_top_thd} (13) die ersten charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} einer dem ersten Intensitätsbereich (8) entsprechenden Fläche F_obj des Histogramms abgrenzen, und c. ein zweiter informationsrelevanter Anteil (19) eines zweiten Intensitätsbereiches (9), der einem Bildhintergrund entspricht, aus dem Histogramm bestimmt wird, i. wobei ein zweiter unterer Grenzwert I_{bgrd_bot_thd} (16) und ein zweiter oberer Grenzwert I_{bgrd_top_thd} (17) dynamisch ermittelt werden, und ii. wobei die zweiten Grenzwerte I_{bgrd_bot_thd} (16) und I_{bgrd_top_thd} (17) die zweiten charakteristischen Flächenanteile F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} einer dem zweiten Intensitätsbereich (9) entsprechenden Fläche F_bgrd des Histogramms abgrenzen, und d. die informationsrelevanten Anteile (18, 19) als Basis zur Umwandlung des zu untersuchenden Bildes in das 8 Bit-Bild verwendet werden.
Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} undF_{obj_bot_thd} sowie F_{bgrd_bot_thd} undF_{bgrd_top_thd} erfahrungsgemäß festgelegt werden.
Verfahren nach Anspruch 11 und 12, dadurch gekennzeichnet, dass die charakteristischen Flächenanteile F_{obj_bot_thd} und F_{obj_top_thd} sowie F_{bgrd_bot_thd} und F_{bgrd_top_thd} unabhängig voneinander festgelegt werden.
Verfahren nach Anspruch 1 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass der erfasste Merkmalsvektor und/oder das Histogramm mit Hilfe mindestens eines morphologischen Filters bearbeitet werden.