-
Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Qualitätskontrolle
einer Vielzahl von Oberflächen, insbesondere betrifft die
vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Qualitätskontrolle
von farblich bestimmten Oberflächen von Karosserien und
deren Anbau- und Einbauteilen für Kraftfahrzeuge.
-
Verfahren
zur Qualitätskontrolle von Oberflächen sind beispielsweise
aus
DE 101 03 555
A1 und
WO 2004/010124
A1 bekannt.
-
DE 101 03 555 A1 beschreibt
ein Verfahren zur Beurteilung einer Farbschicht, insbesondere des
Oberflächeneindrucks der Farbschicht auf einen Betrachter,
das mit geringem apparativen und programmtechnischen Aufwand eine
schnelle Beurteilung der Farbschicht ermöglicht und eventuelle
Farbabweichungen oder sonstige Fehler erkennt. Bei diesem Verfahren
wird aus der mittels eines optischen Empfängers aufgenommenen
fünfdimensionalen (x, y, Y, I, Q) Information eine zweidimensionale
Information extrahiert, die ein Maß für den Farb-
und/oder Helligkeitsverlauf des empfangenen Lichts in einem vorbestimmten
geometrischen Bereich der Farbschicht darstellt.
-
WO 2004/010124 A1 offenbart
ein Simulationsverfahren, bei dem die Wahrnehmung des menschlichen
Auges nachvollzogen wird. Ein Freiheitsgrad des betrachtenden menschlichen
Auges ist der Betrachtungswinkel. Die winkelabhängigen
Beiträge der Farbwahrnehmung können auch durch
beliebige Einstellung des Betrachtungswinkels erfasst werden. Auf
Grund dieser winkelabhängigen Beiträge kann eine
materialspezifische Kennlinie erstellt werden, die beispielsweise
bei Lackierprozessen in der Automobilindustrie zur Bewertung der
Risiken einzelner Arbeitsschritte genutzt werden kann.
-
Die
Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, eine verbesserte
Simulation der Wahrnehmung des menschlichen Auges für die
Bewertung einer Vielzahl von Oberflächen, insbesondere
von Lackschichten von Karosserieteilen einer Serienproduktion bereitzustellen.
Dabei sollen insbesondere größere Flächen
(> 500 cm2) mit
geringem Aufwand, jedoch schnell und zuverlässig bewertet
werden können. Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung
besteht darin, technische und/oder statistische Ausreißer
bei der Messwerterfassung automatisch zu erkennen und zu eliminieren
bzw. zu interpolieren und lediglich die verbleibenden Messwerte
einer weiteren Bewertung zuzuführen. Eine weitere Aufgabe
der vorliegenden Erfindung besteht darin, die Notwendigkeit eines
Eingriffs in den Produktionsprozess der zu bewertenden Oberflächen
(z. B. den Lackierungsprozess) automatisch zu erkennen, um so auf
Tendenzen (Farbtrends) während des Produktionsprozesses
schnell reagieren zu können.
-
Diese
Aufgaben werden erfindungsgemäß durch die Merkmale
des Patentanspruchs 1 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen
der Erfindung sind in den Unteransprüchen enthalten.
-
Das
erfindungsgemäße Verfahren weist folgende Verfahrensschritte
auf:
- – sequentielles Einstrahlen von
Licht auf jede der zu untersuchenden Oberflächen,
- – Abbilden mindestens eines Teils des von der jeweiligen
Oberfläche reflektierten und/oder gestreuten Lichts auf
einen zweidimensionalen, ortsaufgelösten Empfänger,
und
- – Erzeugen eines zweidimensionalen Bildes für
jede zu untersuchende Oberfläche, wobei jedem Bildpunkt neben
seinen geometrischen Koordinaten weiterhin Farb-Koordinaten und
Helligkeits-Koordinaten zugeordnet werden,
- – wobei eine Vielzahl von abgeschlossenen Unterbereichen
gebildet wird, die innerhalb des zweidimensionalen Bildes der jeweils
zu untersuchenden Oberfläche liegen,
- – aus den Bildpunkten jedes Unterbereichs jeweils ein
gewichteter Helligkeitswert, mindestens ein gewichteter Farbwert
und/oder ein aus Helligkeitswert und mindestens einem Farbwert generierter
gewichteter Gesamtfarbwert erzeugt wird,
- – die gewichteten Helligkeitswerte und/oder die gewichteten
Farbwerte und/oder die gewichteten Gesamtfarbwerte der Vielzahl
von Oberflächen mit einem jeweiligen Referenzwert eines
Farbkontrollmodells verglichen werden und daraus eine Helligkeitsabweichung
und/oder mindestens eine Farbabweichung und/oder ein Gesamtfarbabstand
bestimmt wird,
- – die jeweils ermittelte Helligkeitsabweichung und/oder
die mindestens eine Farbabweichung und/oder der Gesamtfarbabstand
mindestens eines Unterbereichs für die Vielzahl von Oberflächen
in einer Datenreihe erfasst werden,
- – wobei jedem Element der mindestens einen Datenreihe
ein Trendwert zugeordnet wird, wobei der Trendwert aus einer Vielzahl
vorhandener vorhergehender und/oder nachfolgender Elemente der Datenreihe
gebildet wird,
- – wobei weiterhin die Differenz zwischen jedem Element
der mindestens einen Datenreihe und dem zugeordneten Trendwert bestimmt
wird,
- – eine zulässige Streubreite derart ermittelt
wird, dass ein vorgegebener Prozentsatz der ermittelten Differenzen
innerhalb der zulässigen Streubreite liegt,
- – und für jedes Element der Datenreihe die
Summe aus zugeordneten Trendwert und der ermittelten zulässigen
Streubreite mit einem vorgegebenen ersten Grenzwert verglichen wird.
-
Aus
dem Resultat des Vergleichs können Modifikationen für
den Herstellungsprozess der (lackierten) Oberflächen abgeleitet
werden. Vorzugsweise wird aus den ermittelten Helligkeitsabweichungen
und den ermittelten Farbabweichungen für jeden Unterbereich
ein Gesamtfarbabstand bestimmt und für diesen Gesamtfarbabstand
jeweils eine Datenreihe für die Vielzahl von Karosserien
erfasst wird.
-
Die
Idee der Erfindung besteht darin, die Qualität einer Vielzahl
von gleichartigen und mit einem gleichen Farbton lackierten Karosserieteilen
auf ihre Farbtreue bzw. ihren Abstand von einem Referenzmodell zu untersuchen.
Dabei sollen die lackierten Karosserieteile in-situ und sukzessive
während des Herstellungsprozesses untersucht und bewertet
werden, um auf ggf. auftretende Tendenzen (Farbtrends) während
des Produktionsprozesses schnell reagieren zu können. Solche
Tendenzen können beispielsweise durch das sukzessive Verkleben
einer Düse, aber auch durch sonstige ungewollte Einflüsse
auf die zur Produktion verwendeten Vorrichtungen auftreten.
-
Dazu
ist es vorgesehen, das auf einem zweidimensionalen, ortsaufgelösten
Empfänger generierte Abbild einer zu untersuchenden Oberfläche
in eine Vielzahl zweidimensionaler Unterbereiche (Cluster) aufzuteilen
und für jeden Cluster über dessen Fläche
gemittelte (beziehungsweise gewichtete) Farb- und/oder Helligkeitswerte
zu bestimmen und diese gemittelten/gewichteten Werte mit entsprechenden
Referenzwerten zu vergleichen (Ermittlung von Helligkeitsabweichungen,
Farbabweichungen bzw. Gesamtfarbabständen) und daraus eine
Aussage über die Tauglichkeit der lackierten, zu untersuchenden
Oberfläche zu erhalten.
-
Dadurch
kann der optische Eindruck einer größeren Fläche
von vorzugsweise mehr als 100 cm2 (bevorzugter
mehr als 500 cm2 und noch bevorzugter mehr
als 1000 cm2) durch wenige gemittelte (beziehungsweise
gewichtete) Farb- beziehungsweise Helligkeitswerte repräsentiert
und einfach bewertet werden.
-
Um
einen Eingriff in die Produktion rechtzeitig vornehmen zu können,
sollen die Helligkeitsabweichungen, Farbabweichungen bzw. Gesamtfarbabstände
nicht nur mit einem absoluten Kriterium verglichen werden, sondern
es ist erfindungsgemäß vorgesehen, jedem Wert
(Helligkeitsabweichung, Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand) der
Datenreihe (d. h. für eine Vielzahl von zu vermessenden
Karosserieteile) für einen oder mehrere Cluster einen Trendwert
zuzuordnen, der aus mindestens einem (bevorzugt einer Vielzahl)
ggf. vorhandenen vorhergehenden und/oder nachfolgenden Element der
Datenreihe gebildet wird. Für den Wert der ersten vermessenen
Karosserie kann der Trendwert lediglich aus dem ermittelten Wert
(Helligkeitsabweichung, Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand) und
ggf. nachfolgenden Werten ermittelt werden. Für später
zu vermessende Karosserien kann dieser Trendwert ein (gewichteter)
Mittelwert einer Vielzahl vorhergehender und/oder nachfolgender
Elemente der Datenreihe sein. Aus der ständig fortschreitenden
Datenreihe für Helligkeitsabweichung, Farbabweichung bzw.
Gesamtfarbabstand wird somit mindestens einem Cluster (vorzugsweise
jedem Cluster) eine weitere Datenreihe zugeordnet, aus deren Verlauf
auf entsprechende Trends bzgl. Helligkeitsabweichung, Farbabweichung
bzw. Gesamtfarbabstand geschlossen werden kann.
-
Um
einen Eingriff in die Produktion rechtzeitig vornehmen zu können,
wird die fortlaufende Datenreihe der Trendwerte sowie eine zulässige
Streubreite stets mit einem ersten Grenzwert, der sog. Toleranzgrenze verglichen.
Wird diese Toleranzgrenze durch die Summe aus zulässiger
Streubreite und dem entsprechenden Trendwert erreicht bzw. überschritten,
wird eine Oberfläche als außerhalb der Toleranzen
eingestuft, und der Produktionsprozess wird modifiziert (ggf. Unterbrechung
desselben und Einleiten einer Fehleranalyse).
-
Die
zulässige Streubreite wird derart ermittelt, dass ein vorgegebener
Prozentsatz der ermittelten Differenzen (zwischen Messwert wie Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand und zugeordnetem Trendwert)
innerhalb der zulässigen Streubreite liegt. Der Prozentsatz
kann durch einen Benutzer vorgegeben werden. Es ist alternativ jedoch
auch möglich, diesen Prozentsatz (Sicherheit in %) zur
Ermittlung der zulässigen Streubreite vorab im System zu
implementieren und somit als Systemparameter vorzusehen.
-
Die
Toleranzgrenze (erster Grenzwert) kann aus einem Farbkontrollmodell
(beispielsweise aus einem Vielfachen (reelle Zahl) der Streuung
des Farbkontrollmodells) abgeleitet werden. Ein solches Kontrollmodell kann
vorab dadurch bereitgestellt werden, dass mehrere Serienkarosserien
(beziehungsweise deren Teile), insbesondere 10 bis 100, vorzugsweise
35 bis 65 solcher Serienkarosserien (beziehungsweise deren Teile), deren
Oberflächen subjektiv als einwandfrei eingestuft wurden,
bzgl. Ihrer Helligkeits- (Y) und Farbkoordinaten (I, Q) vermessen
werden und hieraus für die einzelnen Cluster ein jeweiliger
Soll(Referenz-)Mittelwert gebildet wird. Dieser Mittelwert stellt
dann den entsprechenden Referenzfarbwert oder den entsprechenden
Referenzhelligkeitswert für das jeweilige Cluster dar.
Durch diese Vorgehensweise ist es beispielsweise möglich,
die Wolkigkeit eines Kraftfahrzeuges herauszumitteln. Die einzelne
Karosserie wird damit in ihrer aktuellen Situation mit dem definierten
Farbkontrollmodell verglichen.
-
Eine
lackierte Oberfläche im Sinne der vorliegenden Erfindung
ist eine Oberfläche, die eine oder mehrere übereinander
liegende Lackschichten aufweisen kann. Die farbbestimmende Schicht
muss bei mehrschichtigen Lackierungen nicht die oberste Schicht
sein, letztere kann vielmehr beispielsweise auch ein Klarlack sein.
Die farbbestimmende Schicht im Sinne der vorliegenden Erfindung
ist daher bei mehrschichtigen Lackierungen diejenige Lackschicht,
die den vorgesehenen, endgültigen Farbton des lackierten
Gegenstandes im Wesentlichen bestimmt.
-
Neben
der Toleranzgrenze bezogen auf das Farbkontrollmodell können
weitere Grenzwerte (Eingriffsgrenze, Warngrenze) anhand von erforderlichen
Toleranzen festgelegt werden, die sich aus dem Produktionsprozess
des Gesamtfahrzeugs ergeben oder auch Zielsetzungen des Unternehmens
abbilden. Diese Grenzwerte können dann dazu herangezogen
werden, entsprechende Farbtrends vor Erreichen der Toleranzgrenze zu
signalisieren. Die Toleranzgrenze wird regelmäßig
durch Streubreite des Farbkontrollmodells – dies ist der Stand
der Technik bezogen auf das Produkt "lackierte Karosserie" – multipliziert
mit einer reellen Zahl im Bereich zwischen 1.5 und 10 (vorzugsweise
2–4) gewählt; Eingriffsgrenze und Warngrenze werden
ebenfalls durch Streubreite des Farbkontrollmodells multipliziert
mit einer reellen Zahl (der Multiplikator für die Eingriffsgrenze
ist geringer als für die Toleranzgrenze und der Multiplikator
für die Warngrenze ist geringer als für die Eingriffsgrenze)
gewählt. Die Multiplikatoren können durch eine
Bedienperson (Spezialistenebene) festgelegt werden. Es ist alternativ
jedoch auch möglich, diese Multiplikatoren vorab im System
zu implementieren und somit als Systemparameter vorzusehen.
-
Vorzugsweise
sind die einzelnen Unterbereiche zueinander disjunkt. Hierdurch
kann die optische Wahrnehmung der zu untersuchenden Oberfläche
mit einer geringen Anzahl von Unterbereichen besonders effizient
repräsentiert werden. Natürlich ist es auch möglich,
dass sich einzelne Cluster überlappen, jedoch führt
dies zu redundanten Daten, so dass hierdurch die Anzahl der zu verarbeitenden
Daten unnötig erhöht würde.
-
Vorzugsweise
weisen die Unterbereiche eine Fläche zwischen 0,1 cm2 und 100 cm2 (bevorzugter
1 cm2 und 25 cm2 und
noch bevorzugter 5 cm2 und 15 cm2) auf. Als Fläche eines Unterbereichs
(Cluster) im Sinne der vorliegenden Erfindung ist die tatsächliche
geometrische Fläche des abgebildeten Unterbereichs auf der
zu untersuchenden Oberfläche (lackiertes Karosserieteil)
und nicht die Fläche des Abbilds auf dem zweidimensionalen,
ortsaufgelösten Empfänger zu verstehen. Die Fläche
des Abbilds auf dem zweidimensionalen, ortsaufgelösten
Empfänger ist regelmäßig kleiner als
die tatsächliche Fläche eines Unterbereichs.
-
Durch
die erfindungsgemäße Größenwahl
für die einzelnen Cluster wird einerseits die Anzahl der
zu bewertenden Parameter auf ein effizientes Maß reduziert,
andererseits kann der räumliche Verlauf von Farb-/Helligkeitsabweichungen
für die gesamte (zu untersuchende) Oberfläche
beziehungsweise nahezu die gesamte (zu untersuchende) Oberfläche
dargestellt werden. Die Darstellung des räumlichen Verlaufs
von Farb-/Helligkeitsabweichungen ist beispielsweise wichtig, da
ein bestimmtes Maß an Farb-/Helligkeitsabweichungen in
Randbereichen eines Bauteils deutlich relevanter sein kann als in
der Mitte, da das Bauteil im Randbereich beispielsweise zu anderen
Bauteilen harmonieren muss und daher eine ein bestimmtes Maß an Farb-/Helligkeitsabweichung
von einem Betrachter empfindlicher wahrgenommen werden kann – insbesondere
bei unterschiedlichen Flächennormalen von gefügten
Teilen im angrenzenden Bereich.
-
Die
Anzahl der Unterbereiche beträgt vorzugsweise zwischen
5 und 3000 (bevorzugter zwischen 15 und 500 noch bevorzugter zwischen
25 und 200). Die Lage und Größe der einzelnen
Unterbereiche kann vorzugsweise von einem Benutzer vorab eingestellt
werden. Dies hat den Vorteil, dass Bereiche, die für die
optische Wahrnehmung durch einen Betrachter nicht relevant sind
(beispielsweise Teilflächen in einer größeren Fläche)
vorab entsprechend unterdrückt werden können,
da die Cluster vorzugsweise nur in Bereichen lokalisiert werden,
die für die optische Wahrnehmung durch einen Betrachter
relevant sind. Ferner ist es möglich, für die
optische Wahrnehmung als besonders relevant eingeschätzte
Flächen (Unterbereichen) festzulegen und nur diese Unterbereiche
(Prio-Teilflächen) zu bewerten.
-
Als
Farb-Koordinaten werden vorzugsweise solche des RGB-Farbraums, des
CIELab-Farbraums oder des DIN99-Farbraums verwendet. Es ist alternativ
auch möglich, andere Farb-Koordinaten zu verwenden. Aus den
Farb-Koordinaten werden ein gewichteter Helligkeitswert und mindestens
ein gewichteter Farbwert bestimmt, die ein Maß für
Helligkeit und Farbe des Clusters darstellen. Dadurch kann die Vielzahl
der Bildpunkte auf dem ortsaufgelösten Empfänger
in eine Vielzahl von Cluster transformiert werden, wobei ein Cluster
einen bestimmten geometrischen Ausschnitt repräsentiert.
Der gewichtete Helligkeitswert ist vorzugsweise ein arithmetischer
Mittelwert der Helligkeitswerte aller Bildpunkte des Clusters, und
der gewichtete Farbwert ist vorzugsweise ein arithmetischer Mittelwert
der Farbwerte aller Bildpunkte des Clusters. Es ist alternativ jedoch auch
möglich, einen gewichteten Helligkeitswert/Farbwert zu
verwenden, der vom arithmetischer Mittelwert abweicht. Essentiell
ist jedoch, dass mindestens 10% (bevorzugt mindestens 50%, besonders
bevorzugt mindestens 95%) der Bildpunkte des Clusters in die gewichteten
Helligkeitswert/Farbwert einfließen.
-
Aufgrund
dieser Transformation wird die Anzahl der zu bewertenden Farbwerte
deutlich reduziert, ohne dass die wesentliche Informationen über
den räumlichen Verlauf von Farb-/Helligkeitsabweichungen
verloren gehen.
-
Vorzugsweise
werden nacheinander eine Vielzahl von Oberflächen (vorzugsweise
lackierte Karosserien) mit der oben genannte Verfahren analysiert
und bewertet, wobei die Vielzahl zweidimensionaler, zusammenhängender
Unterbereiche stets in gleicher Weise innerhalb des zweidimensionalen
Bildes der jeweiligen Oberfläche positioniert wird. Vorzugweise
werden in gleicher Weise geformte und lackierte Karosserien verwendet.
Dadurch lassen die Farb-/Helligkeitswerte einzelner Cluster verschiedener
Karosserien Rückschlüsse auf Farb-/Helligkeits-Trends
zu, so dass zeitnah eine Fehleranalyse vorgenommen werden kann.
-
In
einer bevorzugten Ausführungsvariante der Erfindung ist
es vorgesehen, dass die Cluster mindestens 30% (bevorzugter mindestens
50% noch bevorzugter mindestens 80%) der Fläche der zu
untersuchenden Oberfläche, die auf dem ortsaufgelösten
Empfänger abgebildet wird, abdecken. Dadurch wird erfindungsgemäß der
Gesamteindruck besonders realitätsnah durch die Vielzahl
von Unterbereiche repräsentiert.
-
Bei
der Erfassung von Datenreihen unterschiedlicher Karosserieteile
einer Serie (für mindestens einen Cluster – diese
Cluster-Datenreihen können auch für alle Cluster
erfasst werden) ist es vorgesehen, technische Ausreißer
(die beispielsweise durch ein falsches Karosserieteil, Ausfall des
Blitzlichts oder zu späte Auslösung der Aufnahme
derart, dass sich das Karosserieteil nicht mehr in der vorgegebenen
Position befindet, bedingt sein können) aus der Datenreihe
zu eliminieren. Dazu werden Helligkeitsabweichungen, Farbabweichungen und/oder
Gesamtfarbabstände, die betragsmäßig
einen zweiten vorgegebenen Grenzwert überschreiten, vorab
(d. h. vor Bestimmung des Trendwerts) aussortiert, wobei der zweite
Grenzwert betragsmäßig größer
als der erste Grenzwert ist. Der zweite Grenzwert wird vorzugsweise
derart gewählt, dass Cluster mit einem Gesamtfarbabstand
größer als dem zweiten Grenzwert als außerhalb
der durch Mess-/Produktionsfehler bedingten Toleranzgrenzen eingestuft
werden.
-
Durch
die Eliminierung technischer Ausreißer wird einerseits
die zu verarbeitende Datenmenge verringert und weiterhin sichergestellt,
dass entsprechende Mittelwerte (= Trendwerte), die für
eine Langzeitanalyse (Trendanalyse) beziehungsweise eine Prognose
zugrunde gelegt werden können, durch die genannten Szenarien
(falsches Karosserieteil, Ausfall des Blitzlichts oder zu späte
Auslösung der Aufnahme derart, dass sich das Karosserieteil
nicht mehr in der vorgegebenen Position befindet) nicht verfälscht
werden.
-
In
einer weiteren bevorzugten Ausführungsvariante der Erfindung
ist es vorgesehen, (vorzugsweise zusätzlich) statistische
Ausreißer einer Datenreihe (beispielsweise Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung oder Gesamtfarbabstand) unterschiedlicher Karosserieteile
benachbarter Elemente (vorhergehende und/oder nachfolgende Messwerte)
der Datenreihe zu interpolieren, um die Verfälschung von
Trends zu vermeiden.
-
Dazu
ist es vorgesehen, den numerischen Wert der Helligkeitsabweichung
(beziehungsweise der Farbabweichung oder des Gesamtfarbabstandes)
derjenigen Elemente einer Datenreihe eines Unterbereichs, die betragsmäßig
einen dritten vorgegebenen Grenzwert überschreiten, durch
einen numerischen Wert zu ersetzen, der aus der Helligkeitsabweichung
(beziehungsweise der Farbabweichung oder dem Gesamtfarbabstand)
mindestens eines benachbarten Elements der Datenreihe des Unterbereichs
gebildet ist.
-
Vorzugsweise
wird vor dem Einstrahlen von Licht ein Fahrzeugkarosserieteil lackiert
und mindestens 100 cm2 der lackierten Oberfläche
des Fahrzeugkarosserieteils (bevorzugter mehr als 500 cm2 und noch bevorzugter mehr als 1000 cm2) auf den zweidimensionalen, ortsaufgelösten
Empfänger abgebildet. Dadurch ist es möglich,
eine sehr große Oberfläche durch die Auswertung
lediglich eines Bildes (zum Beispiel einer CCD-Kamera) sehr realistisch
zu bewerten. Dies gilt analog für eine Vielzahl zu lackierender
Fahrzeugkarosserieteile.
-
Vorzugsweise
werden die zu untersuchende Oberfläche sowie sämtliche
Unterbereiche graphisch dargestellt, wobei Unterbereiche, deren
Summe aus zugeordneten Trendwert und der ermittelten zulässigen Streubreite
größer als der erste Grenzwert ist, und Unterbereiche,
deren Gesamtfarbabstand (beziehungsweise Helligkeitsabweichung und
mindestens eine Farbabweichung) kleiner als der erste Grenzwert
ist, in der graphischen Darstellung unterschiedlich markiert werden,
beispielsweise durch unterschiedliche Farbgebung (beispielsweise
Summe aus zugeordneten Trendwert und der ermittelten zulässigen
Streubreite größer als die Toleranzgrenze (erster
Grenzwert) wird rot dargestellt und Summe aus zugeordneten Trendwert
und der ermittelten zulässigen Streubreite kleiner als
Toleranzgrenze und größer als Eingriffsgrenze
wird gelb dargestellt und alle anderen Cluster werden grün
dargestellt). Dadurch wird eine Einschätzung durch einen
Benutzer dahingehend, ob die Abweichungen aufgrund ihrer räumlichen
Anordnung zu einer Aussortierung des Karosserieteils führen,
besonders einfach. Eine solche Einschätzung durch einen
Benutzer erfolgt regelmäßig unter weiteren Gesichtspunkten,
beispielsweise unter Berücksichtigung weiterer mit gleicher
oder ähnlicher Farbe lackierter Teile in der späteren
Umgebung des Karosserieteils (im eingebauten Zustand), wobei regelmäßig Abweichungen
in Grenzbereichen als relevanter eingestuft werden als in der Mitte
eines Karosserieteils, da die Sensitivität eines Betrachter
für Farbunterschiede in Grenzbereichen regelmäßig
erhöht ist.
-
Alternativ
ist es jedoch auch möglich, nur einen Teil der Unterbereiche
nach vorgegeben Kriterien darzustellen, beispielsweise nur vorselektierte
Unterbereiche (so genannte Prio-Teilflächen) oder nur den
beziehungsweise die „schlechtesten" Unterbereiche einer
zu bewertenden Oberfläche, das heißt denjenigen
beziehungsweise diejenigen Unterbereiche mit dem größten
Gesamtfarbabstand (beziehungsweise Helligkeitsabweichung und mindestens
eine Farbabweichung).
-
Vorzugsweise
wird eine Glättung der Elemente der Datenreihe durchgeführt.
Vorzugsweise wird die Glättung mittels 2-Parameter-Verfahren
und/oder Prä-Post-Mittelung durchgeführt.
-
Die
oben beschriebene Trendanalyse kann einerseits in Echtzeit erfolgen.
In diesem Fall können natürlich nur zuvor ermittelte
Abweichungen (das heißt gleicher Cluster von zuvor lackierten
und bewerteten Karosserien) in die Bewertung einfließen.
Alternativ ist es möglich, die oben beschriebene Trendanalyse
nach der messtechnischen Erfassung einer Vielzahl von (gleich lackierten
Karosserien) durchzuführen. Dann können sowohl
zuvor als auch nachfolgend ermittelte Abweichungen (das heißt
gleicher Cluster von zuvor/danach lackierten und bewerteten Karosserien)
in die Bewertung einfließen. Aus einer solchen Trendanalyse
können sehr schnell Rückschlüsse dahingehend
gezogen werden, welche prozesstechnischen (von einem Benutzer gegebenenfalls
einzustellenden Parameter) zu einem spürbaren Trend in
den Farb-/Helligkeitsverläufen führt, so dass
eine schnellere Reaktion/Korrektur ermöglicht wird.
-
Die
Erfindung soll nachfolgend anhand von in den Figuren dargestellten
Ausführungsbeispielen näher erläutert
werden. Es zeigen:
-
1a ein
Flussdiagramm einer bevorzugten Ausführungsvariante des
erfindungsgemäßen Verfahrens;
-
1b eine
vergrößerte Darstellung der Unterteilung einer
lackierten, zu bewertenden Oberfläche in eine Vielzahl
von Unterbereiche;
-
2 unterschiedliche
Darstellungsmöglichkeiten für Helligkeits-/Farbabweichungen
einer Datenreihe einer Vielzahl von Karosserieteilen für
einen ausgewählten Unterbereich;
-
3 eine
Darstellung einer Datenreihe des Gesamtfarbabstandes einer Vielzahl
von Karosserieteilen für einen ausgewählten Unterbereich
zur Erkennung von technischen und statistischen Ausreißern;
-
4a eine
fotografische Darstellung eines ordnungsgemäßen
Karosserieteils (Referenz);
-
4b–4c fotografische
Darstellungen für die Bewertung von Karosserieteilen in
unterschiedlichen Situationen;
-
5 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer Ausreißer;
-
6a–7b eine
schematische Darstellung zur Erkennung und Eliminierung statistischer
Ausreißer;
-
8 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer Ausreißer und Interpolation der
statistischen Ausreißer;
-
9 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer und statistischer Ausreißer;
-
10a–c eine schematische Darstellung zur
Trendabstrahierung aufeinanderfolgender Messwerte und
-
11a–12b eine
weitere schematische Darstellung der Trendabstraktion sowie der
Bewertung der einzelnen Messwerte.
-
1a zeigt
ein Flussdiagramm einer bevorzugten Ausführungsvariante
des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Aufgabe
der vorliegenden Erfindung besteht einerseits darin, Farb- und Helligkeitsstreuungen (Abweichungen
von einem Referenzmodell) einer Serienproduktion, das heißt
einer Vielzahl von gleichartig lackierten Karosserieteilen zu überwachen
und für einen Benutzer anhand voreingestellter Kriterien übersichtlich darzustellen.
Aus dieser Darstellung kann ein Benutzer entweder unmittelbar entnehmen
oder zumindest schnell darauf schließen, ob ein bestimmtes
lackiertes Karosserieteil der Serie die Kriterien an die optische Wahrnehmung
erfüllt. Andererseits sollen Tendenzen (Trends) von Farb-
und Helligkeitsstreuungen über die gesamte Serie (oder
zumindest) einen Teil der Serie dargestellt werden, so dass daraus
Rückschlüsse auf die Einhaltung oder Nicht-Einhaltung
von Produktionsparametern erfolgen können.
-
Die
Erfindung bezieht sich bei der Bewertung und Darstellung einer Serie
insbesondere auf eine Vielzahl gleicher Karosserieteile, die mit
einem gleichen Farbton lackiert wurden. Die entsprechend lackierten
Karosserieteile sollen dann mittels des erfindungsgemäßen Verfahrens
bewertet werden, wobei die technischen Merkmale der Bewertung insbesondere
die optische Wahrnehmung durch einen Betrachter möglichst
realitätsnah nachbilden sollen.
-
Erfindungsgemäß wird,
wie in 1a (oberstes Fenster) dargestellt,
ein lackiertes Karosserieteil – das im Ausführungsbeispiel
eine nicht lackierbare Öffnung für einen Tankdeckel
aufweist – auf einen zweidimensionalen Empfänger – beispielsweise
eine CCD-Kamera – abgebildet und dieses Bild in eine Vielzahl
von Unterbereichen (auch als „Cluster" bezeichnet) aufgeteilt. 1b zeigt
eine vergrößerte Darstellung der Unterteilung
in eine Vielzahl von Unterbereiche. Dabei ist es vorgesehen, für
jeden Cluster einen Farb- und Helligkeitsmittelwert zu bilden und
diese Daten dem Cluster zuzuordnen. Das heißt beispielsweise,
dass jedem Cluster zwei Ortskoordinaten (x, y) und drei Farb-Koordinaten
nach RGB-Farbraum, CIELab-Farbraum, DIN99-Farbraum oder ähnliche
(die bereits einen Helligkeitswert umfassen) aufweist. Es können
jedoch auch vergleichbare, durch entsprechende Transformation erhältliche
Ortskoordinaten und Farb-Koordinaten zugeordnet werden. Die Farb-Koordinaten
umfassen zumindest anteilig auch Informationen über die
Helligkeit der zu bewertenden Oberfläche. Die vereinzelten
Cluster im oberen Bereich der 1b dienen
zur Anpassung der Bildhelligkeit und Prüfung der Systemstabilität.
So kann beispielsweise gemessen werden, ob sich die Kameras bewegt
haben, oder die Lichtmenge des Blitzes zu hoch war. Diese vereinzelten
Cluster werden zur Bestimmung der Helligkeits-/Farbabweichungen
vom Farbkontrollmodell jedoch nicht herangezogen. Durch die Zuordnung von
einen Farb- und Helligkeitsmittelwert für jeden bzw. vordefinierte
Cluster kann erfindungsgemäß eine größere
Fläche durch eine geringe Anzahl von Daten (Farb- und Helligkeitswerten)
dargestellt werden. Erfindungsgemäß werden diese
einzelnen Cluster-bezogenen Daten mit entsprechenden Daten eines
Farbkontrollmodells verglichen und die entsprechenden Abweichungen
gespeichert. In einer bevorzugten Ausführungsvariante des
erfindungsgemäßen Verfahrens werden die ermittelten
Helligkeits- und Farbabweichungen zu einem so genannten Gesamtfarbabstand
berechnet.
-
Farbabstände
können grundsätzlich durch Vektoraddition der ΔL-, ΔC-
und ΔH-Werte zwischen der Referenzfarbe und dem Farbprüfling
bestimmt werden.
-
-
Die
CIE nimmt aufbauend auf den L*a*b-Farbraum in ihrer im Jahr 2001
veröffentlichten CIEDE2000-Farbdifferenzformel zusätzlich
zu dieser geometrischen Darstellung Korrekturen an den zugrunde liegenden ΔL-, ΔC-
und ΔH vor, um durch eine weitere Verzerrung des Farbraumes
eine Berücksichtigung des Einflusses der Farbsättigung
und eine Korrektur der Ausrichtung der Toleranzellipsen zu erreichen.
Als Gesamtfarbabstand können aber auch äquivalente
Größen herangezogen werden.
-
Dieser
Gesamtfarbabstand repräsentiert einen gewichteten Wert
aus den entsprechenden Helligkeits- und Farbabweichungen. Um eine
schnelle Analyse eines lackierten Karosserieteils durch einen Benutzer
vornehmen zu können, ist es nach einer bevorzugten Ausführungsvariante
der Erfindung vorgesehen, zunächst technische Ausreißer
(siehe in 1a unter 1.) zu eliminieren,
danach statistische Ausreißer zu interpolieren (in 1a:
kleine Fenster neben 2.: statistische Ausreißer sind durch
ein Kreuz gekennzeichnet) und nachfolgend einen Trendwert 10 (durchgezogene
Linie im kleinen Fenster neben 3. und 4. in 1a) zu
bestimmen. Dieser Trendwert 10 wird vorzugsweise durch
Mittelwertbildung einer Vielzahl (vorzugsweise zwischen 1 und 20)
vorhergehender und nachfolgender Werte (Gesamtfarbabstand vom Farbkontrollmodell)
bestimmt. Danach wird die Streuung der bestimmten Gesamtfarbabstände
um den Trendwert 10 bestimmt und graphisch dargestellt
(Punkte und Kreuze im kleinen Fenster neben 3. und 4. in 1a).
-
Danach
werden die Eingriffgrenzen festgelegt. Dazu wird zunächst
eine Sicherheit in % (siehe in 1a unter
6.) vorgegeben, beispielsweise durch eine Bedienperson oder als
Systemparameter. Beispielsweise kann gefordert werden, dass mindestens
95% der vermessenen Karosserien innerhalb einer zulässigen Streubreite
liegen sollen. Daraus wird dann anhand der bis dahin gemessenen
Gesamtfarbabstände in-situ die zulässige Streubreite
bestimmt und ebenfalls graphisch dargestellt (gestrichelte Linie
oberhalb und unterhalb der Trendwertlinie 10. Die zulässige
Streubreite wird vorzugsweise durch Approximation einer Verteilungsfunktion
der Streuung um die Trendlinie 10 (vorzugsweise Gauss-Approximation
oder Polynomial-Approximation) ermittelt.
-
Ferner
werden eine Toleranzgrenze 7, eine Eingriffsgrenze 8 und
eine Warngrenze 9 bestimmt, beispielsweise wird die Toleranzgrenze 7 als
3-fache Streubreite des Farbkontrollmodells, die Eingriffsgrenze 8 als
doppelte Streubreite des Farbkontrollmodells und die Warngrenze 9 als
einfache Streubreite des Farbkontrollmodells festgelegt.
-
Danach
wird die Einhaltungswahrscheinlichkeit der Toleranzgrenze 7 bestimmt,
also ob der Gesamtfarbabstand einer vorgegebenen Prozentzahl (Sicherheit
in %) der bereits vermessenen Karosserien innerhalb der Toleranzgrenze 7 liegt.
Ist dies nicht der Fall, wird der entsprechende Unterbereich (Cluster)
als nicht in Ordnung klassifiziert und entsprechend (beispielsweise
rot) dargestellt (unten in 1a). In
einem solchen Fall wird vorzugsweise der Produktionsprozess unterbrochen
bzw. modifiziert.
-
Die
Bestimmung der Einhaltungswahrscheinlichkeit kann durch bekannte
mathematische Verfahren erfolgen, beispielsweise durch Bestimmung
eines relativen Verhältnisses zwischen a) einem unbestimmten
Integral der Messwertstreuung (um die Trendlinie 10) und
b) dem durch die (obere und untere) Toleranzgrenze 7 bestimmten
Integral unter Berücksichtigung der Lage.
-
Ferner
wird die Einhaltungswahrscheinlichkeit der Eingriffsgrenze 8 bestimmt,
also ob der Gesamtfarbabstand einer vorgegebenen Prozentzahl (Sicherheit
in %) der bereits vermessenen Karosserien innerhalb der Eingriffsgrenze 8 liegt.
Ist dies nicht der Fall, wird der entsprechende Unterbereich (Cluster)
entsprechend (beispielsweise gelb) dargestellt (unten in 1a).
In diesem Fall kann eine Bedienperson (oder eine Systemroutine)
einen Eingriff in den Produktionsvorgang vornehmen, da sich bereits
abzeichnet, dass sich die Farbwerte tendenziell derart entwickeln,
dass ein zeitnahes Verlassen der Toleranzgrenze 7 zu erwarten
ist. Ein Eingriff in den Produktionsvorgang kann beispielsweise
in einer Unterbrechung der Serien-Lackierung und Überprüfung
der Produktionsmittel (Düsen, Farbmischung etc.) liegen.
-
Ferner
wird die Einhaltungswahrscheinlichkeit der Warngrenze 9 bestimmt,
also ob der Gesamtfarbabstand einer vorgegebenen Prozentzahl (Sicherheit
in %) der bereits vermessenen Karosserien innerhalb der Warngrenze 9 liegt.
Ist dies nicht der Fall, wird für den entsprechenden Unterbereich
(Cluster) eine Warnmeldung ausgegeben. Daraufhin kann der Produktionsprozess
mit erhöhter Aufmerksamkeit beobachtet werden, da sich
abzeichnet, dass die sich Farbwerte tendenziell derart entwickeln,
dass ein zeitnahes Verlassen der Eingriffsgrenze 8 zu erwarten
ist, so dass ein Eingriff in den Produktionsvorgang (Unterbrechung
der Serien-Lackierung) nötig werden kann.
-
Die
oben genannte Analyse zwischen den gemessenen Helligkeits- und Farbwerten
und den Referenzhelligkeits- und Farbwerten (Farbkontrollmodell)
inkl. Trendanalyse, Ermittlung der zulässigen Streubreite und
Vergleich mit Toleranzgrenze 7 (ggf. auch Eingriffsgrenze 8 und
Warngrenze 9) wird vorzugsweise für sämtliche
Cluster (Unterbereiche) jedes Karosserieteils vorgenommen. Alternativ
ist es jedoch möglich, den entsprechenden Vergleich der
Gesamtfarbabstände (beziehungsweise Helligkeits- und Farbabstände)
mit dem ersten Grenzwert nur für eine bestimmte Anzahl
von Clustern eines Karosserieteils durchzuführen. Ein weiterer
Aspekt der vorliegenden Erfindung besteht darin, nicht nur große
lackierte Flächen in einem einfachen System zu bewerten,
sondern weiterhin Veränderungen von Helligkeits- und Farbwerten
innerhalb einer Serie von lackierten Oberflächen effizient
erfassen zu können, wobei die Bewertung der Farb- und Helligkeitsabweichungen
(beziehungsweise der Gesamtfarbabstände) einer durch einen
Betrachter realisierten optischen Wahrnehmung möglichst
nahe kommen soll und weiterhin Trends von Farb- und Helligkeitsänderungen
möglichst schnell erfassbar sein sollen.
-
Dazu
ist es erfindungsgemäß vorgesehen, die entsprechende
Aufteilung des zweidimensionalen Bildes für jedes Karosserieteil
einer zu bewertenden Serie in jeweils die gleichen Unterbereiche
vorzunehmen, so dass die entsprechenden Unterbereiche einer Serie
(einer Vielzahl von nacheinander lackierten Karossen) entsprechend
verglichen und bewertet werden kann (das heißt, die Ortskoordinaten
und die Ausdehnung der Cluster sind für alle Karosserien
einer Serie gleich). Dazu werden erfindungsgemäß die
Helligkeits- und Farbdifferenzen (beispielsweise der Gesamtfarbabstand)
eines Clusters für eine Vielzahl von lackierten Oberflächen
in einer Datenreihe erfasst, wobei die einzelnen Elemente der Datenreihe
vorzugsweise chronologisch entsprechend dem Zeitpunkt des Lackierens
sortiert werden sollen. Eine solche Darstellung ist beispielsweise in 2 für
unterschiedliche Farb-/Helligkeitskriterien veranschaulicht, wobei
eine Serie von 100 lackierten Teilen (siehe Abszisse von –100
bis 0) dargestellt worden ist. Insbesondere wird durch ΔY
in Fenster 1 die Helligkeitsabweichung der einzelnen Karosserien
Nr. –100 bis Nr. 0 für einen vorausgewählten
(stets gleichen) Cluster vom entsprechenden Farbkontrollmodell dargestellt.
Aus den über die Serie erfassten Helligkeitsabweichungen
können für jeden Messwert entsprechende Mittelwerte,
die beispielsweise aus einer Vielzahl vorhergehender und nachfolgender
Messwerte ermittelt werden, dargestellt werden. Ebenfalls können
entsprechende Toleranzgrenzen, die ebenfalls aus der Vielzahl der
Messwerte gewonnen beziehungsweise generiert werden, dargestellt
werden. In analoger Weise stellt Fenster 2 mit ΔI eine
Farbabweichung rot-grün, Fenster 3 mit ΔQ eine
Farbabweichung gelb-blau, Fenster 4 mit ΔE eine Gesamtfarbabweichung
dar. In Fenster Nr. 5 sind die Farbabweichungen kartesisch dargestellt
und in Fenster 6 ist veranschaulicht, eine Helligkeitsabweichung
als Balkendiagramm darzustellen.
-
Die
in 2 gezeigten Trendlinien 10 (beziehungsweise
gewichteten Verläufe) können einem Benutzer Rückschlüsse
auf die Einhaltung oder Nicht-Einhaltung von Produktionsparametern
ermöglichen, so dass ein Verlassen der Toleranzgrenze 7 innerhalb
einer Serie rechtzeitig erkannt werden kann. Als Indikatoren dienen
dabei die Warngrenze 9 und die Eingriffsgrenze 8.
In den Fenstern 1–4 der 2 zeigen
die Abszissen je eine durchlaufende Nummer der lackierten Karosserien
und die Ordinaten je die ermittelten Werte für Helligkeitsabweichung/Farbabweichung
bzw. Gesamtfarbabstand.
-
Um
die in 2 gezeigten Mittelwertslinien 10 einwandfrei
ermitteln zu können, ist es erfindungsgemäß vorgesehen,
technische Ausreißer und statistische Ausreißer
aus einer entsprechenden Datenreihe zu eliminieren und bei der Mittelwertsbildung
(beziehungsweise Wichtung) nicht zu berücksichtigen. 3 zeigt eine
Datenreihe des Gesamtfarbabstandes ΔE (Ordinaten) einer
Vielzahl von Karosserieteilen (Abzisse) für einen ausgewählten
Unterbereich zur Erkennung von technischen und statistischen Ausreißern.
(technischer Ausreißer: durch ein Kreuz und statistische
Ausreißer durch eine Umrandung gekennzeichnet).
-
Bei
einem technischen Ausreißer kann es sich um mehrere Szenarien
handeln, die beispielsweise nicht durch eine fehlerhafte Lackierung,
sondern durch andere Umstände bedingt sein müssen.
Zur Veranschaulichung ist in 4a die
fotografische Aufnahme eines korrekt lackierten Karosserieteils
dargestellt. In 4b ist eine fotografische Aufnahme
eines mit einer falschen Farbe lackierten Karosserieteils dargestellt, wobei
in einem solchen Fall (der als technischer Ausreißer klassifiziert
werden soll) der Gesamtfarbabstand eines vorausgewählten
Clusters einen zweiten Grenzwert überschreitet. Das gleiche
kann wie in 4c dargestellt, beispielsweise
dann der Fall sein, wenn die Auslösung der Kamera (zweidimensionaler
ortsaufgelöster Empfänger) derart spät
erfolgt, dass sich die in einem Produktionsband automatisch weiterbewegte
Karosserie nicht mehr (oder noch nicht) an der zur fotografischen
Erfassung vorgegebenen Position befindet (ebenfalls technischer
Ausreißer). Ein weiterer Fall ist in 4d dargestellt,
wo es sich um den Ausfall des Blitzlichtes handelt, so dass eine
entsprechende fotografische Aufnahme nur fehlerhaft erfolgen kann
(ebenfalls technischer Ausreißer). In 4e ist
ein weiteres Beispiel dargestellt, bei dem es sich jedoch nicht
um einen technischen Ausreißer handelt. Dort ist eine fotografische
Aufnahme eines lackierten Karosserieteils dargestellt, die unter
dem Einfluss von (ungewolltem) Fremdlicht erfolgt ist. Hier ist
jedoch der Gesamtfarbabstand des entsprechenden Clusters unter einem
zweiten Grenzwert geblieben, so dass dieser Gesamtfarbabstand in
der Datenreihe, siehe 3, weiterhin berücksichtigt
wird (keine Eliminierung). Der zweite Grenzwert ist den oben genannten
Szenarien entsprechend anzupassen. Vorzugsweise wird der zweite
Grenzwert als Gesamtfarbabstand ΔE = 10 verwendet.
-
In 5 werden
die nach 3 dargestellten Messwerte nach
Eliminierung des technischen Ausreißers dargestellt.
-
Ein
weiterer Aspekt des erfindungsgemäßen Verfahrens
besteht in der Interpolation statistischer Ausreißer (siehe 3 umrandete
Messwerte mit 2 < ΔE < 10). Um statistische
Ausreißer handelt es sich bei Messwerten, die nicht als
technische Ausreißer klassifiziert werden, das heißt,
deren Gesamtfarbabstand beispielsweise kleiner als ein zweiter Grenzwert
ist, deren Abweichungen jedoch von den übrigen Messwerten derart
deutlich abweicht, so dass es sich hier nicht um Zufallsabweichungen
handeln kann (hier beispielsweise ist der Gesamtfarbabstand größer
einem dritten Grenzwertwert). Der Vorteil der Interpolation dieser
statistischen Ausreißer liegt darin, dass die entsprechende
Trendanalyse (beispielsweise die in den 2, 11a und 12a gezeigte
statistische Mittellinie) nicht unnötig verfälscht
wird. Vorzugsweise wird der dritte Grenzwert als Gesamtfarbabstand
mit ΔE < 10
und ΔE > 2
verwendet.
-
In 6a bis 7b wird
ein Beispiel zur Interpolation statistischer Ausreißer
dargestellt. Insbesondere ist die Ermittlung des dritten Grenzwertes
aus einer Vielzahl von Messwerten auf unterschiedliche Weise möglich.
In 6a bis 7b ist über
die Abszissen eine Vielzahl lackierter Karosserien und über
die Ordinaten die jeweils ermittelten Werte für den Gesamtfarbabstand
abgetragen.
-
Im
Ausführungsbeispiel soll die Bestimmung des dritten Grenzwertes
anhand von 5 bekannten Messwerte einer Serie, das heißt
5 bekannten Gesamtfarbabständen für 4 unterschiedliche
Karosserien demonstriert werden:
| x1 = –8 | x2 = 6 | x3 = 6,4 | x4 = 10,25 | x5 = 35 |
-
Zunächst
wird der Median der Messwerte gebildet: x ~ = 6,4
-
Danach
der Median der absoluten Abweichungen (MaD) von x ~:
-
Schließlich
werden die oberen und unteren Ausreißergrenzen mit Hilfe
folgender Tabelle
| Proben-Umfang N | g(n, α) |
| Gavies/Gather | Grubbs | Dixon |
| g(n,
5%) | g(n,
1%) | g(n,
10%) | g(n,
5%) | g(n,
10%) | g(n,
5%) | g(n,
1%) |
| 3 | 33,59 | 161,15 | 1,148 | 1,153 | 0,886 | 0,941 | 0,988 |
| 4 | 10,12 | 24,71 | 1,425 | 1,463 | 0,679 | 0,765 | 0,889 |
| 5 | 11,77 | 28,84 | 1,602 | 1,672 | 0,557 | 0,642 | 0,780 |
| 6 | 8,20 | 15,40 | 1,729 | 1,822 | 0,482 | 0,560 | 0,698 |
| 7 | 8,32 | 13,75 | 1,828 | 1,938 | 0,434 | 0,507 | 0,637 |
| 8 | 7,30 | 11,87 | 1,909 | 2,032 | 0,479 | 0,554 | 0,683 |
| 9 | 7,38 | 11,48 | 1,977 | 2,110 | 0,441 | 0,512 | 0,635 |
| 10 | 6,81 | 10,20 | 2,036 | 2,176 | 0,409 | 0,477 | 0,597 |
| 11 | 6,97 | 10,96 | 2,088 | 2,234 | 0,517 | 0,576 | 0,679 |
| 12 | 6,51 | 9,27 | 2,134 | 2,285 | 0,490 | 0,546 | 0,642 |
| 13 | 6,71 | 10,53 | 2,175 | 2,331 | 0,467 | 0,521 | 0,615 |
| 14 | 6,30 | 8,70 | 2,213 | 2,371 | 0,492 | 0,546 | 0,641 |
| 15 | 6,49 | 9,95 | 2,247 | 2,409 | 0,472 | 0,525 | 0,616 |
| 16 | 6,15 | 8,32 | 2,279 | 2,443 | 0,454 | 0,507 | 0,595 |
| 17 | 6,29 | 9,25 | 2,309 | 2,475 | 0,438 | 0,490 | 0,577 |
| 18 | 6,03 | 8,05 | 2,335 | 2,504 | 0,424 | 0,475 | 0,561 |
| 19 | 6,10 | 8,49 | 2,361 | 2,532 | 0,412 | 0,462 | 0,547 |
| 20 | 5,92 | 7,84 | 2,385 | 2,557 | 0,401 | 0,450 | 0,535 |
| 21 | 5,92 | 7,70 | 2,408 | 2,580 | 0,391 | 0,440 | 0,524 |
| 22 | 5,83 | 7,67 | 2,429 | 2,603 | 0,382 | 0,430 | 0,514 |
| 23 | 5,74 | 6,92 | 2,448 | 2,624 | 0,374 | 0,421 | 0,505 |
| 24 | 5,75 | 7,53 | 2,467 | 2,644 | 0,367 | 0,413 | 0,497 |
| 25 | 5,59 | 6,15 | 2,486 | 2,663 | 0,360 | 0,406 | 0,489 |
Tabelle:
Kritische Faktoren g(n, α) zu den Verfahren von Davies/Gather,
Grubbs und Dixon errechnet:
-
Die
Bestimmung des dritten Grenzwertes kann jedoch auch nach anderen
Kriterien erfolgen.
-
8 zeigt
eine Darstellung der Datenreihe nach 6a, 6b nach
der Eliminierung Interpolation der statistischen Ausreißer,
wobei die Kreise in 8 die interpolierten Werte darstellen.
-
9 zeigt
eine schematische Darstellung der Messwerte der 3 nach
Eliminierung sowohl der technischen als auch der statistischen Ausreißer
In den 3, 7 und 9 wurde
eine Serie von 250 lackierten Karosserieteilen bewertet. Erfindungsgemäß werden
statistische Ausreißer im Gegensatz zu technischen Ausreißern
nicht vollständig eliminiert, da neben additiven Ausreißern
auch Sprünge oder Trendänderungen im Verlauf der
Messwerte als Ausreißer identifiziert werden können.
Durch die Interpolation anstelle der vollständigen Eliminierung
der Ausreißer wird eine angemessene Reaktion des Überwachungssystems
erreicht, ohne dass eine spezielle Bewertung der Ausreißer
notwendig wird. Die Auswirkungen einer Fehlentscheidung (nicht erkannte
Ausreißer) werden somit gering gehalten.
-
Ein
weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist die so genannte Trendabstrahierung,
die in den 10a bis 12b schematisch
dargestellt wird. Die Idee besteht darin, die entsprechenden Messwerte
eines Clusters oder mehrerer Cluster (bei Messwerten sind ermittelte
Helligkeitsabweichungen, ermittelte Farbabweichungen beziehungsweise
der ermittelte Gesamtfarbabstand gemeint) für eine Serie
einer Vielzahl von lackierten Karossen grafisch darzustellen, wobei
zur Veranschaulichung von Trends zu jedem Messwert ein gewichteter
Mittelwert, der aus einer Vielzahl vorangehender oder nachfolgender
Elemente der Datenreihe gebildet wird, ebenfalls grafisch (als Linie)
dargestellt wird. Zur entsprechenden Mittelwertbildung kann beispielsweise
das 2-Parameter-Verfahren nach Holt verwendet werden, bei dem zunächst
optimale Parameter bestimmt und gegebenenfalls eine Glättung
der gewichteten Mittelwerte Ergebnisse (Prä-Post-Mittelung,
Goldener Schnitt) durchgeführt wird.
-
10a, 10b, 10c zeigen beispielhaft das Ergebnis des Verfahrens
der exponentiellen Glättung welches gleichzeitig den Periodengrundwert
und den Trend eines Messwertverlaufes ermittelt und diese mittels
2 verschiedener Parameter glättet. Als Optimum werden die
Ergebnisse der Prä-Post-Mittelung gewählt. Es
liefert dadurch deutlich bessere Ergebnisse als eine Trendabstrahierung
durch Mittelwertbildung.
-
11a zeigt eine Darstellung der Datenreihe nach 9 nach
der Durchführung des 2-Parameter-Verfahrens mit den optimalen
Parametern. 11b zeigt die Streuung der Elemente
der Datenreihe nach 11a.
-
12a zeigt eine Darstellung der Datenreihe nach 9 nach
der Durchführung des 2-Parameter-Verfahrens und der Prä-Post-Mittelung. 12b zeigt die Streuung der Elemente der Datenreihe
nach 12a.
-
- 1
- Farbabweichung
Helligkeit
- 2
- Farbabweichung
Rot-Grün
- 3
- Farbabweichung
Gelb-Blau
- 4
- Gesamtfarbabstand
- 5
- Farbabweichung
Rot-Grün und Farbabweichung Gelb-Blau kartesisch
- 6
- Farbabweichung
Helligkeit als Balkendarstellung
- 7
- Toleranzgrenze
- 8
- Eingriffsgrenze
- 9
- Warngrenze
- 10
- Trendwert
- ΔI
- Farbabweichung
Rot-Grün
- ΔQ
- Farbabweichung
Gelb-Blau
- ΔY
- Farbabweichung
Helligkeit
- ΔE
- Gesamtfarbabstand
-
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
-
Diese Liste
der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert
erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information
des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen
Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt
keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
-
Zitierte Patentliteratur
-
- - DE 10103555
A1 [0002, 0003]
- - WO 2004/010124 A1 [0002, 0004]
