DE102016012371A1 - Method and system for determining the defect surface of at least one defect on at least one functional surface of a component or test specimen - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung betrifft das Ermitteln der Defektfläche (DF) mindestens einer Fehlstelle (7) auf mindestens einer Funktionsoberfläche Z (x, y) eines Bauteils oder Prüfkörpers (1), umfassend die Verfahrensschritte:das Bauteil oder der Prüfkörper (1) wird in mindestens einem Messbereich (2) der Funktionsoberfläche Z (x, y) mit mindestens einer hinsichtlich Strahlungsintensität, -richtung und -position definierten Lichtquelle (3) sequentiell aus mindestens vier unterschiedlichen Positionen (a, b, c, d) beleuchtet,von der Funktionsoberfläche Z (x, y) des Bauteils oder Prüfkörpers (1) wird mit mindestens einer mit einem Steuer-und Rechnersystem (5) verbundenen Kamera (4) bekannter Position jeweils eine unterschiedliche reale Bildaufnahme (Roh-Bild) (RR, R, R) der Funktionsoberfläche Z (x, y) in dem mindestens einen Messbereich (2) erstellt,von dem Steuer- und Rechnersystem (5) werden auf der Basis der Shape-from-Shading (SfS)-Methode für die vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bilder) (RR, R, R) die x- bzw. y-Neigungsbilder (N, N) der Funktionsoberfläche Z (x, y) berechnet,von der Funktionsoberfläche Z (x, y) des Bauteils oder Prüfkörpers (1) wird während einer Dunkelfeldbeleuchtung eine Dunkelfeld-Bildaufnahme (D) der Funktionsoberfläche Z (x, y) in dem Messbereich (2) erstellt, undThe invention relates to determining the defect surface (DF) of at least one defect (7) on at least one functional surface Z (x, y) of a component or test body (1), comprising the method steps: the component or the test body (1) is in at least one Measuring range (2) of the functional surface Z (x, y) with at least one with respect to radiation intensity, direction and position defined light source (3) sequentially lit from at least four different positions (a, b, c, d), of the functional surface Z ( x, y) of the component or specimen (1) is at least one with a control and computer system (5) connected camera (4) known position respectively a different real image acquisition (raw image) (RR, R, R) of the functional surface Z (x, y) in the at least one measuring range (2) created by the control and computer system (5) are based on the Shape-from-Shading (SfS) method for the four real images (raw images) (RR, R, R) calculates the x- or y-tilt images (N, N) of the functional surface Z (x, y) from the functional surface Z (x, y) of the component or specimen (1) during a dark field illumination creating a dark-field image acquisition (D) of the functional surface Z (x, y) in the measurement area (2), and
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Anlage zum Ermitteln der Defektfläche mindestens einer Fehlstelle auf mindestens einer Funktionsoberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers.The invention relates to a method and a system for determining the defect surface of at least one defect on at least one functional surface of a component or specimen.
Die Prüfung von Funktionsoberflächen auf Beschädigungen wie z.B. Poren, Kratzer, Dellen usw. erfolgt herkömmlich auch bei weitgehend vollautomatisierten Fertigungsprozessen in der Regel durch eine personelle visuelle Prüfung nach vorgegebenen Prüfvorschriften am Ende des Fertigungsprozesses. Die prüfende Person muss hierbei im Fertigungstakt über die Qualität in Ordnung (i.O.) oder nicht in Ordnung (n.i.O.) z.B. eines Bauteils entscheiden.The testing of functional surfaces for damage such as e.g. Pores, scratches, dents, etc. are usually also in largely fully automated manufacturing processes usually by a personal visual inspection according to specified test specifications at the end of the manufacturing process. In this case, the person to be tested must be in good order (i.O.) or not in order (n.i.O.) in the production cycle about the quality. decide on a component.
Da insbesondere in der Automobilindustrie durch die Prüfvorschriften vorgegebene Qualitätsmerkmale im Bereich von Zehntelmillimetern liegen, wie z.B. vorgegebene Fehlergrößen i.O. < 500µm und n.i.O. > 500 µm, vermag das menschliche Auge einen solchen Größenbereich nur unzuverlässig aufzulösen und wiederzugeben. Zudem können die umfangreichen Prüfvorgaben wie z.B. äußerst komplexe und vielfältige Geometrie der Oberflächen mit unterschiedlichen Auswertebereichen hinsichtlich Fehlergrößen und -arten die visuell prüfende Person überfordern. Entscheidungen über i.O.- oder n.i.O.-Beurteilungen werden daher auf Basis geschätzter Fehlergrößen, subjektiver Wahrnehmung und Erfahrung getroffen, so dass sich unregelmäßig Schlupf, d.h., die prüfende Person prüft nicht genau genug, und/oder Pseudo, d.h., die prüfende Person prüft zu genau, in der Fertigung ergeben können, was Verzögerungen im Produktionsablauf und zusätzliche Kosten zur Folge hat.Since, in particular in the automotive industry, the quality specifications prescribed by the test regulations are in the range of tenths of millimeters, such as, for example, given error sizes i.O. <500μm and n.i.O. > 500 μm, the human eye is only able to dissolve and reproduce such a size range unreliably. In addition, the extensive test specifications such. extremely complex and varied geometry of the surfaces with different evaluation ranges with respect to error sizes and types of overtaxing the visually inspecting person. Decisions about OK or NOK judgments are therefore made on the basis of estimated error magnitudes, subjective perception and experience, so that irregular slip, ie, the examiner does not check accurately enough and / or pseudo, ie, the examiner examines too closely , which can result in manufacturing, resulting in delays in the production process and additional costs.
Optische Verfahren, insbesondere laserbasierte, erfordern im Allgemeinen einen relativ hohen Kalibrieraufwand. Ein spezielles kamerabasiertes optisches Verfahren ist die Stereometrie, bei dem die zu untersuchende Oberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers aus geringfügig unterschiedlichen Blickwinkeln aufgenommen wird und aus der Auswertung der geringfügigen stereoskopischen Abweichungen die Strukturen der Oberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers errechnet werden.Optical methods, in particular laser-based, generally require a relatively high calibration effort. A special camera-based optical method is the stereometry, in which the surface of a component or specimen to be examined is recorded from slightly different viewing angles and the structures of the surface of the component or specimen are calculated from the evaluation of the minor stereoscopic deviations.
Veränderungen des Neigungswinkelverlaufs oder auch flache Strukturen wie niedrige Senken und/oder leichte Anhebungen mit geringer Neigung lassen sich durch die Methode des Shape-from-Shading bestimmen (vgl. insbesondere X. Jiang, H. Bunke, Dreidimensionales Computersehen, Springer Verlag, 1997 Berlin). Dabei werden geringe Veränderungen der reflektierten Lichtintensität ausgewertet, um bei bekannter geometrischer Anordnung zwischen Kamera, Bauteil oder Prüfkörper und Lichtquelle auf die jeweilige Neigung der reflektierenden Bereiche zu schließen.Changes in the inclination angle course or even flat structures such as low depressions and / or slight elevations with low inclination can be determined by the method of shape-from-shading (see in particular X. Jiang, H. Bunke, Three-dimensional Computer Vision, Springer Verlag, 1997 Berlin ). In this case, small changes in the reflected light intensity are evaluated in order to close the known inclination of the reflective areas with a known geometric arrangement between the camera, component or specimen and light source.
Aus der
Weiterhin geht aus der
Der vorliegenden Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren und eine Anlage der eingangs genannten Art zur Verfügung zu stellen, mit dem bzw. der eine Bestimmung der realen geometrischen Merkmale mindestens einer Fehlstelle auf mindestens einer Funktionsfläche eines Bauteils oder Prüfköpers möglich ist.The present invention is therefore based on the object of providing a method and a plant of the type mentioned above, with which or a determination of the real geometric features of at least one defect on at least one functional surface of a component or Prüfköpers is possible.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zum Ermitteln der Defektfläche mindestens einer Fehlstelleauf mindestens einer Funktionsoberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers, umfassend die Verfahrensschritte:
- - das Bauteil oder der Prüfkörper wird in mindestens einem Messbereich der Funktionsoberfläche mit mindestens einer hinsichtlich Strahlungsintensität, -richtung sowie - position definierten Lichtquelle sequentiell aus mindestens vier unterschiedlichen Positionen beleuchtet,
- - von der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers wird mit mindestens einer mit einem Steuer-und Rechnersystem verbundenen Kamera bekannter Position jeweils eine aus unterschiedlicher Richtung beleuchtete reale Bildaufnahme (Roh-Bild) der einen Funktionsoberfläche in dem Messbereich erstellt,
- - von dem Steuer-und Rechnersystem werden auf der Basis der Shape-from-Shading-Methode für die vier unterschiedlich beleuchteten realen Bildaufnahmen (Roh-Bilder) die Neigungsbilder in der x- bzw. y-Ableitung der Funktionsoberfläche berechnet,
- - von der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers wird zusätzlich zu den Rohbildern zur Neigungsbildberechnung während einer Dunkelfeldbeleuchtung noch eine Dunkelfeld-Bildaufnahme der Funktionsoberfläche in dem Messbereich erstellt, und
- - aus den zwei Neigungsbild-Berechnungen der Funktionsoberfläche und den Informationen der Dunkelfeld-Bildaufnahme wird die reale Defektfläche der mindestens einen Fehlstelle in dem Messbereich der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers mittels des Steuer-und Rechnersystems bestimmt.
- - The component or the test specimen is in at least one measuring range of the functional surface with at least one with respect to radiation intensity, direction and position light source sequentially lit from at least four different positions,
- from the functional surface of the component or test specimen, a real image image (raw image) of a functional surface in the measuring region, which is illuminated from different directions, is created with at least one camera connected to a control and computer system,
- from the control and computer system, the inclination patterns in the x- or y-derivative of the functional surface are calculated on the basis of the shape-from-shading method for the four differently illuminated real image recordings (raw images),
- - In addition to the raw images for tilt image calculation during dark field illumination of the functional surface of the component or specimen is still created a dark field image recording of the functional surface in the measuring range, and
- the real defect surface of the at least one defect in the measuring region of the functional surface of the component or test specimen is determined by means of the control and computer system from the two inclination image calculations of the functional surface and the information of the dark field image acquisition.
Vorzugsweise werden die berechneten Neigungsbilder binarisiert, und die mindestens eine Fehlstelle auf der mindestens einen Funktionsoberfläche wird anhand der binarisierten Neigungsbilder detektiert, wobei bei einer Größe der Fehlstelle im Bereich von Zehntelmillimetern deren Geometrie in den binarisierten Neigungsbildern annähernd mit der realen Defektfläche der Fehlstelle übereinstimmt, für den Fall jedoch, dass die Größe von Teilbereichen der Fehlstelle in einem größeren Bereich liegt, diese Teilbereiche, die in den Neigungsbildern nur unvollständig wiedergegeben werden, über die Dunkelfeld-Bildaufnahme der Funktionsoberfläche binarisiert und mit der Binarisierung der Neigungsbilder kombiniert werden. Aus der kombinierten Binarisierung der Neigungsbilder und der Dunkelfeld-Bildaufnahme wird dann die reale Geometrie der Defektfläche der Fehlstelle der Funktionsoberfläche annähernd genau bestimmt.Preferably, the calculated inclination images are binarized, and the at least one defect on the at least one functional surface is detected from the binarized inclination images, wherein for a defect size in the range of tenths of millimeters, its geometry in the binarized inclination images approximately matches the real defect surface of the defect However, in the case that the size of partial areas of the defect lies within a relatively large area, these partial areas, which are reproduced only incompletely in the inclination images, are binarized via the darkfield image acquisition of the functional surface and combined with the binarization of the inclination images. From the combined binarization of the tilt images and the dark field image acquisition, the real geometry of the defect surface of the defect of the functional surface is then determined approximately accurately.
Bevorzugt werden vier einzelne, in Reihe geschaltete Reflektoren als Lichtquellen verwendet, von denen die Funktionsoberfläche für mindestens eine Bildaufnahme-Serie mit vier realen Bildaufnahmen (Rohbilder) nacheinander mit jeweils definierter Belichtungszeit beleuchtet wird.Preferably, four individual, in series reflectors are used as light sources, of which the functional surface is illuminated for at least one image acquisition series with four real image recordings (raw images) successively each with a defined exposure time.
Als Dunkelfeldbeleuchtung werden LED-Leisten, vorzugsweise vier LED-Leisten, eingesetzt, die alle zusammengeschaltet werden.As dark field lighting LED strips, preferably four LED strips, used, which are all connected together.
Bevorzugt werden von der Funktionsoberfläche mittels einer CCD-Kamera drei Bildaufnahme-Serien mit jeweils vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern) erstellt, wobei die Funktionsoberfläche bei jeder der drei Bildaufnahme-Serien von den in Reihe geschalteten Reflektoren nacheinander mit definierter Belichtungszeit beleuchtet wird.Preferably, three image acquisition series with four real image recordings (raw images) are created by the functional surface by means of a CCD camera, wherein the functional surface in each of the three image acquisition series is illuminated successively by the series-connected reflectors with a defined exposure time.
Bei inhomogenen Reflexionseigenschaften, d.h. bei einer wenig bis hoch reflektiven Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers werden die drei Bildaufnahme-Serien mit den jeweils vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern) mit unterschiedlichen Belichtungszeiten der vier Reflektoren erstellt, indem das Bauteil oder der Prüfkörper in mindestens einem Messbereich der Funktionsoberfläche mit den hinsichtlich Strahlungsintensität, -richtung und -position definierten Reflektoren sequentiell aus den vier unterschiedlichen Positionen beleuchtet wird.For inhomogeneous reflection properties, i. In a little to highly reflective functional surface of the component or specimen, the three image acquisition series with the four real images (raw images) are created with different exposure times of the four reflectors by the component or the specimen in at least one measuring range of the functional surface with the Reflectors defined in terms of radiation intensity, direction and position is illuminated sequentially from the four different positions.
So kann die erste Bildaufnahme-Serie mit realen ersten vier Bildaufnahmen (Roh-Bildern) mit einer Belichtungszeit 0,01 ms,
die zweite Bildaufnahme-Serie mit realen vier anderen Bildaufnahmen mit einer Belichtungszeit 0,025 ms,
die dritte Bildaufnahme-Serie mit weiteren vier realen Bildaufnahmen mit einer Belichtungszeit 0,05 ms, und
nach der ersten, der zweiten und der dritten Bildaufnahme-Serie jeweils eine Dunkelfeld-Bildaufnahme für die jeweilige Bestimmung der Defektfläche der Fehlstelle erstellt werden.Thus, the first image acquisition series with real first four images (raw images) with an exposure time of 0.01 ms,
the second image acquisition series with real four other images with an exposure time of 0.025 ms,
the third image acquisition series with another four real images with an exposure time of 0.05 ms, and
after the first, the second and the third image acquisition series, respectively, a dark field image acquisition for the respective determination of the defect surface of the defect can be created.
Anstelle der Dunkelfeldbeleuchtung kann eine Hellfeldbeleuchtung erzeugt werden, während der eine Hellfeld-Bildaufnahme der mindestens einen Funktionsoberfläche in dem mindesten einen Messbereich erstellt wird. Anschließend wird aus den Neigungsbild-Berechnungen der Funktionsoberfläche und den Informationen der Hellfeld-Bildaufnahme die reale Defektfläche der mindestens einen Fehlstelle in dem mindestens einem Messbereich der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers mittels des Steuer- und Rechnersystems bestimmt.Instead of the dark field illumination, bright field illumination can be generated, during which a bright field image acquisition of the at least one functional surface in the at least one measurement range is created. Subsequently, from the inclination image calculations of the functional surface and the information of the bright field image acquisition, the real defect surface of the at least one defect in the at least one measurement region of the functional surface of the component or specimen is determined by means of the control and computer system.
Nach der Berechnung der Neigungsbilder aus den realen Bildaufnahmen (Roh-Bilder) der mindestens einen Funktionsoberfläche in dem mindestens einen Messbereich kann ein Grauwertausgleich über einen Savitzky-Golay-Filter erfolgen.After the inclination images have been calculated from the real image recordings (raw images) of the at least one functional surface in the at least one measuring region, a grayscale equalization can take place via a Savitzky-Golay filter.
Bevorzugt wird der mindestens eine Messbereich der Funktionsoberfläche in Sektoren unterteilt, und eine eigene Parametrierung je Neigungs-Bildaufnahme und je Dunkelfeld-Bildaufnahme bzw. je Hellfeld-Bildaufnahme vorgenommen.Preferably, the at least one measuring range of the functional surface is divided into sectors, and a separate parameterization per pitch Image recording and per darkfield image acquisition or per brightfield image acquisition made.
Bei der Verarbeitung der Neigungs-Bildaufnahmen und der Dunkelfeld-Bildaufnahmen bzw. der Hellfeld-Bildaufnahmen kann eine Maskierung erfolgen, wobei eine Fehlererkennung mit realistischen geometrischen Informationen über die Kombination von Informationen der jeweiligen Neigungs-Bildaufnahmen und Dunkelfeld- bzw. Hellfeld-Bildaufnahmen durchgeführt wird und die erkannten Fehler klassifiziert, angezeigt und/oder gespeichert werden.Masking may be performed in the processing of the inclination image recordings and the darkfield image recordings or the bright field image recordings, wherein error detection is performed with realistic geometric information about the combination of information of the respective inclination image recordings and dark field and bright field image recordings and the detected errors are classified, displayed and / or stored.
Bevorzugt wird zur Bildaufnahme mindestens eine hochauflösende CCD-Kameramit 29 oder mehr Megapixeln verwendet.Preferably, at least one high-resolution CCD camera with 29 or more megapixels is used for imaging.
Die Aufgabe der Erfindung wird erfindungsgemäß auch durch eine Anlage zum Ermitteln der Defektfläche mindestens einer Fehlstelle auf mindestens einer Funktionsoberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers gelöst, umfassend:
- ein kastenförmiges Gehäuse, in dem entweder eine feste Lagerung oder eine verfahrbare Lineareinheit mit definierter Lagerung und Auflagefläche zur Aufnahme des Bauteils oder Prüfkörpers vorgesehen ist,
- mindestens eine hinsichtlich Strahlungsintensität, -richtung und -position definierte Lichtquelle, von der mindestens ein Messbereich der Funktionsoberfläche des in dem kastenförmigen Gehäuse auf der Auflagefläche der Lineareinheit positionierten Bauteils oder Prüfkörpers sequentiell aus mindestens vier unterschiedlichen Positionen zu beleuchten ist,
- mindestens eine Kamera bekannter Position, mittels der von der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers in dem Messbereich jeweils eine unterschiedliche reale Bildaufnahme (Roh-Bild) zu erstellen ist,
- eine in dem kastenförmigen Gehäuse positionierte Dunkelfeld-Beleuchtungseinrichtung, von der in dem Gehäuse eine Dunkelfeldbeleuchtung zu erzeugen ist, wobei von der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers während der Dunkelfeldbeleuchtung mittels der mindestens einen Kamera eine Dunkelfeld-Bildaufnahme der mindestens einen Funktionsoberfläche in dem mindesten einen Messbereich zu erstellen ist, und
- ein mit der mindestens einen Lichtquelle, der Dunkelfeld-Beleuchtungseinrichtung und der mindestens einen Kamera verbundenes Steuer- und Rechnersystem mit einer automatischen Steuer- / Auswertesoftware, von dem auf der Basis der Shape-from-Shading Methode für die vier unterschiedlichen realen Bildaufnahmen (Roh-Bilder) die x- bzw. y- Neigungsbild-Berechnungen der mindestens einen Funktionsoberfläche zu erstellen sowie aus den Neigungsbild-Berechnungen der Funktionsoberfläche und den Informationen der Dunkelfeld-Bildaufnahme die reale Defektfläche der mindestens einen Fehlstelle in dem mindestens einen Messbereich der Funktionsoberfläche des Bauteils oder Prüfkörpers zu bestimmen ist.
- a box-shaped housing, in which either a fixed bearing or a movable linear unit with a defined bearing and support surface is provided for receiving the component or specimen,
- at least one light source defined with regard to radiation intensity, direction and position, from which at least one measuring region of the functional surface of the component or test body positioned in the box-shaped housing on the support surface of the linear unit is to be illuminated sequentially from at least four different positions,
- at least one camera of known position, by means of which in each case a different real image acquisition (raw image) is to be created by the functional surface of the component or specimen in the measurement area,
- a dark field illumination device positioned in the box-shaped housing, of which dark field illumination is to be generated in the housing, wherein from the functional surface of the component or specimen during the dark field illumination by means of the at least one camera a dark field image acquisition of the at least one functional surface in the at least one measurement range to create, and
- a control and computer system connected to the at least one light source, the dark field illumination device and the at least one camera with automatic control / evaluation software, on the basis of the shape-from-shading method for the four different real image recordings (raw material). Images) to produce the x- or y-tilt image calculations of the at least one functional surface and from the tilt image calculations of the functional surface and the dark field image acquisition information the real defect area of the at least one defect in the at least one measurement area of the functional surface of the component or Specimen is to be determined.
Die Dunkelfeld-Beleuchtungseinrichtung ist bevorzugt aus LED-Leisten aufgebaut. Vorzugsweise sind vier LED-Leisten vorgesehen, die im kastenförmigen Gehäuse jeweils parallel zu einer der Kanten der Aufnahmefläche der festen Lagerung oder der Lineareinheit auf korrekt ausgerichteter Höhe der zu prüfenden Funktionsoberfläche positioniert und zusammengeschaltet sind.The dark field illumination device is preferably constructed of LED strips. Preferably, four LED strips are provided, which are positioned in the box-shaped housing in each case parallel to one of the edges of the receiving surface of the fixed bearing or the linear unit on correctly aligned height of the functional surface to be tested and interconnected.
Das kastenförmige Gehäuse kann, je nach Aufbau (feste Lagerung oder verschiebbare Lineareinheit), inline in eine Fertigung verbaut oder seriennah offline aufgestellt werden.The box-shaped housing can, depending on the structure (fixed storage or displaceable linear unit), be installed in-line in a production or set up close to the production offline.
Als Lichtquellen sind bevorzugt vier einzelne, in Reihe geschaltete Reflektoren im kastenförmigen Gehäuse in dessen Deckenbereich angeordnet, von denen die Funktionsoberfläche des auf der Lagerung (feste Lagerung oder Lineareinheit) positionierten Bauteils oder Prüfkörpers für mindestens eine Bildaufnahme-Serie mit vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern) nacheinander mit jeweils definierter Belichtungszeit zu beleuchten ist.As light sources, preferably four individual reflectors connected in series are arranged in the box-shaped housing in its ceiling region, of which the functional surface of the component or test body positioned on the bearing (fixed support or linear unit) for at least one image acquisition series with four real image recordings (raw material). Pictures) one after the other with each defined exposure time to illuminate.
Vorzugsweise ist zur Bildaufnahme im kastenförmigen Gehäuse mindestens eine hochauflösende CCD-Kamera mit mindestens 29 Megapixeln vorgesehen, von der z.B. drei Bildaufnahme-Serien mit jeweils vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern) mit unterschiedlichen Belichtungszeiten zu erstellen sind.Preferably, at least one high-resolution CCD camera with at least 29 megapixels is provided for imaging in the box-shaped housing, from which e.g. three image acquisition series with four real images (raw images) are to be created with different exposure times.
Das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht u.a., im Serientakt der Automobilindustrie Prüfsysteme zur optischen Kontrolle von Funktionsoberflächen von Bauteilen einzusetzen, von denen nicht nur Fehlstellen als solche detektierbar sind, sondern zudem noch eine realitätsnahe Erfassung und Angabe der geometrischen Eigenschaften wie Länge, Breite und Fläche der detektierten Fehlstelle gewährleistet wird. Hierdurch ist eine korrekte und reproduzierbare Übertragung der Vorgaben der Qualitätssicherung in den Prüfvorschriften in den Serienprozess möglich. Außerdem ist eine Anpassung der Prüfvorschrift jederzeit möglich, da dafür unmittelbar mit Längenangaben gearbeitet werden kann.Among other things, the method according to the invention makes it possible to use test systems for the optical control of functional surfaces of components of which not only defects as such can be detected, but also a realistic detection and specification of geometric properties such as length, width and area of the detected defect is guaranteed. In this way, a correct and reproducible transfer of the requirements of quality assurance in the test regulations in the series process is possible. In addition, an adaptation of the test specification is possible at any time, since it can be used directly with length specifications.
Die vorliegende Erfindung wird nunmehr anhand der Figuren der Zeichnungen erläutert.The present invention will now be explained with reference to the figures of the drawings.
In diesen sind:
-
1 eine Draufsicht auf eine schematisch dargestellte Anlage zum Ermitteln der Defektfläche mindestens einer Fehlstelle auf mindestens einer Funktionsoberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers. -
2 eine schematische Ansicht des kastenförmigen Gehäuses der Anlage, das frontseitig geöffnet ist. -
3 eine diagrammartige Darstellung einer vollständigen Bildaufnahme-Serie mit vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bilder) bei jeweils unterschiedlicher Beleuchtungsrichtung für die Neigungs-Bildberechnung nach der Shape-from-Shading-Methode und einer fünften Bildaufnahme bei Dunkelfeldbeleuchtung. -
4 eine diagrammartige Darstellung von drei vollständigen Bildaufnahme-Serien jeweils entsprechend3 , jedoch bei jeweils unterschiedlichen Belichtungszeiten. -
5 ein blockdiagrammartiges Fließbild eines schematischen Ablaufs der Ermittlung der Defektfläche mindestens einer Fehlstelle einer Funktionsoberfläche eines Bauteils oder Prüfkörpers im Produktionsprozess.
-
1 a plan view of a schematically illustrated system for determining the defect surface of at least one defect on at least one functional surface of a component or specimen. -
2 a schematic view of the box-shaped housing of the system, which is open at the front. -
3 a diagrammatic representation of a complete image acquisition series with four real images (raw images) in each case different illumination direction for tilt image calculation according to the shape-from-shading method and a fifth image recording in dark field illumination. -
4 a diagrammatic representation of three complete image acquisition series respectively3 , but with different exposure times. -
5 a block diagram-like flow chart of a schematic sequence of the determination of the defect surface of at least one defect of a functional surface of a component or specimen in the production process.
Wie aus den
Im unteren Bereich des kastenförmigen Gehäuses
Die Funktionsoberfläche
Wie in
Während der sequentiellen Beleuchtung der Funktionsoberfläche
In dem kastenförmigen Gehäuse
Während einer Dunkelfeldbeleuchtung mittels der vier zusammengeschalteten LED-Leisten
Anschließend wird mittels der automatischen Steuer- /Auswertesoftwareeinheit des Steuer-und Rechnersystems
Aus
die erste Bildaufnahme-Serie Sl mit realen ersten vier Bildaufnahmen (Roh-Bildern)
die zweite Bildaufnahme-Serie
die dritte Bildaufnahme-Serie
nach der ersten, der zweiten und der dritten Bildaufnahme-Serie
the first image acquisition series S l with real first four images (raw images)
the second picture-taking series
the third picture-taking series
after the first, second and third image acquisition series
- A) Erkennen eines zu messenden Bauteils oder Prüfkörpers
1 durch einen z.B. induktiven Sensor. - B) 1. Start eines neuen Prüfprozesses bestehend aus:
- a) Erstellen von drei vollständigen realen Bildaufnahme-Serien
S1 ,S2 ,S3 mit jeweils vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern)Ra, Rb ,Rc ,Rd mit unterschiedlichen Belichtungsstufen als Basis für eine SfS-Berechnung für den Fall inhomogener Reflexionseigenschaften der FunktionsoberflächeZ (x ,y ) des Bauteils oder Prüfkörpers1 . - b) Ansonsten Erstellen einer vollständigen Bildaufnahme-Serie
S1 mit jeweils vier realen Bildaufnahmen (Roh-Bildern)Ra, Rb ,Rc ,Rd mit definierter Belichtungszeit als Basis für die SfS- Berechnung.
- a) Erstellen von drei vollständigen realen Bildaufnahme-Serien
- B) 2. Erfassen einer Bauteil- oder Prüfkörper-ID
- B) 3. SfS-Berechnung
gemäß Punkt B) 1. a) - B) 4. Neigungsbild-Berechnung
Nx ,Ny - B) 5. Grauwertausgleich über Savitzky-Golay-Filter
- B) 6. Bildverarbeitung
(Maskierung/Fehlererkennung mit realen geometrischen Informationen über eine Kombination von Neigungsbild-Berechnungen
Nx ,Ny und Informationen der Dunkelfeld-BildaufnahmenD5, D10 ,D15 / Fehlerklassifizierung) - B) 7. Fehleranzeige
- B) 8. Speichern der Ergebnisse
- A) Detecting a component or test piece to be measured
1 by an eg inductive sensor. - B) 1. Start of a new test process consisting of:
- a) Create three complete real image acquisition series
S 1 .S 2 .S 3 with four real images (raw images)R a, R b .R c .R d with different exposure levels as the basis for an SfS calculation in the case of inhomogeneous reflection properties of the functional surfaceZ (x .y ) of the component orspecimen 1 , - b) Otherwise, create a complete image capture series
S 1 with four real images (raw images)R a, R b .R c .R d with defined exposure time as the basis for the SfS calculation.
- a) Create three complete real image acquisition series
- B) 2. Detecting a part or specimen ID
- B) 3. SfS calculation according to point B) 1. a)
- B) 4. Slope image calculation
N x .N y - B) 5. Gray balance over Savitzky-Golay filter
- B) 6. Image processing (masking / error detection with real geometric information about a combination of tilt image calculations
N x .N y and information of the dark field image recordingsD 5, D 10 .D 15 / Error classification) - B) 7. Error display
- B) 8. Save the results
Es versteht sich, das die Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung nicht beschränkt sind auf die speziellen Strukturen, Verfahrensschritte oder Materialien, die hier offenbart sind, sondern auf deren Äquivalente ausgedehnt werden können, wie es für einen Durchschnittsfachmann auf den relevanten Gebieten erkennbar ist. Es versteht sich, dass die hier benutzte Terminologie lediglich zum Beschreiben bestimmter Ausführungsformen verwendet wird und nicht als beschränkend auszulegen ist. Die beschriebenen Merkmale, Strukturen oder Eigenschaften können in jeder geeigneten Weise in einer oder mehreren Ausführungsformen kombiniert werden.It should be understood that the embodiments of the present invention are not limited to the particular structures, process steps, or materials disclosed herein, but their equivalents may be extended to those of ordinary skill in the relevant arts. It should be understood that the terminology used herein is used merely to describe particular embodiments and is not to be construed as limiting. The described features, structures or properties may be combined in any suitable manner in one or more embodiments.
BezugszeichenlisteLIST OF REFERENCE NUMBERS
- 11
- Bauteil, PrüfkörperComponent, test specimen
- 22
- Messbereichmeasuring range
- 33
- Lichtquellelight source
- 3a, 3b, 3c, 3d 3 a , 3 b , 3 c , 3 d
- Kollektorencollectors
- 44
- Kamera, CCD-Kamera mit 29 oder mehr MegapixelnCamera, CCD camera with 29 or more megapixels
- 55
- Steuer- und RechnersystemControl and computer system
- 66
- Anlage zum Ermitteln der Defektfläche einer FehlstellePlant for determining the defect area of a defect
- 77
- Fehlstellevoid
- 88th
- kastenförmiges Gehäusebox-shaped housing
- 99
- feste Lagerung oder verfahrbare Lineareinheitfixed storage or movable linear unit
- 1010
- gummierte Auflageflächerubberized support surface
- 1111
- Dunkelfeld-BeleuchtungseinrichtungDark field illumination means
- 1212
- LED-LeistenLED bars
- 1313
- Deckenbereich des kastenförmigen GehäusesCeiling area of the box-shaped housing
- Z (x, y)Z (x, y)
- FunktionsoberflächeWorking surface
- a, b, c, da, b, c, d
- Positionen der Lichtquelle bzw. der KollektorenPositions of the light source or collectors
- Ra, Rb, Rc, Rd R a, R b , R c , R d
- reale Bildaufnahmen (Roh-Bilder)real pictures (raw pictures)
- Ra1, Rb2, Rc3, Rd4 R a1 , R b2 , R c3 , R d4
- reale Bildaufnahmen (Roh-Bilder) der ersten Bildaufnahme-Serie S1 Real image images (raw images) of the first image acquisition series S 1
- Ra6, Rb7, Kc8, Rd9 R a6 , R b7 , K c8 , R d9
- reale Bildaufnahmen (Roh-Bilder) der zweiten Bildaufnahme-Serie S2 real images (raw images) of the second image acquisition series S 2
- Ra11, Rb12 Rc13, Rd14 R a11 , R b12 R c13 , R d14
- reale Bildaufnahmen (Roh-Bilder) der dritten Bildaufnahme-Serie S3 real images (raw images) of the third image acquisition series S 3
- Nx, Ny N x , N y
- Neigungsbild-Berechnungen in x- bzw. y-AbleitungSlope image calculations in x- or y-derivative
- S1 S2, S3 S 1 S 2 , S 3
- Bildaufnahme-SerienImage capture series
- SfS-MethodeSfS method
- Shape-from-Shading-MethodeShape-from-shading method
- DD
- Dunkelfeld-BildaufnahmeDark field imaging
- D5, D10, D15 D 5, D 10 , D 15
- Dunkelfeld-Bildaufnahme nach der ersten bzw. der zweiten bzw. der dritten Bildaufnahme-SerieDarkfield image acquisition after the first, second or third image acquisition series
- HH
- Hellfeld-BildaufnahmeBright field imaging
- DFDF
- Defektfläche einer FehlstelleDefect area of a defect
- FF
- Pfeil, der die Richtung des Fertigungsprozesses symbolisiertArrow symbolizing the direction of the manufacturing process
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
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Zitierte PatentliteraturCited patent literature
- DE 102004038761 B4 [0006]DE 102004038761 B4 [0006]
- DE 20317095 U1 [0007]DE 20317095 U1 [0007]
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102022123924A1 (en) | 2022-09-19 | 2024-03-21 | TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG | Method and device for intelligent field of view selection of cameras on a machine tool |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11733181B1 (en) | 2019-06-04 | 2023-08-22 | Saec/Kinetic Vision, Inc. | Imaging environment testing fixture and methods thereof |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE20317095U1 (en) | 2003-11-07 | 2004-03-11 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Cast metal part surface error inspection unit has imaging of reflected light with processing algorithm grouping pixels above threshold for error examination and contour construction |
DE102004038761B4 (en) | 2004-08-09 | 2009-06-25 | Daimler Ag | Camera-based object inspection using shape-from-shading |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5064291A (en) * | 1990-04-03 | 1991-11-12 | Hughes Aircraft Company | Method and apparatus for inspection of solder joints utilizing shape determination from shading |
DE4123916C2 (en) * | 1990-07-19 | 1998-04-09 | Reinhard Malz | Method and device for dynamic detection and classification of surface features and defects of an object |
EP0898163B1 (en) * | 1997-08-22 | 2000-11-08 | Fraunhofer-Gesellschaft Zur Förderung Der Angewandten Forschung E.V. | Method and apparatus for automatic inspection of moving surfaces |
DE10122313A1 (en) * | 2001-05-08 | 2002-11-21 | Wolfgang P Weinhold | Method and device for the contactless examination of an object, in particular with regard to its surface shape |
DE102004004761A1 (en) * | 2004-01-30 | 2005-09-08 | Leica Microsystems Semiconductor Gmbh | Apparatus and method for inspecting a wafer |
DE102005031490A1 (en) * | 2005-07-04 | 2007-02-01 | Massen Machine Vision Systems Gmbh | Cost-effective multi-sensor surface inspection |
JP5170154B2 (en) * | 2010-04-26 | 2013-03-27 | オムロン株式会社 | Shape measuring apparatus and calibration method |
-
2016
- 2016-10-15 DE DE102016012371.0A patent/DE102016012371A1/en active Granted
-
2017
- 2017-06-14 WO PCT/DE2017/000170 patent/WO2018068775A1/en active Application Filing
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE20317095U1 (en) | 2003-11-07 | 2004-03-11 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Cast metal part surface error inspection unit has imaging of reflected light with processing algorithm grouping pixels above threshold for error examination and contour construction |
DE102004038761B4 (en) | 2004-08-09 | 2009-06-25 | Daimler Ag | Camera-based object inspection using shape-from-shading |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102022123924A1 (en) | 2022-09-19 | 2024-03-21 | TRUMPF Werkzeugmaschinen SE + Co. KG | Method and device for intelligent field of view selection of cameras on a machine tool |
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Publication number | Publication date |
---|---|
WO2018068775A1 (en) | 2018-04-19 |
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