DE202013004160U1 - Prüfmodul für die automatische kamerabasierte Erfassung von Oberflächenfehlern auf zylinderförmigen Bauteilen mit strukturierten Oberflächen - Google Patents

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Abstract

Gerät für die automatische kamerabasierte Erfassung von Oberflächenfehlern auf Bauteilen (T1) mit zylindrischer Bauform und gegebener Basisstruktur der Oberfläche (Mantelfläche) dadurch gekennzeichnet, dass die Beleuchtung der gekrümmten Oberfläche mit einer Auflichtbeleuchtung (L1) erfolgt, die auf einem Streifen der Mantelfläche (Prüffenster, Pf1) die Basisstruktur der Oberfläche und deren Fehler hervorhebt, wobei die Fehlererkennung aus der Analyse des Grauwertgradientenhistogramms im Prüffenster abgeleitet wird und die Prüfung der gesamten Mantelfläche durch Drehung des Bauteils mittels Drehmodul (Dm1) realisiert wird.

Description

  • Die Erfindung ist ein Prüfmodul für die automatische kamerabasierte Erfassung von Oberflächenfehlern auf Bauteilen mit zylinderförmigen Bauformen und gegebener Basisstruktur der Oberfläche (Mantelfläche) mit Auflichtbeleuchtung. Diese Basisstruktur der Oberfläche stellt das Grundmuster bzw. den Gutzustand der Oberfläche dar. Diese Basisstruktur kann sehr unterschiedlich stark ausgeprägt sein. Das Spektrum reicht von schwach im Sinne der Oberflächenrauheit oder sehr stark wie beispielsweise im Sinne einer Gewindestruktur (Gewindegänge) einer Schraube. Das Prüfmodul besteht aus einer Kamera mit Optik, einer Auflichtbeleuchtung, einem Drehmodul in variabler Ausführung angepasst an das Teil und den Handlingablauf, einem Gehäuse und einer Verarbeitungseinheit zur Auswertung der Bilddaten.
  • Die Fehlererkennung wird aus der Analyse des Grauwertgradientenhistogramms im Prüffenster abgeleitet. Um die Prüfung der gesamten Mantelfläche sicherzustellen erfolgt die Drehung des zylinderförmigen Bauteils durch Drehung mittels Drehmodul (Dm1).
  • Die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms erfolgt entweder für das Prüffenster im Ganzen oder das Prüffenster wird in beliebiger Weise in Unterfenster aufgeteilt. Dann erfolgt dort die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms der Unterfenster.
  • Die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms kann in unmittelbarer Weise der Fehlererkennung dienen. Dabei dient das Gradientenrichtungshistogramm des Gutzustandes (HIO) als Vergleichsmaß (Soll) und das aktuelle Gradientenrichtungshistogramm (Ist) wird dem Vergleichsmaß verglichen. Die Distanz (beispielsweise euklidische Distanz) zwischen Ist und Soll entscheidet darüber, ob ein Fehler vorliegt (HNIO) oder nicht.
  • Die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms kann allgemeingültig auch auf klassifikatorische Art erfolgen. Dabei werden die Gradientenrichtungshistogramme des Gutzustandes sowie aller erforderlichen Fehlerzustände durch die Klassen eines Klassifikators beschrieben (beispielsweise Fuzzy-Pattern-Klassifikator). Dieser Klassifikator wird mit Hilfe von Beispielen der Zustände angelernt. Der Klassifikator ist in der Arbeitsphase dann in der Lage eine Bewertung des Ist-Zustandes und ein Zuordnung zu einer angelernten Klasse vorzunehmen.
  • Bezugszeichenliste
  • Agenda zu Abb. 1:
    • K1
      Kamera mit Optik
      L1
      Beleuchter für Auflichtbeleuchtung
      T1
      Bauteil mit zylinderförmiger Grundform
  • Agenda zu Abb. 2:
    • L1
      Beleuchter für Auflichtbeleuchtung
      T1
      Bauteil mit zylinderförmiger Grundform
      Pf1
      Prüffenster (wandert bei Drehbewegung des Teils über die Mantelfläche)
  • Agenda zu Abb. 3:
    • HIO
      Histogramm für Zustand „gut”
      HNIO
      Histogramm für „Fehler”
      GR
      Gradientenrichtung
      ANZ
      Anzahl der Richtungselemente

Claims (7)

  1. Gerät für die automatische kamerabasierte Erfassung von Oberflächenfehlern auf Bauteilen (T1) mit zylindrischer Bauform und gegebener Basisstruktur der Oberfläche (Mantelfläche) dadurch gekennzeichnet, dass die Beleuchtung der gekrümmten Oberfläche mit einer Auflichtbeleuchtung (L1) erfolgt, die auf einem Streifen der Mantelfläche (Prüffenster, Pf1) die Basisstruktur der Oberfläche und deren Fehler hervorhebt, wobei die Fehlererkennung aus der Analyse des Grauwertgradientenhistogramms im Prüffenster abgeleitet wird und die Prüfung der gesamten Mantelfläche durch Drehung des Bauteils mittels Drehmodul (Dm1) realisiert wird.
  2. Gerät nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms in einem Bildverarbeitungsrechner erfolgt, der die Berechnung des Grauwertgradientenhistogramms, die erforderliche Auswertung bzw. Fehlererkennung und die Ergebnisausgabe übernimmt.
  3. Gerät nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms entweder für das gesamte Prüffenster zusammen erfolgt oder das Prüffenster in beliebiger Weise in Unterfenster aufgeteilt wird und dort die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms durchgeführt wird.
  4. Gerät nach Anspruch 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms unmittelbar der Fehlererkennung dient und dabei das Gradientenrichtungshistogramm des Gutzustandes (HIO) als Vergleichsmaß (Soll) dient und das aktuelle Gradientenrichtungshistogramm (Ist) mit dem Vergleichsmaß verglichen wird. Die Distanz (beispielsweise euklidische Distanz) zwischen Ist und Soll entscheidet darüber, ob ein Fehler vorliegt (HNIO) oder nicht.
  5. Gerät nach Anspruch 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms klassifikatorisch erfolgt und die Gradientenrichtungshistogramme des Gutzustandes sowie aller erforderlichen Fehlerzustände durch die Klassen eines Klassifikators erfolgt (beispielsweise Fuzzy-Pattern-Klassifikator). Dieser Klassifikator wird mit Hilfe von Beispielen der Zustände angelernt. Der Klassifikator ist in der Arbeitsphase dann in der Lage eine Bewertung des Ist-Zustandes und ein Zuordnung zu einer angelernten Klasse vorzunehmen.
  6. Gerät nach Anspruch 4 und 5, dadurch gekennzeichnet, dass für die Analyse des Grauwertgradientenhistogramms nicht die Gradientenrichtungshistogramme selbst, sondern statistische Merkmale des Histogramms (Erwartungswert, Streuung, Schiefe, usw.) verwendet werden. Diese Merkmale (der Merkmalsraum) können dann einer direkten Analyse analog zu 4.) oder einer klassifikatorischen Analyse analog zu 5.) zur Fehleranalyse verwendet.
  7. Gerät nach Anspruch 4 und 5, dadurch gekennzeichnet, dass für die Analyse des Fehlerbildes nicht die Grauwertgradientenhistogramme, sondern alternativ die Grauwerthistogramme des Fehlerbildes verwendet werden.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107369136A (zh) * 2017-06-22 2017-11-21 福建省万龙新材料科技有限公司 聚晶金刚石复合片表面裂纹视觉检测方法
CN108010027A (zh) * 2017-12-27 2018-05-08 合肥市雅视智能科技有限公司 一种螺丝异常自动检测方法

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