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Die vorliegende Erfindung betrifft
ein Verfahren zum automatischen Erkennen und Klassifizieren von Defekten
in Paletten und ähnlichen
Elementen und ein System, das unter Verwendung dieses Verfahrens
betrieben wird.
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Vorrichtungen und Anlagen zum Auswählen von
Materialien und Gegenständen,
die insbesondere für Sortiermaschinen
und Maschinen zum Erfassen von Defekten anwendbar sind, sind bekannt.
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Beispielsweise wird in der spanischen
Patentanmeldung Nr. 503734 im Namen von Joan Costa Bofill und Pere
Martinez Prat eine Vorrichtung zum Auswählen von Materialien und Gegenständen für Sortiermaschinen
beschrieben. Diese Vorrichtung besteht aus Bildaufnahmekameras,
die mit Verstärkern
verbunden sind, die mit A/D-Wandlern und Synchronisations-Trennvorrichtungen
verbunden sind. Das Ausgangssignal der Wandler wird einer Verarbeitungseinheit
zugeführt,
die über
eine Gruppe von Elementen, die die Oberfläche des zu untersuchenden Gegenstandes
eingrenzen, mit den Kameras verbunden ist.
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In der spanischen Patentanmeldung
Nr 8904094 im Namen von Control Vision Computer, S. A. wird eine
Anlage zum Erfassen und Aussortieren defekter Abdeckungen oder Deckel
für Behälter beschrieben,
die aus einem Transportband bzw. einer Transportstrecke, das/die
die Abdeckungen oder Deckel transportiert und in der mindestens
eine Unterbrechung in der Breitenrichtung ausgebildet ist, einer
Lichtquelle und einer Videokamera besteht, die einander zugewandt
und jeweils auf einer Seite des Bandes angeordnet sind, wobei die Videokamera
ein Ausgangssignal an ein Artificial-Vision-System überträgt, das
eine Einrichtung zum Erfassen und Lokalisieren des Vorhandenseins
eines Lochs in der Abdeckung oder im Deckel aufweist, um eine Ausstoßeinrichtung
anzuweisen, die Abdeckung bzw. den Deckel mit dem Loch vom Transportband
zu entfernen.
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In der spanischen Gebrauchsmusteranmeldung
Nr. 9302777 im Namen von Aplicaciones Férricas, S. A. wird eine Artificial-Vision-Maschine
zur Qualitätskontrolle
bei der Herstellung keramischer Pflaster- und Bodenbelagkomponenten
beschrieben. Diese Maschine weist ein Band zum Transportieren der
zu analysierenden Komponenten auf, das sie mit Hilfe einer Positionierungseinrichtung
anhält,
zentriert und bezüglich
einer Vorrichtung, die eine konstante und gleichmäßige Beleuchtung
erzeugt, über
eine Sichtvorrichtung lokalisiert, die Variablen der zu analysierenden
Komponente empfängt
und mit den entsprechenden Variablen einer Elektronikkarte eines
Computers vergleicht, der Stellglieder des Systems betätigt, um
die Komponenten zu kategorisieren.
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Die europäische Patentanmeldung Nr. 0460431
im Namen von Rautaruukii OY betrifft ein Verfahren zum optischen
Prüfen
eines Bandes, wobei es Ziel des Verfahrens und der entsprechenden
Einrichtungen ist, Defekte in der Oberfläche des Bandes zu erfassen.
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Außerdem entwickelte der Anmelder
1994 einen Prototyp, der zur automatischen Prüfung einer 800 × 1200 CHEP-Palette
durch Artificial-Vision-Techniken vorgesehen ist.
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Das Verfahren und das erfindungsgemäße System
zum automatischen Erkennen und Kategorisieren von Defekten in Paletten
oder ähnlichen
Elementen, das den Gegenstand der vorlie genden Erfindung bildet, hat
zwei allgemeine Ziele, d. h. erstens, die technischen Grundlagen
zum Entwickeln eines vollständigen
Systems zum automatischen Kategorisieren von Paletten bereitzustellen,
das in der Lage ist, alle Defekte, die die Palette aufweisen kann,
automatisch zu erkennen. Zweitens ist es Ziel der vorliegenden Erfindung,
ein System zu entwickeln, das in der Lage ist, eine Reihe von Defekten
in den Paletten automatisch zu kategorisieren, z. B.:
- – das
Nicht-Vorhandensein einer Komponente;
- – eine
gebrochene oder gespaltene Komponente;
- – eine
Komponente, die von ihrer vorgesehenen Position um mehr als ein
vorgegebenes Maß versetzt
ist;
- – eine
Komponente, die über
vorgegebene Toleranzwerte hinaus zersplittert ist;
- – eine
Komponente, deren Volumen wesentlich vermindert ist;
- – eine
gesprungene oder zerbrochene Komponente oder eine Komponente mit
Sprüngen
oder Rissen außerhalb
vorgegebener Toleranzwerte;
- – Komponentenabmessungen
außerhalb
vorgegebener Toleranzwerte;
- – Defekte
im Holz; Knoten oder Astknorren, entrindete Bereiche, Schlitze,
usw.;
- – Defekte
in den Nägeln.
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Hiervon sind drei von besonderem
Interesse:
- 1. Ein Querbruch in der oberen Plattform;
- 2. Die Erfassung von Längsrissen,
die größer sind
als 300 mm;
- 3. Der Verlust von mehr als 1/3 des Volumens im mittleren Ansatz
oder Klotz.
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Um die vorstehend erwähnte allgemeine
Aufgabe zu lösen,
betrachteten die Autoren der Erfindung die folgenden fünf Phasen:
- 1. Die Entwicklung eines geeigneten Bildaufnahmesystems;
- 2. Das Erzeugen und Testen von Extraktionsalgorithmen für Ränder und
einer Segmentierung;
- 3. Die Konstruktion einer Vorrichtung zum Erkennen von Defekten;
- 4. Die Entwicklung einer Benutzerumgebung; und
- 5. Die Validation des Systems durch Untersuchen eines Probesatzes
defekter Paletten.
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Es ist daher Aufgabe der vorliegenden
Erfindung, ein Verfahren zum automatischen Erkennen und Kategorisieren
von Defekten in Paletten mit den Schritten von Patentanspruch 1
bereitzustellen.
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Ferner wird eine erfindungsgemäße Vorrichtung
gemäß den Merkmalen
von Patentanspruch 6 bereitgestellt.
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Das erfindungsgemäße Verfahren wird bezüglich allen
möglichen
Defekten aller einzelnen Komponenten oder Elemente der Palette ausgeführt, und
anschließend
wird für
jeden erfaßten
Defekt eine spezifische Analyse ausgeführt, um zu bestimmen, ob der
Defekt ein katalogisierter Defekt ist.
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Erfindungsgemäß basiert die Analyse der erhaltenen
Ergebnisse auf einem Satz digitalisierter Bilder der Paletten, wobei
diese Bilder in Computerdateien gespeichert sind; und die Erfassung
und Analyse der Defekte wird mit dynamischen Fehlerspezifikationen
ausgeführt,
auf die Parameter angewendet werden können, um verschiedene Qualitätskriterien
zu erhalten.
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Das erfindungsgemäße Verfahren ist dadurch gekennzeichnet,
daß die
Verarbeitung zum Bestimmen des Umrisses der Palette einen Schritt
zum Hervorheben und Verstärken
des Kontrasts des Originalbildes dieser Palette und einen Schritt zum
automatischen Setzen bzw. Vergleichen von Schwellenwerten (Thresholding)
im Histogramm des hervorgehobenen Bildes aufweist.
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Erfindungsgemäß analysiert der Computer insbesondere
die gefundenen Defekte, verifiziert, ob ein katalogisierter Defekt
vorhanden ist, zeigt den gefundenen Defekt durch eine Identifizierung
oder Kennzeichnung an und zeigt den Zustand des Elements der untersuchten
Palette an. Außerdem
weist der Computer erfindungsgemäß eine Reihe
von Dateien mit den digitalisierten Bildern der Palette auf, die
Gegenstand der Untersuchung ist.
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Das für die Machbarkeitsstudie verwendete
Bildaufnahmesystem besteht aus:
- – einem
nicht verknüpften
Satz von Videokameras mit ihren jeweiligen Optiken;
- – einem
Pentium PCI PC-Computer;
- – einer
Karte zum Aufnehmen und Verarbeiten eines Bildes mit einer Auflösung von
768 × 576
Pixeln und 258 Werten für
die Leuchtkraft auf der Schwarz/Weiß-Skala;
- – einem
Programmpaket zum Verarbeiten digitaler Bilder und für eine Artificial-Vision-Verarbeitung
zum automatischen Kategorisieren und Messen der Paletten.
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Die im Bildaufnahmesystem verwendete
Beleuchtung war äußerst wichtig,
wobei zufriedenstellende Ergebnisse mit Licht, das nicht direkt
auf die Palette einfällt,
und unter Verwendung eines Bildschirms mit schwarzem Hintergrund
erhalten wurden, durch den der Kontrast erhöht wird.
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Die verwendeten Kameras sind Kameras
mit Standard-Videosignalen
mit optischen Zusatzkomponenten mit C-Fassung.
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Durch die Verwendung eines leistungsstarken
Computers, der für
eine derartige Verarbeitung erforderlich ist, zusam men mit einer
Optimierung der Verarbeitungsalgorithmen konnte eine akzeptable
Ansprechzeit erhalten werden.
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Die Bildaufnahmeverarbeitung des
Computers besteht darin, die Palette geeignet zu beleuchten, das Bild
aufzunehmen, es zu digitalisieren und die Palette umzudrehen, so
daß verschiedene
Verarbeitungen ausgeführt
werden können.
Die Bilder defekter Paletten können
für eine
anschließende
statistische Analyse von Defekten und eine Untersuchung ihrer Ursachen
gespeichert werden.
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Der nächste Schritt besteht darin,
den Umriß der
Palette zu finden, um sie identifizieren zu können, ihre Maße zu erhalten
und Defekte zu ermitteln. Dies ist ein kritischer Schritt, um im
nächsten
Schritt zum Identifizieren der Defekte ein zufriedenstellendes Ergebnis
zu erhalten. Außerdem
muß diese
Verarbeitung sehr schnell ausgeführt
werden, so daß ein
Kompromiß zwischen
der Qualität
der erhaltenen Ränder
und der verwendeten Rechenzeit gesucht wurde.
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Es wurden mehrere Tests unter Verwendung
verschiedenartiger Verfahren zum Bestimmen von Rändern ausgeführt, wobei
festgestellt wurde, daß eine
geeignete Verarbeitung aus den folgenden Schritten besteht:
- a. einem Schritt zum Hervorheben und Verstärken des
Kontrasts des Originalbildes der Palette;
- b. einem Schritt zum automatischen Setzen bzw. Vergleichen von
Schwellenwerten (Thresholding) im Histogramm des hervorgehoben dargestellten
Bildes.
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Nachstehend wird dieser Punkt der
vorliegenden Erfindung unter Bezug auf die Zeichnungen beschrieben,
obwohl diese lediglich eine bevorzugte Ausführungsform der Erfindung darstellen,
durch die die Erfindung nicht eingeschränkt werden soll.
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1A zeigt
ein hervorgehoben dargestelltes Originalbild einer Palette, die
Gegenstand einer Untersuchung ist;
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1B zeigt
die Extraktion des Umrisses der Palette von 1A;
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2A zeigt
ein hervorgehoben dargestelltes Originalbild einer zweiten Palette;
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2B zeigt
die Extraktion des Umrisses der Palette von 2A;
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3 zeigt
das Bild der Palette von 1A,
das eine Segmentierung der Elemente oder Komponenten zeigt, wobei
das Maximum des vertikalen Graphen den Anfang bzw. das Ende jedes
Deckbretts bzw. jeder Planke darstellt; und
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4 zeigt
einen Querschnitt des erfindungsgemäßen Systems.
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Gemäß den Figuren besteht, nachdem
der Umriß der
Palette 1 erhalten worden ist, der nächste Schritt darin, jedes
Deckbrett bzw. jede Planke 2 zu segmentieren, weil die
Verarbeitung zum Identifizieren der Defekte für jedes Element, aus dem die
Palette besteht, einzeln ausgeführt
wird. Die Segmentierung besteht grundsätzlich darin, die Elemente
des Bildes zu individualisieren, z. B. jedes der fünf oberen
Deckbretter oder Planken 2 der Palette zu unterscheiden.
In dieser Verarbeitung liefert der verwendete Algorithmus ausgezeichnete
Ergebnisse, wobei praktisch 100% der verwendeten Proben segmentiert
werden und die Ansprechzeit sehr schnell ist.
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Nachdem die einzelnen Elemente segmentiert
sind, besteht der nächste
Schritt darin, Defekte zu erfassen und zu analysieren. Diese Verarbeitung
besteht darin, die Oberfläche
jedes Deckbretts bzw. jeder Planke 2) z prüfen, um
mögliche
Defekte zu suchen. Nachdem ein möglicher
Defekt erfaßt
worden ist, wird er mit einer Wissensbasis verglichen, die bestätigt, ob
der betrachtete Defekt ein kritischer Defekt ist. An diesem Punkt
werden die durch den Benutzer vorgegebenen Fehlerspezifikationen
berücksichtigt,
die dynamisch sind und auf die Parameter angewendet werden können, d.
h, die bei der Erkennung von Defekten verwendete Genauigkeit kann
modifiziert werden, was ein wesentlicher Aspekt ist, wenn gemäß den Kundenanforderungen verschiedene
Qualitätskriterien
verwendet werden müssen.
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4 zeigt
eine Querschnittansicht des Systems zum automatischen Erkennen und
Kategorisieren von Defekten in Paletten, wobei dies lediglich eine
bevorzugte Ausführungsform
der Erfindung darstellt, durch die die Erfindung nicht eingeschränkt werden
soll. Das System weist ein automatisches Band von Transportketten 3 auf,
die eine Kammer 4 durchlaufen, in der ein Beleuchtungssystem
mit einem Satz von acht nicht miteinander verknüpften Videokameras 5 mit
ihren jeweiligen optischen Komponenten angeordnet sind, wobei die
Kameras in einem vorgegebenen Abstand voneinander angeordnet sind.
Auf dem Transportband sind außerdem
zwei Umdrehvorrichtungen 6 angeordnet, deren Aufgabe darin
besteht, die Palette 1 umzudrehen, so daß ihre andere
Seite untersucht werden kann. Nachdem die Palette vollständig untersucht
worden ist, dreht die zweite Umdrehvorrichtung 6 die Palette 1 auf
ihre Normalposition zurück.
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Insbesondere wird das erfindungsgemäße System
die folgenden automatischen Messungen bezüglich Paletten oder ähnlichen
Elementen ausführen:
- – die
acht Außenabmessungen
der Palette bezüglich
ihres oberen und unteren Teils;
- – die
Breite der Zwischenräume,
die entlang der gesamten Palette gemessen werden. Daher werden zwei Messungen
für jeden
Zwischenraum zwischen Klötzen
oder Ansätzen ausgeführt, so
daß sechs
Messungen pro Zwischenraum und insgesamt zwölf Messungen erhalten werden.
- – die
Höhe der
Zwischenräume,
wobei die Höhe
bezüglich
den Innenrändern
der sechs äußeren Klötze oder
Ansätze
gemessen wird, wodurch insgesamt acht Messungen erhalten werden;
und
- – die
Höhe der Öffnungen,
die bezüglich
der Innenränder
der der Öffnung
entsprechenden Klötze
oder Ansätze
gemessen wird, so daß insgesamt
acht Messungen erhalten werden.
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Das System wird schließlich dreißig Messungen
für jede
Palette ausführen
müssen.
Der maximale Fehler in den Messungen wird im Worst-Case-Fall zwischen ±5 mm bezüglich des
Ist-Wertes betragen.
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Es ist sehr wichtig, den Prozeß näher zu erläutern, der
zum Kategorisieren der Defekte verwendet worden ist, und der, wie
dargestellt wurde, aus zwei Stufen oder Schritten besteht: (a) Erfassen
der Defekte, und (b) Kategorisieren der Defekte.
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Der erste Schritt dient zum Erfassen
aller möglichen
Defekte, die in einem einzelnen Element oder einer einzelnen Komponente
einer zu prüfenden
Palette auftreten können.
Es ist in diesem Schritt wesentlich, daß kein Defekttyp "entgeht". Anschließend wird
jeder erfaßte
Defekt spezifisch analysiert, um zu verifizieren, ob dieser Defekt
ein Defekt ist, der katalogisiert worden ist, oder nicht. Diese
spezifische Analyse wird, wie vorstehend erwähnt, durch die Benutzerspezifikationen
bestimmt, d. h., durch Defektspezifikationen, die gemäß dem Defekttyp,
der durch die Analyse erkannt werden soll, extern definiert sein
können.
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D. h., im ersten Schritt werden alle
möglichen
Defekte einer Palette erfaßt,
und im zweiten Schritt werden nur sol che Defekte erkannt oder kategorisiert,
die tatsächlich
betrachtet werden müssen.
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Schließlich zeigt das System die
gefundenen Defekte durch eine "rote" Identifizierung
oder Kennzeichnung, die unmittelbar über dem Defekt angeordnet ist,
und durch eine Meldung an, die anzeigt, ob das betrachtete Element
einen zufriedenstellenden Zustand aufweist oder nicht.
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Die Analyse der erhaltenen Ergebnisse
basiert auf einem in Dateien gespeicherten Satz digitaler Bilder
von Paletten. Der Prototyp kategorisiert Defekte, die in den folgenden
Elementen oder Komponenten der Palette auftreten:
- I.
Deckbretter oder Planken (außen
oder in der Mitte) auf der Oberfläche;
- II. Klötze
oder Ansätze;
- III. Bodenbretter oder Kufen.
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Das System ermöglicht es, die Dateien mit
den gespeicherten Palettenbildern direkt zu lesen und jede zu kategorisierende
Palette in Echtzeit aufzunehmen.
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Die mit dem Probesatz von Paletten
erhaltenen Ergebnisse sind in der folgenden Tabelle dargestellt: Tabelle
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Die vorstehenden Ergebnisse sollten
erläutert
werden: die Erfolgsrate (Prozentanteil) wurde basierend auf der
Anzahl erfaßter
Defekte berechnet. Insgesamt wurden in allen verwendeten Palettenproben
alle vorhandenen Defekte erfaßt,
einschließlich
Defekte, wie beispielsweise Knoten oder Knorren im Holz, Löcher und Makel
oder Fehlstellen. Weil der Satz von Defekten auf die drei bereits
spezifizierten Defekttypen begrenzt ist, kategorisiert das System
in der zweiten Stufe (durch das eingeführte fokussierte Verfahren,
das die zu kategorisierenden endgültigen Defekte spezifiziert)
nur diejenigen von allen zuvor erfaßten Defekten, die den drei
bereits spezifizierten Defekttypen entsprechen.
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Die zum Kategorisieren benötigten Zeiten
sind aufgrund des hochgradig verbesserten Austestens des Kategorisierungsprogramms
sehr gering. Daher zeigt die vorstehende Tabelle, daß die maximale
Kategorisierungszeit für
jedes Palettenbild oder jede Aufnahme nicht länger ist als 3 Sekunden.
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Natürlich wird die endgültige Zeit
zum Kategorisieren einer Palette von der Anzahl der für jede Palette aufzunehmenden
Bilder oder Aufnahme abhängen.
In erster Näherung
wurde geschätzt,
daß etwa
8 Aufnahmen pro Palette erforderlich sind: für die Vorderseite, die Rückseite,
die zwei Seiten und mehrere zusätzliche Aufnahmen
von verschiedenen Winkeln. Weil diese Aufnahmen unabhängig voneinander
gemacht werden können,
kann aufgrund des parallelen Ablaufs der Verarbeitung zum Kategorisieren
jeder Aufnahme oder jedes Bildes die Gesamtzeit für die Kategorisierung
einer Palette der Zeit zum Kategorisieren der langsamsten Aufnahme
gleichen.
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Außerdem wird durch die Verwendung
sukzessiver Verfeinerungsstrukturen die mittlere Palettenkategorisierungszeit
reduziert. Diese Idee basiert grundsätzlich darauf, daß die gesamte
Defektidentifizierungsverarbeitung nur bezüglich solcher Paletten ausgeführt wird,
die defekt sind. Für
Paletten, die einen zufriedenstellenden Zustand haben, muß nicht
die gesamte Verarbeitung ausgeführt
werden. Zu diesem Zweck zeigt eine anfängliche "ungefähre" Identifizierung an, ob die Palette,
die Gegenstand der Identifizierung ist, ein Kandidat ist, der den
ein oder anderen Defekt aufweisen kann. Wenn dies der Fall ist,
besteht der nächste
Schritt in einer "feineren" Identifizierung,
die es ermöglicht,
den möglichen
Defekt zu erfassen. Wenn dies nicht der Fall ist, wird die Palette
als Palette identifiziert, die "einen
zufriedenstellenden Zustand" hat,
und die Verarbeitung schreitet zur nächsten Palette fort. Auf diese
Weise werden nicht alle Paletten einer vollständigen Verarbeitung unterzogen,
sondern nur defekte Paletten.
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Außerdem würde, wenn die Anforderungen
für die
Defekterfassung gelockert werden, was erforderlich sein kann, um
zu erreichen, daß die
Anzahl zu reparierender, defekter Paletten nicht übermäßig ansteigt,
d. h., wenn weniger strenge Defektspezifikationen verwendet werden,
die Kategorisierungszeit proportional abnehmen. Daher sollte betont
werden, daß es
hinsichtlich der Spezifikationen für die zu erfassenden Defekte wichtig
ist, Parameter auf das System anzuwenden.
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Durch die Anwendung von Parametern
kann das System leicht für
alle Palettentypen angepaßt
werden, wobei der Satz von zu untersuchenden Paletten manuell oder
automatisch ausgewählt
werden kann. Durch die Anwendung von Parametern können außerdem verschiedene
Qualitätsstandards
gemäß den durch jeden
Kunden geforderten Kriterien als Funktion der Endqualität der durch
jeden Kunden zu empfangenden Palette definiert werden. Dadurch wird
die Prüfzeit
beeinflußt,
weil, wenn ein Qualitätsstandard
festgelegt wird, der strenger ist als ein anderer, die Erkennungszeit
proportional zunehmen wird.
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Vorteile der Verwendung
eines automatischen Erkennungssystems
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Eines der Ziele, die durch die Installation
eines automatischen Kategorisierungssystems erreicht werden soll,
ist zweifellos die Erhöhung
der Produktqualität.
Es existieren mehrere Gründe,
die dazu beitragen, dieses Ziel zu erreichen.
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- – Die
Kategorisierungskriterien werden objektiv festgelegt: Die manuelle
Erkennungsverarbeitung überläßt die Kategorisierungsentscheidung
der Entscheidung einer Bedienungsperson, die die Palette prüft. Diese Entscheidung
kann zwischen zwei Bedienungspersonen oder auch bezüglich der
gleichen Bedienungsperson in Abhängigkeit
von Faktoren variieren, wie beispielsweise bei unzureichender oder
fehlender Beleuchtung, in Abhängigkeit
von der Müdigkeit
der Bedienungsperson, der Konzentrationsfähigkeit der Bedienungsperson,
usw. Ein automatisches Kategorisierungssystem verwendet immer die
gleichen Kriterien.
- – Auf
die Kategorisierungskriterien können
Parameter angewendet werden: Dieses Merkmal ermöglicht es, verschiedene Qualitätsstandards
gemäß den Anforderungen
der Kunden festzulegen, um nicht nur die Kategorisierungszeit, sondern
auch die Qualität
der durch Kunden empfangenen Paletten zu optimieren. Einige dieser
Variablen, auf die Parameter angewendet werden können, sind: a) die Meßwerte verschiedener Modelle,
b) die Kriterien zum Kategorisieren von Defekten unter Verwendung
einer Wissensbasis, die Information über verschiedene Qualitätsstandards
enthält.
- – Kontinuierlicher
Betrieb: Nachdem diese Systeme installiert sind, sind sie in der
Lage, 24 Stunden pro Tag zu arbeiten, weil sich die äußeren Bedingungen
nicht än dern.
Die Anzahl der pro Tag verarbeiteten Paletten würde dadurch erheblich zunehmen.
- – Statistische
Analyse und Überwachung
der Paletten: eine automatische Erkennung von Defekten ermöglicht eine
Kontrolle des Palettenzyklus. Nachdem die Palette kategorisiert
ist, kann ein Strichcode zum Spezifizieren des Defekttyps der Palette
hinzugefügt
werden. Dadurch muß die
Palette bei ihrer Ankunft in einer Reparaturwerkstatt nicht erneut
untersucht werden, sondern es muß lediglich der Code gelesen
werden, um die Palette anschließend
zu reparieren. Außerdem
könnte
der Code Informationen über
das Datum und den Ort der letzten Prüfung enthalten, wodurch die
Lebensdauer der Paletten, Kunden, die das Material am meisten beschädigen, Sendungen,
die einen charakteristischen Defekt enthalten, usw. kontrolliert
werden könnten.
- – Qualitätskontrolle
unmittelbar nach der Fertigung: Das System mißt implizite die Abmessungen
jeder Palette. Die Prüfung
der Abmessungen ist eine noch schnellere Verarbeitung als die Erfassung
von Defekten. Diese Prüfung
kann ausgeführt
werden unmittelbar nachdem die Paletten die Montagestraße verlassen, wobei
jene Paletten, die nicht die korrekten Abmessungen (innerhalb vorgegebener
Toleranzen) haben, ausgesondert werden können. Auf diese Weise kann
die Qualität
der Paletten hinsichtlich der Maßgenauigkeit und des Nicht-Vorhandenseins
von Defekten zertifiziert werden.
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Zusammenfassungen
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- I. Es wurde eine Analyse hinsichtlich der Machbarkeitsbedingungen
für ein
anschließendes
Projekt zum automatischen Kategorisieren einer Reihe von Defekten
ausgeführt,
wobei zusammenfassend zunächst
festgestellt wur de, daß die
allgemeine Kategorisierung mit den in dieser Machbarkeitsstudie
entwickelten Algorithmen möglich
ist.
- II. Es wurde ein System konstruiert, das in der Lage ist, einen
aus einem Gesamtsatz von Defekten ausgewählten Teilsatz von Defekten
in Echtzeit zu erkennen, wobei dieser Teilsatz verwendet worden
ist, um das Leistungsvermögen
des Systems unter Verwendung eines Satzes defekter Paletten zu bewerten.
Die mittlere Erkennungszeit beträgt
weniger als 3 Sekunden. Es muß jedoch
die Tatsache berücksichtigt
werden, daß für jede Palette
mehrere Bilder aufgenommen werden müssen. Dies bedeutet nicht,
daß die
Zeit zum Untersuchen der vollständigen
Palette zunehmen wird, weil durch die parallele Verarbeitung der
Algorithmen eine Mehrprozessorarchitektur gewählt werden kann.
- III. Die Anwendung von Parametern stellt einen der wesentlichen
Vorteile des Systems dar, weil schnell von einem Modell zu einem
anderen Modell umgeschaltet oder ein anderer Qualitätsstandard
spezifiziert werden kann.
