ES2936507T3 - Procedimiento y dispositivo para detectar puntos defectuosos - Google Patents

Abstract

La invención se refiere a un método para detectar defectos en materiales de fibra colocados en una herramienta, determinando un perfil de altura usando un sensor de sección de luz láser y detectando defectos dentro del material de fibra en base al perfil de altura. Para ello, primero se lleva a cabo un análisis preliminar, en el que se evalúan estadísticamente las subáreas individuales. A continuación, se examinan las posibles áreas de error mediante un análisis detallado de reconocimiento de patrones. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN

Procedimiento y dispositivo para detectar puntos defectuosos

La invención se refiere a un procedimiento para detectar puntos defectuosos en el material de fibra tendido sobre una herramienta de un material compuesto de fibra para la producción de un componente de material compuesto de fibra. La invención también se refiere a un dispositivo para detectar tales puntos defectuosos y a un dispositivo de tendido de fibra con un dispositivo de este tipo para detectar puntos defectuosos.

Debido a la propiedad especial de tener una resistencia y rigidez particularmente altas con un peso específico relativamente bajo, los materiales compuestos de fibra se utilizan ahora en muchas áreas. No es raro que, a este respecto, componentes grandes, críticos para la seguridad, como por ejemplo los armazones de alas o los elementos de carga, estén fabricados de un material compuesto de fibra. Sin embargo, la desventaja de los componentes compuestos de fibra son los altos costes de fabricación, que se deben al proceso de fabricación, que a menudo es difícil de automatizar.

Sin embargo, precisamente en los sectores aeroespacial y de la automoción en particular, existe el deseo de poder producir tantos componentes como sea posible a partir de un material compuesto de fibra en la misma tirada de producción, con el fin de reducir los costes unitarios para poder establecer elementos constructivos de compuesto de fibra en componentes o artículos complejos, que se fabrican en grandes cantidades. Sin embargo, también es deseable un proceso de fabricación automatizado para elementos constructivos grandes, como los armazones de alas de aviones o las palas de rotor de turbinas eólicas, ya que estos componentes grandes provocan costes de personal muy elevados si el proceso de fabricación, en particular el tendido de las fibras, es llevado a cabo manualmente.

Por ejemplo, a partir del documento DE 102010 015 027 A1 se conoce un dispositivo de tendido de fibra, en el que unos robots son guiados sobre un sistema de carriles circunferencial, cada uno de los cuales tiene un cabezal de tendido con el que se pueden tender productos semiacabados de fibra sobre una herramienta prevista en el centro del sistema de carriles circunferencial. Esta forma de tender productos semiacabados de fibra con la ayuda de robots permite automatizar el proceso de tendido para formar la forma del componente que se va a producir, lo que es particularmente beneficioso para la producción de componentes grandes.

Sin embargo, con los crecientes intentos de automatizar tales procesos de tendido, el aspecto de la garantía de calidad se está volviendo cada vez más importante, en particular cuando se van a fabricar componentes críticos para la seguridad a partir de un material compuesto de fibra en un proceso de fabricación automatizado. Los ahorros logrados a través de la automatización de los procesos generalmente se ven anulados por una mayor garantía de calidad, en particular en el componente terminado, así como por una mayor tasa de descartes.

Por ejemplo, por los documentos DE 102013 104 545 A1, DE 102013 104 546 A1 y DE 102013 112 260 A1 se conocen procedimientos y dispositivos para detectar puntos defectuosos en productos semiacabados de fibra tendidos, en los que se registra una imagen de profundidad de la superficie de producto semiacabado de fibra de los productos semiacabados de fibra tendidos con ayuda de un sensor de sección de luz láser y luego se detectan puntos defectuosos a partir de esta imagen de profundidad. Dado que la evaluación de una imagen de profundidad, en particular en el caso de componentes muy grandes, es muy intensiva desde el punto de vista computacional y es deseable una capacidad de detección de puntos defectuosos en tiempo real, se utilizan previamente otros sistemas de detección para un análisis preliminar, como el registro del componente mediante cámaras térmicas, por ejemplo. Sin embargo, estos sistemas adicionales hacen que el proceso global sea más complejo y costoso.

Por Sharifzadeh, S. et. al.: "Robust Surface Abnormality Detection for a Robotic Inspection System", IFAC-PAPERSONLINE, tomo 49, n.° 21, 5 de septiembre de 2016, páginas 301-308, se conoce un procedimiento para detectar puntos defectuosos en una superficie de aluminio, en el que se escanea toda la superficie mediante un escáner láser, luego se identifican las potenciales áreas defectuosas y, a continuación, se detectan los puntos defectuosos con la ayuda de un algoritmo de clasificación.

Ante estos antecedentes, el objetivo de la presente invención es especificar un procedimiento mejorado para detectar puntos defectuosos y un dispositivo mejorado para este fin, con los que puedan detectarse puntos defectuosos de manera fiable y rápida y, por lo tanto, que sean fundamentalmente capaces de funcionar en tiempo real.

El objetivo se consigue de acuerdo con la invención con el procedimiento de acuerdo con la reivindicación 1, el dispositivo de acuerdo con la reivindicación 13, así como la instalación de acuerdo con la reivindicación 14.

De acuerdo con la reivindicación 1, se propone un procedimiento para detectar puntos defectuosos en material de fibra tendido sobre una herramienta de un material compuesto de fibra para la producción de un componente de material compuesto de fibra, en donde se determina un perfil de altura de una superficie de material de fibra de un material de fibra tendido sobre la herramienta por medio de un dispositivo de determinación de perfil de altura y el perfil de altura determinado se almacena como conjunto de datos digitales o base de datos en una memoria de datos electrónica. A continuación se determinan uno o más puntos defectuosos en el material de fibra tendido, entre otras cosas, mediante el análisis apropiado del perfil de altura determinado mediante una unidad de evaluación.

De acuerdo con la invención está ahora previsto que, con la ayuda de la unidad de evaluación, que está configurada correspondientemente como unidad computacional electrónica, el perfil de altura se subdivida en una pluralidad de subáreas o celdas de cuadrícula que, de manera correspondiente, se corresponden con las subáreas o celdas de cuadrícula sobre la superficie de material de fibra del material de fibra tendido. Como resultado, toda la superficie de material de fibra, cuyo nivel de altura está representado por el perfil de altura, se subdivide en subáreas individuales, por ejemplo, con la ayuda de una estructura de cuadrícula, de modo que también se puede entender todo el conjunto de datos digitales del perfil de altura como una pluralidad de subconjuntos de datos, cada uno de los cuales corresponde a una subárea del perfil de altura o de la superficie de material de fibra.

Para cada una de estas subáreas, se determina ahora una desviación estadística de los niveles de altura del perfil de altura relevante para la respectiva subárea por medio de una evaluación estadística y luego, en función de la desviación estadística determinada de los niveles de altura, se establece si la subárea relevante que acaba de ser examinada es una potencial área defectuosa, que tenga al menos un potencial punto defectuoso en el material de fibra tendido.

Tal desviación estadística puede ser, por ejemplo, una desviación de los niveles de altura con respecto a un nivel de altura promedio de esta subárea, de modo que se pueda concluir a partir de ello que posiblemente haya un defecto. Una desviación estadística es, en particular, un procedimiento de estimación con el que, sobre la base de los niveles de altura dentro de la respectiva subárea, se puede estimar si existe o no un potencial defecto. La ventaja radica en este sentido en que, sobre la base de la evaluación estadística, que se puede llevar a cabo rápidamente, se puede establecer de manera muy rápida y eficiente si una subárea es posiblemente (es decir, con cierta probabilidad) defectuosa o no. Las subáreas sin defectos quedan entonces fuera de exámenes adicionales, lo que significa que se puede llevar a cabo un examen del perfil de altura en cuanto a puntos defectuosos de una manera muy selectiva.

Si se encontró una potencial área defectuosa, esto inicialmente solo significa que se puede suponer (con cierta probabilidad) que existe al menos un potencial punto defectuoso en el material de fibra tendido en la potencial área defectuosa respectiva, pero sin que exista certeza al respecto. Después, con la ayuda de la evaluación estadística de las subáreas individuales, únicamente deben descartarse y eliminarse aquellas subáreas en las que se pueda suponer con una probabilidad muy alta o con certeza que no contienen ningún punto defectuoso. Para la verificación posterior, más intensiva desde el punto de vista computacional, solo hay unas pocas subáreas en las que se pueda suponer que hay puntos defectuosos, lo cual aún debe verificarse, sin embargo, en una etapa posterior.

Si se ha establecido así al menos una potencial área defectuosa, en una segunda etapa se determinan datos de propiedades del material de fibra tendido a partir de una base de datos almacenada para cada una de estas potenciales áreas defectuosas, describiendo los datos de propiedades una o más propiedades del material de fibra tendido. En función de los datos de propiedades determinados para la respectiva potencial área defectuosa, se detecta un punto defectuoso analizando y examinando la potencial área defectuosa por medio de la unidad de evaluación sobre la base de los datos de propiedades determinados.

Los datos de propiedades, que están contenidos en la base de datos, son registrados a este respecto previamente por medio de un sistema de sensores adecuado para la propiedad respectiva y se almacenan en una memoria de datos digital. En una forma de realización ventajosa, los datos de propiedades son los niveles de altura del perfil de altura que se determinó previamente, de modo que se utiliza la misma base de datos tanto para el primer análisis preliminar como para el segundo análisis.

En el caso de componentes muy grandes en particular, el presente procedimiento puede usarse para detectar muy rápidamente, sin ningún equipo de detección adicional, si la preforma tendida sobre la herramienta contiene puntos defectuosos correspondientes o no, ya que en una primera etapa se eliminan inicialmente todas las áreas en las que pueden descartarse con una probabilidad cercana a la certeza que haya puntos defectuosos y, a continuación, en una segunda etapa, las subáreas restantes se examinan con la ayuda de procedimientos de examen intensivos desde el punto de vista computacional, pero muy precisos, como por ejemplo los procedimientos de detección de patrones, con el fin de poder detectar correspondientes puntos defectuosos en componentes grandes y, dado el caso, categorizar el tipo de defecto.

Es concebible, por tanto, que, a modo de ejemplo, una vez completado el proceso de tendido se escanee el componente en un proceso de control de calidad subsiguiente con la ayuda del dispositivo de determinación de perfil de altura (por ejemplo, un sistema de sensores de formación de imágenes seleccionado y dirigido) y, a continuación, se lleve a cabo la detección de puntos defectuosos. Sin embargo, también es concebible que el sensor del dispositivo de determinación de perfil de altura esté integrado en el cabezal de tendido de una instalación de tendido de fibra automatizado y que, durante el tendido de los materiales de fibra, que generalmente se tienden sobre la herramienta como materiales de fibra en forma de tiras por así decir, sin fin, se genere un perfil de altura correspondiente de los materiales de fibra ya tendidos, de modo que ya se lleva a cabo una correspondiente detección de puntos defectuosos durante el proceso de tendido y, por lo tanto, se pueden aumentar los ciclos de reloj.

Además, resulta ventajoso a este respecto que, cuando se detectan puntos defectuosos correspondientes, el proceso puede interrumpirse para o bien corregir el punto defectuoso o bien, dado el caso, desechar el componente. El proceso de tendido de fibra también se puede interrumpir para evitar consecuencias graves que pueden derivarse de tipos específicos de defectos. También pueden desencadenarse otras respuestas del sistema en función del tipo de defecto.

El dispositivo de determinación de perfil de altura puede ser, por ejemplo, un dispositivo en el que el perfil de altura se determine con la ayuda de un procedimiento de proyección de luz óptico. En un procedimiento de proyección de luz óptico, la superficie de material de fibra se ilumina con la luz de una fuente de luz desde una primera dirección, la luz reflejada desde la superficie de material de fibra es capturada por una cámara desde otra segunda dirección y el perfil de altura se calcula entonces por una unidad de evaluación de imágenes en función de la luz reflejada a partir de los datos de imagen capturados.

Al iluminar la superficie de material de fibra con un ángulo definido y capturar la luz reflejada con un ángulo definido diferente, se puede registrar cualquier perfil de la superficie de material de fibra de los materiales de fibra tendidos, dependiendo de la estructuración fina de la luz de iluminación, de modo que se obtiene un perfil de altura sumamente preciso de la superficie de material de fibra de los materiales de fibra tendidos. La iluminación se puede realizar a este respecto mediante delimitación por puntos, líneas, franjas u otros patrones claros/oscuros definidos y suele limitarse a un área concreta. La luz emitida es ventajosamente luz láser, que se proyecta en forma de línea recta en un ángulo correspondiente sobre la superficie de material de fibra, de modo que los niveles de altura del perfil de altura del perfil de altura pueden derivarse a partir de las desviaciones resultantes con respecto a la línea recta. Tanto la iluminación de la superficie de material de fibra como la captura de la luz reflejada se realizan a este respecto con un ángulo inferior o igual a 90° con respecto a la superficie de material de fibra. Para el material preimpregnado de fibra de carbono, el láser suele estar en perpendicular a la superficie de material y la cámara está inclinada. Para fibra de vidrio, por ejemplo, ambos están inclinados con el mismo ángulo con respecto al suelo.

Por punto defectuoso en el sentido de la presente invención se entiende una variación del material o la fibra que puede conducir, por ejemplo, a una estructura defectuosa o a un componente defectuoso. Tales variaciones del material o la fibra pueden ser, por ejemplo, defectos del material, cortes de la fibra, desprendimientos de material o apertura de cabos del material. Además, las propiedades mecánicas del material de fibra se ven perjudicadas por la variación del material o la fibra de las fibras de un material de fibra, de modo que la resistencia y rigidez específicas del peso del componente posterior ya no se pueden implementar. Los puntos defectuosos en el sentido de la presente invención también pueden ser defectos de tendido en cuyo caso el material de fibra se tiende de forma solapada o con una separación intolerable. Tales saltos o escalones dentro de la superficie de material de fibra de los materiales de fibra tendidos pueden detectarse como correspondientes puntos defectuosos y, dado el caso, corregirse, lo que favorece la garantía de calidad. Burbujas de aire, ondulaciones de las fibras, así como la compresión del material también pueden ser puntos defectuosos en el sentido de la presente invención.

Los puntos defectuosos en el sentido de la presente invención también pueden ser cuerpos extraños, como por ejemplo restos de película, materiales de tipo partículas de polvo o granos de arena o similares.

Por material compuesto de fibra en el sentido de la presente invención se entiende un material constituido por al menos dos partes que consta principalmente de, o presenta principalmente, un material de fibra por un lado y un material de matriz por otro lado. El material de fibra que se tiende sobre la herramienta puede ser a este respecto material de fibra seco o material de fibra preimpregnado, produciéndose el componente de material compuesto de fibra posterior curando el material de matriz infundido en el material de fibra.

En una forma de realización ventajosa, por medio de la unidad de evaluación se lleva a cabo un procedimiento de aprendizaje automático (por ejemplo, un procedimiento de detección automática de patrones) con respecto a los datos de propiedades dentro del área defectuosa relevante para cada potencial área defectuosa sobre la base de los datos de propiedades de la potencial área defectuosa relevante, con el fin de poder detectar puntos defectuosos. A este respecto, los inventores observaron que los puntos defectuosos en los materiales de fibra tendidos crean patrones correspondientes en los datos de propiedades que pueden ser detectados automáticamente.

Por lo tanto, es concebible que, sobre la base de los niveles de altura del perfil de altura en tanto que datos de propiedades de una potencial área defectuosa, se lleve a cabo un procedimiento de aprendizaje automático con respecto a los niveles de altura dentro de la potencial área defectuosa relevante a fin de detectar patrones de defectos que indiquen un punto defectuoso, detectándose entonces un punto defectuoso en las potenciales áreas defectuosas relevantes en función de los patrones de defectos detectados. Cada punto defectuoso, que puede producirse cuando el material de fibra es tendido de manera automatizada, se puede detectar a este respecto como un patrón de defectos con la ayuda de los niveles de altura o de una representación correspondiente de los mismos, siendo potencial detectar tales patrones de defectos con la ayuda de un procedimiento de aprendizaje automático, que es intensivo desde el punto de vista computacional. Después se puede determinar un tipo de defecto a partir de los patrones de defectos que se han detectado, dado el caso, con la ayuda del procedimiento de aprendizaje automático.

En otra forma de realización ventajosa, antes de que se lleve a cabo la detección de patrones de defectos por medio del procedimiento de aprendizaje automático, se le enseñan uno o más tipos de puntos defectuosos al procedimiento de aprendizaje con la ayuda de datos de entrenamiento predeterminados, siendo por tanto el procedimiento de aprendizaje automático un procedimiento del ámbito del aprendizaje automático. De esta manera, el proceso de aprendizaje automático se entrena para los tipos de puntos defectuosos correspondientes con vistas a la detección de patrones y así puede luego detectarlos correspondientemente a partir las potenciales áreas defectuosas sobre la base de los datos de propiedades respectivos.

En una forma de realización ventajosa, los datos de propiedades son, entre otros, los niveles de altura del perfil de altura. Sin embargo, son también propiedades concebibles una tensión superficial, una emisividad con respecto a la luz emitida, un grado de translucidez, una distribución de presión, una distribución de calor, rugosidad, brillo, colores, grado de curado, densidad y/o contrastes, que se detectan con la ayuda de un sistema de sensores apropiado y se almacenan como datos de propiedades. Por ejemplo, al determinar el perfil de altura sobre la base de un procedimiento de sección de luz, se pueden registrar, entre otras cosas, la intensidad de la luz reflejada utilizada para el procedimiento de sección de luz, el ancho de la línea de luz y/o la distribución de calor o la reflexión de calor y se pueden derivar a partir de ello las propiedades correspondientes (tales como, por ejemplo, distribución de calor, contrastes, rugosidad, etc.). La reflexión de calor se puede registrar mediante un sistema de medición termográfico, si se utiliza como complemento.

En una forma de realización ventajosa se determina la posición de la potencial área defectuosa en la que se detectó un punto defectuoso en la segunda etapa y se emite correspondientemente como salida, de modo que un punto defectuoso detectado puede ser inspeccionado, por ejemplo, por el pertinente personal formado en calidad. Sin embargo, también es concebible que los datos se procesen adicionalmente, por ejemplo, para provocar respuestas automáticas del sistema.

En otra forma de realización ventajosa, el perfil de altura es subdividido en sus subáreas de tal manera que subáreas contiguas se solapan. Esto garantiza que, en caso de que se produzcan defectos que abarquen varias subáreas, también se puedan cubrir áreas correspondientemente más grandes en la evaluación estadística y, por lo tanto, las subáreas no terminen estáticamente en sus respectivas áreas contiguas.

En otra forma de realización ventajosa, con el punto defectuoso del material de fibra tendido se determina un tipo de punto defectuoso en función del patrón de defectos detectado, de modo que no solo sea posible establecer si hay un punto defectuoso y dónde se encuentra, sino que también pueda establecerse qué tipo de defecto se ha producido en el material de fibra tendido. El tipo de defecto o el tipo de punto defectuoso se puede detectar a este respecto, por ejemplo, con la ayuda de un patrón de defectos, ya que cada patrón de defectos que se detectó, por ejemplo, mediante un procedimiento de detección automática de patrones, presenta propiedades características de un tipo específico de defecto, lo que significa que el tipo de punto defectuoso correspondiente se puede clasificar con ayuda del patrón de defectos.

En otra forma de realización ventajosa, potenciales áreas defectuosas adyacentes, que se identificaron como potenciales áreas defectuosas con ayuda de la evaluación estadística, se combinan en una potencial área defectuosa común y se toman como base para el procesamiento posterior en tanto que potencial área defectuosa común. La intensiva verificación subsiguiente de la potencial área defectuosa respectiva, por ejemplo, con la ayuda del procedimiento de detección automática de patrones, se refiere, por tanto, a la potencial área defectuosa común, que se ha constituido a partir de varias potenciales áreas defectuosas individuales, lo que significa que pueden identificarse y clasificarse en particular puntos defectuosos que abarcan varias subáreas como un defecto conexo.

A este respecto, no es absolutamente necesario que las potenciales áreas defectuosas sean contiguas entre sí en tanto que subáreas. Asimismo es concebible combinar también como subáreas aquellas potenciales áreas defectuosas que se sitúan dentro de un entorno correspondiente y dado el caso no son contiguas entre sí.

En una forma de realización muy especialmente ventajosa, para cada subárea, como desviación estadística se determina la desviación estándar con respecto a los niveles de altura del perfil de altura relevante para la respectiva subárea, en donde, en función de la desviación estándar determinada para la subárea respectiva se establece entonces si la subárea respectiva es una potencial área defectuosa. Si la desviación estándar determinada se sitúa por encima de un valor límite establecido, se asume que hay un punto defectuoso y la subárea se identifica como una potencial área defectuosa. La precisión y la velocidad del procedimiento de detección se pueden controlar a este respecto a través del valor límite. Si se elige un valor límite muy bajo, normalmente se identifican como potenciales áreas defectuosas, que posteriormente resultan no contener puntos defectuosos, más subáreas que si se eligiera un valor límite más alto. De esta manera, la precisión de la detección de puntos defectuosos también se puede ajustar en última instancia a través del valor límite.

En otra forma de realización ventajosa, en función de los niveles de altura del perfil de altura dentro de la respectiva potencial área defectuosa se determina un denominado centroide de nivel de altura, que representa aproximadamente el centro calculado de un defecto que se va a identificar. Este centroide de nivel de altura se puede derivar a este respecto a partir de los valores individuales del perfil de altura, que representan el nivel de altura, y por lo tanto también se puede determinar computacionalmente de forma rápida, de manera similar a la desviación estadística. En un entorno predeterminado alrededor del centroide de nivel de altura determinado se utilizan entonces los datos de propiedades para detectar puntos defectuosos, de modo que el examen de los datos de propiedades se restringe a aquellos datos que se sitúan en el entorno del centroide relevante y, por lo tanto, con muy alta probabilidad forman parte del defecto. De esta manera, pueden determinarse patrones de defectos correspondientes alrededor del centroide de nivel de altura determinado por medio de un procedimiento de detección de patrones automático que se llevará a cabo, por ejemplo, sobre la base del nivel de altura.

En otra forma de realización muy ventajosa, el perfil de altura se determina en forma de una imagen de profundidad en color, en la que un nivel de altura del perfil de altura se representa mediante un valor de brillo o de color correspondiente. Diferentes valores de brillo o de color representan a este respecto diferentes niveles de altura, por lo que el perfil de altura se puede reconocer únicamente a partir de la distribución de valores de brillo o de color de la imagen de profundidad en color. Estos valores de brillo o de color sirven a este respecto como representaciones de los niveles de altura dentro del perfil de altura y, por lo tanto, pueden tomarse como base para el procedimiento en tanto que representantes de los niveles de altura.

El objetivo también se consigue, por lo demás, de acuerdo con la invención con el dispositivo de detección de puntos defectuosos de acuerdo con la reivindicación 13, en donde el dispositivo está configurado para llevar a cabo el procedimiento descrito anteriormente y tiene un dispositivo de determinación de perfil de altura para determinar el perfil de altura y una unidad de evaluación para detectar puntos defectuosos. El dispositivo de determinación de perfil de altura tiene, a este respecto, al menos un sensor para realizar una exploración de la superficie de material de fibra, que está fijado o puede fijarse a un robot y, por lo tanto, puede desplazarse relativamente con respecto a la superficie de material de fibra.

De acuerdo con la invención, el objetivo también se consigue con la instalación de tendido de fibra de acuerdo con la reivindicación 14, en donde la instalación de tendido de fibra está configurada para tender material de fibra sobre una herramienta para producir un componente de material compuesto de fibra. La instalación de tendido de fibra presenta un cabezal de tendido de fibra, con el cual el material de fibra alimentado al cabezal de tendido de fibra puede depositarse sobre una herramienta en forma de un material de fibra, por así decir, sin fin. Asimismo, la instalación de tendido de fibra presenta un dispositivo de detección de puntos defectuosos, como se mencionó anteriormente, para poder detectar así puntos defectuosos correspondientes.

A este respecto, el sensor del dispositivo de determinación de perfil de altura puede estar configurado como un efector final autónomo en un robot, en donde, una vez tendido el material de fibra por el cabezal de tendido de fibra, se escanea entonces el componente con la ayuda del sensor y se determina el perfil de altura. Sin embargo, también es concebible que el sensor del dispositivo de determinación de perfil de altura esté dispuesto en el cabezal de tendido de fibra para así escanear la superficie a medida que se tiende el material de fibra.

La invención se explica con más detalle a modo de ejemplo por medio de las figuras adjuntas. Muestran:

Figura 1 - Representación esquemática de un perfil de altura;

Figura 2 - Representación esquemática del perfil de altura con subáreas subdivididas;

Figura 3 - Representación esquemática de un perfil de altura con potenciales áreas defectuosas identificadas;

Figura 4 - Representación esquemática de la detección de patrones de defectos dentro de una potencial área defectuosa;

Figura 5 - Representación esquemática del modo de proceder para medir un defecto clasificado;

Figura 6 - Representación esquemática de una instalación.

La figura 1 muestra esquemáticamente un perfil de altura 1 de una superficie de material de fibra escaneada, representando el perfil de altura los niveles de altura individuales en forma de una imagen de profundidad en color o una imagen en escala de grises. Para ello, el perfil de altura 1 presenta diferentes valores de brillo o de color, que caracterizan en cada caso diferentes niveles de altura. Para obtener imágenes simplificadas, los valores individuales de brillo, intensidad y/o color relevantes para la invención y que caracterizan un defecto están caracterizados en el ejemplo de la figura 1 mediante un patrón con el fin de reflejar fielmente la imagen de profundidad en color en las imágenes.

Para obtener el perfil de altura, primero se escanea una superficie de los materiales de fibra tendidos con la ayuda de un dispositivo de determinación de perfil de altura. Tal dispositivo de determinación de perfil de altura puede ser, por ejemplo, un sensor de sección de luz láser. Los datos que se originan en este proceso de escaneo se convierten luego en una imagen de profundidad, como resultado de lo cual un valor de brillo o de color correspondiente caracteriza en esta imagen de profundidad un nivel de altura específico. En la mayoría de los casos, el conjunto de datos generado por el sensor de sección de luz láser es una imagen de medición que representa los niveles de altura de la superficie que se observa utilizando valores de brillo.

En un procesamiento previo, el perfil de altura primero se procesa interpolando áreas con poca información, se ajusta a escala a un tamaño de imagen de trabajo definido y la matriz de imagen se suaviza en consecuencia.

Una imagen de profundidad de entrada así generada, interpolada, ajustada a escala y suavizada a partir de un sensor de sección de luz láser, como se muestra esquemáticamente y a modo de ejemplo en la figura 1, se alimenta luego al procedimiento de acuerdo con la invención.

Después de esta preparación de datos, se lleva a cabo el análisis preliminar rápido propiamente dicho. En cuanto al aspecto temporal, es ventajoso que este análisis preliminar rápido se lleve a cabo en una denominada unidad de procesamiento gráfico (GPU), que permite procesar áreas individuales en paralelo. Para un análisis preliminar concreto, es decir, la determinación de potenciales áreas defectuosas, se coloca una estructura de cuadrícula 2 sobre la imagen de medición 1 procesada, por lo que el perfil de altura 1 o la imagen de medición se subdivide en una pluralidad de subáreas 3. Cada subárea 3 contiene así parte de los niveles de altura de todo el perfil de altura, en concreto aquellos niveles de altura que están correspondientemente cubiertos por la subárea.

Una subdivisión de este tipo en subáreas 3 individuales con ayuda de una estructura de cuadrícula 2 se puede ver, a este respecto, en la figura 2.

En los ejemplos de realización de las figuras 1 y 2, el perfil de altura 1 presenta dos áreas en las que se encuentra un punto defectuoso 4a, 4b. En la siguiente etapa del proceso, ahora se deben encontrar aquellas subáreas 3 en las que, con toda probabilidad, se encuentran los puntos defectuosos 4a y 4b en el perfil de altura 1.

Para cada subárea 3 se determina una desviación estadística de los niveles de altura del perfil de altura relevante para la subárea 3 respectiva por medio de una evaluación estadística, de modo que se pueda establecer cómo de grande es la desviación estadística de los niveles de altura. La desviación estándar, por ejemplo, es adecuada para esto como criterio de defecto. Si la desviación estándar está por encima de un valor límite definido, se puede suponer que la subárea 3 relevante es una potencial área defectuosa en la que existe una alta probabilidad de que se encuentre un punto defectuoso.

Dado que los valores de intensidad de la matriz de imagen representan en cada caso un nivel de altura, la desviación estándar describe la variación de la altura dentro de una subárea. Por lo tanto, la desviación estándar es adecuada como criterio de defecto, en particular en el caso de imágenes de profundidad en color o imágenes en escala de grises en las que los niveles de altura están representados por valores de brillo, intensidad y/o color.

Las potenciales celdas defectuosas situadas una al lado de otra se combinan a continuación, a este respecto, para formar una potencial área defectuosa, de modo que el resultado de este análisis preliminar rápido pueda reducirse a dos potenciales áreas defectuosas esenciales en el ejemplo de realización de las figuras. Esto se muestra a modo de ejemplo en la figura 3, donde se han identificado dos potenciales áreas defectuosas 5a y 5b, en donde la potencial área defectuosa 5a contiene el defecto o punto defectuoso 4a, mientras que la potencial área defectuosa 5b contiene el punto defectuoso 4b. Ambas potenciales áreas defectuosas se han formado, a este respecto, a partir de dos subáreas situadas una al lado de otra.

Estas dos potenciales áreas defectuosas 5a y 5b se someten ahora a un análisis adicional, detallado y computacionalmente intensivo, haciéndose referencia únicamente a la potencial área defectuosa 5b con el punto defectuoso 4b en lo sucesivo de esta explicación.

En el caso de que no se hayan detectado potenciales áreas defectuosas, el análisis finaliza en este punto y comienza el análisis de la imagen de medición registrada posteriormente.

Si se han identificado potenciales áreas defectuosas, estas se utilizan como datos de entrada para el segundo análisis intensivo. En este sentido, no solo se puede identificar si existe un punto defectuoso, sino también qué clasificación tiene este punto defectuoso, es decir, si se trata de un punto defectuoso de pliegue, torsión o cuerpo extraño. Para clasificar las manifestaciones individuales se utiliza una denominada máquina de vectores de soporte (SVM), que representa un procedimiento para la detección automática de patrones (un procedimiento de aprendizaje automático). Las denominadas características histograma de gradientes orientados (HOG) se utilizan como características para describir las diferentes clases (sin defecto, pliegue, torsión, cuerpo extraño), calculándose estas características en un entorno definido alrededor del centroide de brillo de una subimagen de área defectuosa. Además, se determinan la intensidad de imagen promedio y el ángulo de gradiente promedio y, dado el caso, la amplitud de gradiente promedio en celdas individuales más pequeñas en el entorno del centroide de brillo de la subimagen. Este modo de proceder ejemplar se muestra en la figura 4 a modo de ejemplo.

Dentro del área de datos del perfil de altura definida por la potencial área defectuosa 5b se determina un centroide de brillo 6, que en principio representa un centroide de nivel de altura dentro de la potencial área defectuosa 5b. Alrededor de este centroide 6 se delimita ahora un área 7, que se subdivide en celdas de cuadrícula 8 individuales. Sobre la base de la determinación del centroide de brillo 6, este marco 7 se sitúa de manera definida dentro de los valores para los defectos contenidos en el perfil de altura. Al subdividir en celdas de cuadrícula 8 individuales, la detección de patrones ahora se puede llevar a cabo usando un procedimiento de detección automática de patrones o un procedimiento de aprendizaje automático con la ayuda de las características de histograma de gradientes orientados y la intensidad de imagen promedio con el ángulo de gradiente promedio y la amplitud de gradiente promedio.

En la figura 4 se detecta a modo de ejemplo un pliegue de material 4b como punto defectuoso mediante este procedimiento.

A este respecto, el procedimiento de detección automática de patrones o el procedimiento de aprendizaje automático se puede enseñar de antemano mediante datos de entrenamiento apropiados para poder entrenar el procedimiento de detección de patrones o el procedimiento de aprendizaje automático correspondientemente para reconocer los patrones de defectos relevantes, en particular en procedimientos relacionados con el aprendizaje automático. Para estimar la calidad de la clasificación, se enseñan al sistema en cada caso 10 ejemplos diferentes de cada tipo de defecto. En un procedimiento basado en una máquina de vectores de soporte, se puede utilizar para ello una variante C-SVC con un núcleo de función de base radial (RBF). Luego se lleva a cabo una validación cruzada por diez.

Finalmente, como se muestra a modo de ejemplo en la figura 5, se puede medir el defecto detectado o el punto defectuoso detectado. Para ello, por ejemplo, se puede usar un enfoque basado en gradientes usando un filtro Sobel.

Esta etapa de medición recibe, como datos de entrada, la estructura de evaluación de la subimagen defectuosa previamente clasificada. A continuación se usa un filtro Sobel dependiente de la dirección, alternando con una dirección preferencial horizontal y vertical. Las matrices generadas representan la longitud de los gradientes como valores de brillo. A continuación, se aplica un valor umbral previamente definido a la imagen en escala de grises para extraer los bordes defectuosos. Se genera una máscara binaria con valores mayores o iguales al valor umbral y menores al valor umbral. Los bordes defectuosos verticales y horizontales se aproximan luego en grados apropiados. Estos sirven como base para la medición del defecto.

Finalmente, la figura 6 muestra un dispositivo de detección de puntos defectuosos 10 que tiene un robot 11, un sensor de sección de luz láser 12 dispuesto en el robot 11 como efector final, así como una unidad de evaluación 13. Con la ayuda del sensor de sección de luz láser 12 se arroja una luz láser en un primer ángulo definido sobre una superficie de material de fibra 14 que se va a examinar, que es capturada con la ayuda de una cámara en un ángulo definido diferente. El robot ahora se mueve con respecto a la superficie de material de fibra 14 y, por lo tanto, escanea la superficie de modo que se pueda determinar un perfil de altura correspondiente con la ayuda del sensor de sección de luz láser 12. Este perfil de altura se reenvía luego a la unidad de evaluación 13 para detectar puntos defectuosos, tal y como se describió anteriormente.

Lista de referencias

1 - perfil de altura

2 - estructura de cuadrícula

3 - subáreas

4a, 4b - puntos defectuosos

5a, 5b - potenciales áreas defectuosas

6 - centroide

7 - marco de observación

8 - celdas de cuadrícula

10 - dispositivo de detección de puntos defectuosos

11 - robot

12 - sensor de sección de luz láser

13 - unidad de evaluación

14 - superficie de material de fibra

Claims (14)

REIVINDICACIONES

1. Procedimiento para detectar puntos defectuosos (4a, 4b) en material de fibra tendido sobre una herramienta de un material compuesto de fibra para producir un componente de material compuesto de fibra, con las etapas de:

- determinar un perfil de altura (1) de una superficie de material de fibra (14) de un material de fibra tendido sobre la herramienta por medio de un dispositivo de determinación de perfil de altura y almacenar el perfil de altura (1) como conjunto de datos digitales en una memoria de datos electrónica y

caracterizado por que, por medio de una unidad de evaluación (13),

- el perfil de altura (1) se subdivide en una pluralidad de subáreas (3) que corresponden a subáreas (3) correspondientes en la superficie de material de fibra (14) del material de fibra tendido,

- para cada subárea (3) se determina por medio de una evaluación estadística una desviación estadística de los niveles de altura del perfil de altura (1) relevante para la respectiva subárea (3) y, luego, en función de la desviación estadística determinada de los niveles de altura, se establece si la subárea (3) relevante es una potencial área defectuosa (5a, 5b) en la que se pueda suponer que en la subárea (3) hay al menos un potencial punto defectuoso (4a, 4b) en el material de fibra tendido, y, si se ha determinado previamente al menos una potencial área defectuosa (5a, 5b),

- para cada potencial área defectuosa (5a, 5b) se determinan en cada caso datos de propiedades del material de fibra tendido a partir de una base de datos almacenada, en donde los datos de propiedades describen una o más propiedades del material de fibra tendido, y entonces se detecta un punto defectuoso (4a, 4b) en las potenciales áreas defectuosas (5a, 5b) en función de una evaluación de los datos de propiedades determinados.

2. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado por que, por medio de la unidad de evaluación, para cada potencial área defectuosa (5a, 5b) se lleva a cabo, sobre la base de los datos de propiedades de la potencial área defectuosa (5a, 5b) relevante, un procedimiento de aprendizaje automático con respecto a los datos de propiedades dentro de la potencial área defectuosa (5a, 5b) relevante a fin de detectar patrones de defectos y después se detecta un punto defectuoso (4a, 4b) en las potenciales áreas defectuosas (5a, 5b) relevantes en función de los patrones de defectos detectados.

3. Procedimiento según la reivindicación 1 o 2, caracterizado por que, por medio de la unidad de evaluación, para cada potencial área defectuosa (5a, 5b) se lleva a cabo, sobre la base de los datos de propiedades de la potencial área defectuosa (5a, 5b) relevante, un procedimiento de aprendizaje automático con respecto a los datos de propiedades dentro de la potencial área defectuosa (5a, 5b) relevante a fin de detectar patrones de defectos y después se detecta un punto defectuoso en las potenciales áreas defectuosas (5a, 5b) relevantes en función de los patrones de defectos detectados, en donde, con la ayuda del procedimiento de aprendizaje automático, sobre la base de los patrones de defectos detectados, se tipifica el punto defectuoso detectado y se detecta un tipo de defecto.

4. Procedimiento según la reivindicación 2 o 3, caracterizado por que, antes de llevar a cabo la detección de patrones de defectos, por medio del procedimiento de aprendizaje automático se le enseñan al procedimiento de aprendizaje uno o más tipos de puntos defectuosos con la ayuda de datos de entrenamiento predeterminados.

5. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que los datos de propiedades de la base de datos son los niveles de altura del perfil de altura, una tensión superficial, una emisividad, un grado de translucidez, una distribución de presión, una distribución de temperatura, rugosidad, brillo, colores, grado de curado, densidad y/o contrastes.

6. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que se determina la posición de la potencial área defectuosa (5a, 5b) en la que se ha detectado un punto defectuoso (4a, 4b) y se emite como salida.

7. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el perfil de altura (1) se subdivide de tal manera que subáreas (3) contiguas se solapan.

8. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que potenciales áreas defectuosas (5a, 5b) adyacentes se combinan en una potencial área defectuosa (5a, 5b) común y, en tanto que potencial área defectuosa (5a, 5b) común, se toman como base para el procesamiento posterior.

9. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que, para cada subárea (3), como desviación estadística se determina la desviación estándar con respecto a los niveles de altura del perfil de altura (1) relevante para la respectiva subárea (3), en donde, en función de la desviación estándar determinada para la respectiva subárea (3), se establece si la respectiva subárea (3) es una potencial área defectuosa (5a, 5b).

10. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que, en función de los niveles de altura del perfil de altura (1) dentro de la potencial área defectuosa (5a, 5b) respectiva, se determina un centroide de nivel de altura, en donde, en un entorno predeterminado alrededor del centroide de nivel de altura determinado, se utilizan los niveles de altura para la detección de patrones de defectos por medio del procedimiento de detección automática de patrones que se va a llevar a cabo.

11. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el perfil de altura (1) se determina en forma de una imagen de profundidad en color o imagen en escala de grises, en la que un nivel de altura del perfil de altura (1) se representa mediante un valor de brillo o de color correspondiente.

12. Procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, caracterizado por que el perfil de altura (1) se determina mediante el dispositivo de determinación de perfil de altura por medio de un procedimiento de proyección de luz óptico, en el que la superficie de material de fibra se ilumina con la luz de una fuente de luz desde una primera dirección, la luz reflejada por la superficie de material de fibra es capturada con una cámara desde otra segunda dirección y se calcula entonces el perfil de altura (1) mediante una unidad de evaluación de imágenes en función de la luz reflejada a partir de los datos de imagen capturados.

13. Dispositivo de detección de puntos defectuosos (10) para detectar puntos defectuosos (4a, 4b) en material de fibra tendido sobre una herramienta de un material compuesto de fibra para producir un componente de material compuesto de fibra, configurado para llevar a cabo el procedimiento según una de las reivindicaciones anteriores, en donde el dispositivo de detección de puntos defectuosos (10) tiene un dispositivo de determinación de perfil de altura y una unidad de evaluación (13) para detectar puntos defectuosos (4a, 4b), en donde el dispositivo de determinación de perfil de altura tiene un sensor para realizar un barrido de la superficie de material de fibra (14), que está fijado o puede fijarse a un robot (11).

14. Instalación de tendido de fibra para tender material de fibra sobre una herramienta para producir un componente de material compuesto de fibra con un cabezal de tendido de fibra y un dispositivo de detección de puntos defectuosos (10) según la reivindicación 13, en donde el sensor para realizar un barrido de la superficie de material de fibra (14) está dispuesto en el cabezal de tendido de fibra.