WO2022053095A1 - Method for testing components - Google Patents

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WO2022053095A1
WO2022053095A1 PCT/DE2021/100598 DE2021100598W WO2022053095A1 WO 2022053095 A1 WO2022053095 A1 WO 2022053095A1 DE 2021100598 W DE2021100598 W DE 2021100598W WO 2022053095 A1 WO2022053095 A1 WO 2022053095A1
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WO
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component
defects
volume model
testing components
image data
Prior art date
Application number
PCT/DE2021/100598
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German (de)
French (fr)
Inventor
Fabian LINDERMER
Susanne HASELHOFF
Benjamin STEININGER
Anna WAWRZINEK
Steven Piorun
Timo WILLIMEK
Sebastian BACHMAIER
Alexander PRAMS
Justin ISZATT
Jan WASGINT
Robin DEHDE
Jens SCHARFENSTEIN
Original Assignee
MTU Aero Engines AG
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Publication date
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component

Definitions

  • the invention relates to a method for testing components, in particular of turbomachines, with digital support.
  • test methods are used to test components, such as compressor blades, for the quality testing of components, in particular of turbomachines, as part of production or in particular also during the maintenance of turbomachines.
  • Well-known methods are, for example, visual inspections with special lighting systems, touch tests on the surfaces or computer-aided test methods using digital 3D models, with the damage patterns sometimes being so complex that they can hardly be reliably identified with the known methods.
  • the technicians responsible for component testing usually decide on the basis of empirical values which components or component defects (still) meet the requirements and which do not. Carrying out a component test is mentally exhausting for humans and tiring for the eyes. Frequent breaks and changes of task are necessary because the investigation work cannot be carried out in a concentrated manner over a long period of time. Despite these measures, damage is overlooked and only discovered in later iterations. In addition, automation of the known methods is hardly possible.
  • a method for testing components in particular of a turbomachine, is proposed with the following steps: a) providing a component; b) generating image data of the component surface; c) creating a photogrammetric volume model of the component from the image data; d) determining potential component defects on the volume model; e) generating 2D images of the component surface in the area of the determined potential component defects from the image data; and f) examining the 2D images of the component surface for actual component defects.
  • the proposed method enables supporting digital damage detection to increase the quality of component testing.
  • the aim of component testing is to detect external component damage such as cracks, inclusions, abrasions or other defects that are visible on the component surface.
  • the use of the method can in particular also reduce the amount of time required for component testing, with a certain degree of automation also being possible.
  • At least one component to be tested is provided, from which image data of the component surface are generated in a second method step b).
  • the component is either recorded with a passive sensor, such as a camera, or scanned with an active sensor, such as a laser scanner.
  • a passive sensor such as a camera
  • an active sensor such as a laser scanner.
  • robot-supported devices are used here, for example, which record stereo image data of the component in particular in a large number of camera positions.
  • a photogrammetric volume model of the component is created from the image data.
  • the geometry in particular including the surface structure of the component, is recorded in detail at the time the respective image data is recorded.
  • the result of this step is, in particular, a three-dimensional network of the component calculated from the image data, which is made available, for example, in the form of STL data.
  • Photogrammetry is based on the principle of stereoscopic vision, which is also found in human vision. Similarly, photogrammetry uses the information contained in two or more images of the same object taken from different angles to derive three-dimensional coordinates for each point that is particularly visible in multiple images. After the creation of a photogrammetric volume model, potential component defects in this volume model can be determined in step d).
  • Measurement errors can arise from noise in the image data or simply from the fact that the polygonization of the solid model in a certain area is not compatible with the chosen configuration.
  • 2D images of the component surface are generated from the image data in the area of the identified potential component defects. Because the solid model of the part is based on 2D images and the relationship of a position in the solid model to the 2D image or images used to create that part of the solid model is known, it is possible to access the 2D -Recalculate images and the corresponding position of a potential component defect in this 2D plane.
  • Each of the identified potential component defects is usually not only linked to the volume model and its position in the volume model, but in particular also to 2D coordinates that define the position of the potential component defect in the 2D images that were created during image data generation and the potential show component defects.
  • the 2D images of the component surface are checked for actual component defects.
  • This step can be reserved for the human eye in particular, with the inspection being supported by image analysis software, for example by processing the representation of the potential component defects such as higher contrasts, coloring or markings in the area of the potential component defects in the 2D images.
  • the technician can limit himself to examining preselected potential component defects using 2D images of the respective area on the component, determining whether the preselected potential component defects are actual component defects.
  • the proposed method thus enables a combination of a two-dimensional image analysis with a pre-selection of potential component defects on a volume model of the component and their assignment to this volume model.
  • the proposed pre-selection of potential component defects facilitates component testing, as a result of which the risk of component defects being overlooked can be significantly reduced with the aid of the method.
  • step g) feedback is given as to whether one or more potential component defects are actual component defects.
  • the feedback can be given in various ways, such as in digital form using at least one 2D image or the volume model, or by attaching a marking to the component itself. In this way, documentation and/or verification can be carried out as to whether a potential component defect determined in step d) is an actual component defect.
  • the data generated in the method are read into an evaluation algorithm and, in particular, evaluated by this evaluation algorithm.
  • the data generated in the test procedure By reading the data generated in the test procedure into an evaluation algorithm, documentation and statistical evaluation of the detected component defects can be carried out.
  • a suitable evaluation algorithm can also be used to digitally verify whether the potential component defects determined are actual component defects.
  • step d) data determined by means of the evaluation algorithm are used in particular in step d) to determine potential component defects on the volume model of the same or similar components.
  • This data results in particular from feedback on the results of previous component tests.
  • the methods that can be used to evaluate the feedback are referred to as “supervised learning” methods.
  • so-called neural networks and the methods known for their use are used for the evaluation and the learning process that is triggered thereby.
  • the actual component defects are displayed on the volume model in a further step i).
  • the technician performing the test an employee responsible for further evaluation of the data of the proposed method or for possible further treatment of the component defects, can locate the component defect(s) found on the volume model or on the actual component. For example, specific features of the components or properties of the volume model can be recognized in this way, in which potentially incorrect component defects are specified particularly frequently.
  • the actual component defects are documented in connection with their position on the volume model in a further step k).
  • fault-prone designs or production steps can be recognized or areas that are particularly stressed during operation of the component can be identified, in which component faults occur more frequently.
  • component data are used to create the photogrammetric volume model in step c).
  • the creation of the photogrammetric volume model can be simplified by means of the component data, or errors in the creation of a photogrammetric volume model can be detected.
  • systematic component defects such as those that occur when a component is warped, can also be detected.
  • potential component defects are determined in step d) using a simulated whetstone method along at least one predetermined surface of the volume model.
  • a simulated whetstone method is based in particular on a surface defect comparison, which is based on a digital version of the whetstone method:
  • the whetstone is simulated, for example by a straight line between two points, which is drawn on the surface of the 3D Models is moved along. The straight line is digitally checked for collisions as it moves across the surface. For example, collisions at component positions that should not have any elevation can represent potential component errors.
  • the invention relates to the use of the component defects determined when carrying out the method described above for testing components, in particular of a turbomachine, for the development of similar components.
  • the method described above there is a systematic evaluation and documentation of component defects, in particular in connection with their positioning on the volume model and thus on the component.
  • the information generated in the method described above can thus be used advantageously, particularly in the context of component simulations.
  • the invention relates to a device for carrying out the method for testing components, in particular of a turbomachine, as described above.
  • the device has a photogrammetry device for generating image data of the component surface of a component and a computing device which is set up to create a photogrammetric volume model of the component from the image data and to determine potential component defects in the volume model.
  • the computing device is set up to generate 2D images of the component surface in the area of the identified potential component defects from the image data and also has a human-machine interface, by means of which the 2D images of the component surface can be checked for actual component defects .
  • the device is set up in such a way that one or more of the previously described embodiments of the method, including the individual proposed method steps, can be carried out with the features described for this purpose.
  • FIG. 2 shows a schematic representation of a flow chart of an exemplary method according to the invention for testing components.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of the exemplary method according to the invention for testing components 10 in particular of a turbomachine.
  • a component for example in the form of a compressor blade
  • image data of the component surface 10a is generated by means of a photogrammetry device 11 provided for this purpose.
  • a photogrammetric volume model 21 of the component 10 is generated from this.
  • Potential component defects 25 are subsequently determined on this volume model 21 .
  • 2D images 15 of the component surface 10a are generated from the image data in the area of the determined potential component defects 25 .
  • actual component defects 26 are then determined, in particular with the aid of a man-machine interface 20.
  • one or more potential component defects 25 are actual component defects 26 .
  • the data generated in the method is read in and/or evaluated in an evaluation algorithm which is stored on a computing device 30 .
  • the actual component defects 26 are also documented in connection with their position on the volume model 21.
  • the data transmitted to the computing device 30, in particular the determined component defects 26, are finally stored in a database 40, in particular in order to be used in the development of similar components 10 .
  • a component 10 is provided and in a step b) image data of the component surface 10a are generated, in particular by means of cameras. From the image data, a photogrammetric volume model 21 of the component 10 is now created in step c), wherein For example, component data can also be used to create the photogrammetric volume model.
  • Potential component defects 25 are then determined on the volume model 21 in the next step d). These can be determined, for example, using a simulated whetstone method along at least one predetermined surface of the volume model 21 .
  • step e) 2D images 15 of the component surface 10a in the area of the identified potential component defects 25 are then generated from the image data generated in step b), in particular, which are used in step f) to check the 2D images 15 of the component surface 10a for actual Component error 26 occurred.
  • step g there is feedback as to whether one or more potential component defects 25 are actual component defects 26 .
  • step h the data generated in the method are read into an evaluation algorithm 31 stored in particular on a computing device 30 and/or evaluated by it or in some other way.
  • the data determined in particular by means of the evaluation algorithm 31 can be used in the proposed method for testing components 10, in particular when testing other identical or similar components 10, in particular in step d), to determine potential component defects 25 on the volume model 21.
  • step i the actual component defects 26 are displayed on the volume model 21, for example for their visualization.
  • step k which is also optional, the actual component defects 26 are also documented in connection with their position on the volume model 21 .

Abstract

The invention relates to a method for testing components (10), in particular of a continuous-flow machine. In carrying out the method, a component (10) is first provided, for example in the form of a compressor blade, and image data of the component surface (10a) are captured by means of a photogrammetry device (11) provided for this purpose. A volume model (21) of the component (10) is generated herefrom. Potential component defects (25) are then identified on said volume model (21) and actual component defects (26) are determined in particular using a human-machine interface (20).

Description

Verfahren zum Prüfen von Bauteilen Process for testing components
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Prüfen von Bauteilen insbesondere von Strömungsmaschinen mit digitaler Unterstützung. The invention relates to a method for testing components, in particular of turbomachines, with digital support.
Bei der Qualitätsprüfung von Bauteilen insbesondere von Strömungsmaschinen im Rahmen der Fertigung oder insbesondere auch bei der Wartung von Strömungsmaschinen werden zum Prüfen von Bauteilen wie beispielsweise von Verdichterschaufeln verschiedene Prüfverfahren eingesetzt. Bekannte Verfahren sind beispielsweise Sichtprüfungen mit speziellen Beleuchtungsaufbauten, Berührungsprüfungen der Oberflächen oder computergestützte Prüfverfahren mithilfe digitaler 3D-Modelle, wobei die Muster der Schäden teilweise so komplex sind, dass sie mit den bekannten Verfahren kaum zuverlässig erkennbar sind. Insbesondere ist bei einer computerunterstützten Auswertung die Unterscheidung zwischen Messfehlern und Bauteilfehlem schwierig. Unter Berücksichtigung der Ergebnisse dieser bekannten Verfahren entscheiden die für die Bauteilprüfung zuständigen Techniker meist aufgrund von Erfahrungswerten, welche Bauteile bzw. Bauteilfehler den Anforderungen (noch) entsprechen und welche nicht. Dabei ist die Durchführung einer Bauteilprüfung für den Menschen geistig anstrengend und ermüdend für die Augen. Häufige Pausen und Aufgabenwechsel sind notwendig, da die Untersuchungsarbeit nicht über längere Zeit konzentriert durchgeführt werden kann. Trotz dieser Maßnahmen werden Schäden übersehen und erst bei späteren Iterationen entdeckt. Darüber hinaus ist auch eine Automatisierung der bekannten Verfahren kaum möglich. Various test methods are used to test components, such as compressor blades, for the quality testing of components, in particular of turbomachines, as part of production or in particular also during the maintenance of turbomachines. Well-known methods are, for example, visual inspections with special lighting systems, touch tests on the surfaces or computer-aided test methods using digital 3D models, with the damage patterns sometimes being so complex that they can hardly be reliably identified with the known methods. In particular, in a computer-assisted evaluation it is difficult to differentiate between measurement errors and component errors. Taking into account the results of these known methods, the technicians responsible for component testing usually decide on the basis of empirical values which components or component defects (still) meet the requirements and which do not. Carrying out a component test is mentally exhausting for humans and tiring for the eyes. Frequent breaks and changes of task are necessary because the investigation work cannot be carried out in a concentrated manner over a long period of time. Despite these measures, damage is overlooked and only discovered in later iterations. In addition, automation of the known methods is hardly possible.
Hiervon ausgehend ist es eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes Verfahren zum Prüfen von Bauteilen insbesondere von Strömungsmaschinen vorzuschlagen. Dies wird erfindungsgemäß durch die Lehre der unabhängigen Ansprüche erreicht. Vorteilhafte Ausführungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche. Proceeding from this, it is an object of the present invention to propose an improved method for testing components, in particular of turbomachines. According to the invention, this is achieved by the teaching of the independent claims. Advantageous embodiments of the invention are the subject matter of the dependent claims.
Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zum Prüfen von Bauteilen insbesondere einer Strömungsmaschine mit folgenden Schritten vorgeschlagen: a) Bereitstellen eines Bauteils; b) Erzeugen von Bilddaten der Bauteiloberfläche; c) Erstellen eines photogrammetrischen Volumenmodells des Bauteils aus den Bilddaten; d) Ermitteln potentieller Bauteilfehler am Volumenmodell; e) Erzeugen von 2D-Bildem der Bauteil Oberfläche im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler aus den Bilddaten; und f) Prüfen der 2D-Bilder der Bauteiloberfläche auf tatsächliche Bauteilfehler. In order to solve the problem, a method for testing components, in particular of a turbomachine, is proposed with the following steps: a) providing a component; b) generating image data of the component surface; c) creating a photogrammetric volume model of the component from the image data; d) determining potential component defects on the volume model; e) generating 2D images of the component surface in the area of the determined potential component defects from the image data; and f) examining the 2D images of the component surface for actual component defects.
Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht eine unterstützende digitale Schadenserkennung zum Erhöhen der Qualität der Bauteilprüfung. Ziel der Bauteilprüfung ist das Erkennen äußerer Bauteilschäden, wie Risse, Einschlüsse, Abtragungen oder anderer Fehlstellen, die an der Bauteiloberfläche sichtbar sind. Durch die Anwendung des Verfahrens kann insbesondere auch der für die Bauteilprüfung erforderliche Zeitaufwand reduziert werden, wobei auch eine gewisse Automatisierung möglich ist. The proposed method enables supporting digital damage detection to increase the quality of component testing. The aim of component testing is to detect external component damage such as cracks, inclusions, abrasions or other defects that are visible on the component surface. The use of the method can in particular also reduce the amount of time required for component testing, with a certain degree of automation also being possible.
Im ersten Schritt a) des vorgeschlagenen Verfahrens wird wenigstens ein zu prüfendes Bauteil bereitgestellt, von welchem in einem zweiten Verfahrensschritt b) Bilddaten der Bauteiloberfläche erzeugt werden. Dabei wird das Bauteil entweder mit einem passiven Sensor, wie beispielsweise einer Kamera aufgenommen oder mit einem aktiven Sensor, wie beispielsweise einem Laserscanner gescannt. Abhängig von der Art und Komplexität eines Bauteils werden hierbei beispielsweise robotergestützte Einrichtungen eingesetzt, welche in einer Vielzahl von Kamerapositionen insbesondere Stereobilddaten des Bauteils aufzeichnen. In the first step a) of the proposed method, at least one component to be tested is provided, from which image data of the component surface are generated in a second method step b). The component is either recorded with a passive sensor, such as a camera, or scanned with an active sensor, such as a laser scanner. Depending on the type and complexity of a component, robot-supported devices are used here, for example, which record stereo image data of the component in particular in a large number of camera positions.
In einem weiteren Schritt c) wird aus den Bilddaten ein photogrammetrisches Volumenmodell des Bauteils erstellt. Dabei wird die Geometrie insbesondere einschließlich der Oberflächenstruktur des Bauteils zum Zeitpunkt der Aufnahme der jeweiligen Bilddaten im Detail erfasst. Ergebnis diesen Schritts ist insbesondere ein aus den Bilddaten berechnetes dreidimensionales Netz des Bauteils, welches beispielsweise in Form von STL-Daten zur Verfügung gestellt wird. Die Photogrammetrie basiert auf dem Prinzip des stereoskopischen Sehens, das auch beim menschlichen Sehen zu finden ist. In ähnlicher Weise nutzt die Photogrammetrie die Informationen, die in zwei oder mehr Bildern desselben Objekts aus unterschiedlichen Blickwinkeln enthalten sind, um dreidimensionale Koordinaten für jeden Punkt abzuleiten, der insbesondere auf mehreren Bildern sichtbar ist. Nach dem Erstellen eines photogrammetrischen Volumenmodells können im Schritt d) potentielle Bauteilfehler an diesem Volumenmodell ermittelt werden. Beispielsweise werden dabei alle Bereiche des Volumenmodells hervorgehoben, die von der idealisierten Bauteilform abweichen. Solche Abweichungen können durch tatsächliche Bauteilfehler oder durch einen möglichen Fehler während der Bilddatenerzeugung verursacht werden, die zusammengefasst als Messfehler bezeichnet werden können. Messfehler können durch Rauschen in den Bilddaten entstehen oder einfach dadurch, dass die Polygonisierung des Volumenmodells in einem bestimmten Bereich nicht mit der gewählten Konfiguration kompatibel ist. In a further step c), a photogrammetric volume model of the component is created from the image data. The geometry, in particular including the surface structure of the component, is recorded in detail at the time the respective image data is recorded. The result of this step is, in particular, a three-dimensional network of the component calculated from the image data, which is made available, for example, in the form of STL data. Photogrammetry is based on the principle of stereoscopic vision, which is also found in human vision. Similarly, photogrammetry uses the information contained in two or more images of the same object taken from different angles to derive three-dimensional coordinates for each point that is particularly visible in multiple images. After the creation of a photogrammetric volume model, potential component defects in this volume model can be determined in step d). For example, all areas of the volume model that deviate from the idealized component shape are highlighted. Such deviations can be caused by actual component errors or by a possible error during image data generation, which can be collectively referred to as measurement errors. Measurement errors can arise from noise in the image data or simply from the fact that the polygonization of the solid model in a certain area is not compatible with the chosen configuration.
In einem weiteren Schritt e) werden 2D-Bilder der Bauteiloberfläche im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler aus den Bilddaten erzeugt. Da das Volumenmodell des Bauteils auf 2D-Bildern basiert und das Verhältnis einer Position im Volumenmodell zu dem 2D-Bild bzw. zu den 2D-Bildem, die zur Erstellung dieses Teils des Volumenmodells verwendet wurden, bekannt ist, ist es möglich, auf die 2D-Bilder und die entsprechende Position eines potentiellen Bauteilfehlers in dieser 2D-Ebene zurückzurechnen. Jeder der ermittelten potentiellen Bauteilfehler ist üblicherweise nicht nur mit dem Volumenmodell und seiner Position in dem Volumenmodell verknüpft, sondern insbesondere auch mit 2D-Koordinaten, welche die Position des potentiellen Bauteilfehlers in den 2D-Bildern definieren, die während der Bilddatenerzeugung entstanden sind und den potentiellen Bauteilfehler zeigen. In a further step e), 2D images of the component surface are generated from the image data in the area of the identified potential component defects. Because the solid model of the part is based on 2D images and the relationship of a position in the solid model to the 2D image or images used to create that part of the solid model is known, it is possible to access the 2D -Recalculate images and the corresponding position of a potential component defect in this 2D plane. Each of the identified potential component defects is usually not only linked to the volume model and its position in the volume model, but in particular also to 2D coordinates that define the position of the potential component defect in the 2D images that were created during image data generation and the potential show component defects.
Die 2D-Bilder der Bauteiloberfläche werden im anschließenden Schritt f) auf tatsächliche Bauteilfehler geprüft. Dieser Schritt kann insbesondere dem menschlichen Auge vorbehalten sein, wobei die Prüfung von einer Bildauswertungssoftware unterstützt sein kann, beispielsweise durch eine Aufbereitung der Darstellung der potentiellen Bauteilfehler wie zum Beispiel durch höhere Kontraste, Einfärbungen oder Markierungen im Bereich der potentiellen Bauteilfehler in den 2D-Bildern. Bei der Bauteilprüfung kann sich der Techniker auf die Prüfung von bereits vorausgewählten potentiellen Bauteilfehlern anhand von 2D-Bildern des jeweiligen Bereichs am Bauteil beschränken, wobei er bestimmt, ob es sich bei den vorausgewählten potentiellen Bauteilfehlern um tatsächliche Bauteilfehler handelt. In the subsequent step f), the 2D images of the component surface are checked for actual component defects. This step can be reserved for the human eye in particular, with the inspection being supported by image analysis software, for example by processing the representation of the potential component defects such as higher contrasts, coloring or markings in the area of the potential component defects in the 2D images. During component inspection, the technician can limit himself to examining preselected potential component defects using 2D images of the respective area on the component, determining whether the preselected potential component defects are actual component defects.
Das vorgeschlagene Verfahren ermöglicht damit eine Kombination einer zweidimensionalen Bildauswertung mit einer Vorauswahl potentieller Bauteilfehler an einem Volumenmodell des Bauteils sowie deren Zuordnung zu diesem Volumenmodell. Insbesondere aufgrund der Computerunterstützung erleichtert die vorgeschlagene Vorauswahl potentieller Bauteilfehler die Bauteilprüfung, wodurch mithilfe des Verfahrens die Gefahr eines Übersehens von Bauteilfehlern deutlich reduzierbar ist. The proposed method thus enables a combination of a two-dimensional image analysis with a pre-selection of potential component defects on a volume model of the component and their assignment to this volume model. In particular due to the computer support, the proposed pre-selection of potential component defects facilitates component testing, as a result of which the risk of component defects being overlooked can be significantly reduced with the aid of the method.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen wird in einem weiteren Schritt g) rückgemeldet, ob es sich bei einem oder mehreren potentiellen Bauteilfehlern um tatsächliche Bauteilfehler handelt. Dabei kann die Rückmeldung auf verschiedene Weise erfolgen, wie beispielsweise in digitaler Form anhand wenigstens eines 2D-Bildes oder des Volumenmodells, oder über das Anbringen einer Markierung am Bauteil selbst. Auf diese Weise kann eine Dokumentation und/ oder Verifikation erfolgen, ob es sich bei einem im Schritt d) ermittelten potentiellen Bauteilfehler um einen tatsächlichen Bauteilfehler handelt. In one embodiment of the method for testing components, in a further step g) feedback is given as to whether one or more potential component defects are actual component defects. The feedback can be given in various ways, such as in digital form using at least one 2D image or the volume model, or by attaching a marking to the component itself. In this way, documentation and/or verification can be carried out as to whether a potential component defect determined in step d) is an actual component defect.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden in einem weiteren Schritt h) die im Verfahren erzeugten Daten in einen Auswertealgorithmus eingelesen und insbesondere von diesem Auswertealgorithmus ausgewertet. Durch das Einlesen der im Prüfverfahren erzeugten Daten in einen Auswertealgorithmus kann eine Dokumentation und statistische Auswertung der festgestellten Bauteilfehler erfolgen. Darüber hinaus kann mittels eines geeigneten Auswertealgorithmus auch eine digitale Verifikation erfolgen, ob es sich bei den ermittelten potentiellen Bauteilfehlern um tatsächliche Bauteilfehler handelt. In one embodiment of the method for testing components, in a further step h), the data generated in the method are read into an evaluation algorithm and, in particular, evaluated by this evaluation algorithm. By reading the data generated in the test procedure into an evaluation algorithm, documentation and statistical evaluation of the detected component defects can be carried out. In addition, a suitable evaluation algorithm can also be used to digitally verify whether the potential component defects determined are actual component defects.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden mittels des Auswertealgorithmus ermittelte Daten insbesondere im Schritt d) zum Ermitteln potentieller Bauteilfehler am Volumenmodell gleicher oder ähnlicher Bauteile verwendet. Diese Daten resultieren insbesondere aus den Rückmeldungen der Ergebnisse vorheriger Bauteilprüfungen. Auf diese Weise ist ein systematischer Lernprozess bei der Auswertung durchführbar, womit eine kontinuierliche Verbesserung der Ermittlung potentieller Bauteilfehler erreichbar ist. Die für die Auswertung der Rückmeldungen verwendbaren Verfahren werden als „supervised learning“- Verfahren bezeichnet. Insbesondere werden für die Auswertung und den damit angestoßenen Lernprozess sogenannte neuronale Netze sowie die für deren Einsatz bekannten Verfahren verwendet. Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden in einem weiteren Schritt i) die tatsächlichen Bauteilfehler am Volumenmodell dargestellt. Auf diese Weise kann insbesondere der Techniker, der die Prüfung durchführt, ein für eine weitere Auswertung der Daten des vorgeschlagenen Verfahrens oder ein für eine mögliche weitere Behandlung der Bauteilfehler zuständiger Mitarbeiter den bzw. die aufgefundenen Bauteilfehler am Volumenmodell oder am tatsächlichen Bauteil verorten. Beispielsweise können so spezifische Merkmale der Bauteile oder Eigenschaften des Volumenmodells erkannt werden, in welchen besonders häufig unzutreffend potentielle Bauteilfehler angegeben werden. In one embodiment of the method for testing components, data determined by means of the evaluation algorithm are used in particular in step d) to determine potential component defects on the volume model of the same or similar components. This data results in particular from feedback on the results of previous component tests. In this way, a systematic learning process can be carried out during the evaluation, with which a continuous improvement in the determination of potential component defects can be achieved. The methods that can be used to evaluate the feedback are referred to as “supervised learning” methods. In particular, so-called neural networks and the methods known for their use are used for the evaluation and the learning process that is triggered thereby. In one embodiment of the method for testing components, the actual component defects are displayed on the volume model in a further step i). In this way, the technician performing the test, an employee responsible for further evaluation of the data of the proposed method or for possible further treatment of the component defects, can locate the component defect(s) found on the volume model or on the actual component. For example, specific features of the components or properties of the volume model can be recognized in this way, in which potentially incorrect component defects are specified particularly frequently.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden in einem weiteren Schritt k) die tatsächlichen Bauteilfehler in Verbindung mit deren Position am Volumenmodell dokumentiert. Auf diese Weise können beispielsweise fehleranfällige Gestaltungen oder Fertigungsschritte erkannt werden oder während des Betriebs des Bauteils besonders beanspruchte Bereiche identifiziert werden, in welchen sich häufiger Bauteilfehler einstellen. In one embodiment of the method for testing components, the actual component defects are documented in connection with their position on the volume model in a further step k). In this way, for example, fault-prone designs or production steps can be recognized or areas that are particularly stressed during operation of the component can be identified, in which component faults occur more frequently.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden im Schritt c) Bauteildaten zum Erstellen des photogrammetrischen Volumenmodells verwendet. Mittels der Bauteildaten kann die Erstellung des photogrammetrischen Volumenmodells vereinfacht werden, oder es können Fehler bei der Erstellung eines photogrammetrischen Volumenmodells erkannt werden. Zudem können auch systematische Bauteilfehler, wie sie beispielsweise bei einem Verzug eines Bauteils auftreten, erkannt werden. In one embodiment of the method for testing components, component data are used to create the photogrammetric volume model in step c). The creation of the photogrammetric volume model can be simplified by means of the component data, or errors in the creation of a photogrammetric volume model can be detected. In addition, systematic component defects, such as those that occur when a component is warped, can also be detected.
Bei einer Ausführungsform des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen werden im Schritt d) potentielle Bauteilfehler mithilfe eines simulierten Abziehsteinverfahrens entlang wenigstens einer vorbestimmten Oberfläche des Volumenmodells ermittelt. Ein solches Verfahren basiert insbesondere auf einem Oberflächendefektvergleich, der auf einer digitalen Version des Abziehsteinverfahrens basiert: Im traditionellen Handwerk wird beispielsweise ein Stück Kreide über ein Werkstück geschoben, um auch kleine Fehlstellen deutlich sichtbar zu machen. Überall dort, wo die Kreide (Abziehstein) die Oberfläche berührt (was am wahrscheinlichsten ist, wenn Unebenheiten vorhanden sind), wird dieser Bereich farbig eingefärbt, so dass die Einkerbungen deutlich sichtbar sind. Im vorgeschlagenen Verfahrensschritt wird der Abziehstein simuliert, beispielsweise durch eine Gerade zwischen zwei Punkten, welche an der Oberfläche des 3D- Models entlang verschoben wird. Die Gerade wird während ihrer Bewegung über die Oberfläche digital auf Kollisionen überprüft. Beispielsweise können Kollisionen an Bauteilpositionen, welche keine Erhebung aufweisen sollten, potentielle Bauteilfehler darstellen. In one embodiment of the method for testing components, potential component defects are determined in step d) using a simulated whetstone method along at least one predetermined surface of the volume model. Such a method is based in particular on a surface defect comparison, which is based on a digital version of the whetstone method: In traditional craftsmanship, for example, a piece of chalk is pushed over a workpiece to make even small defects clearly visible. Wherever the chalk (hone) touches the surface (which is most likely if there are bumps), that area will be colored so that the indentations are clearly visible. In the proposed process step, the whetstone is simulated, for example by a straight line between two points, which is drawn on the surface of the 3D Models is moved along. The straight line is digitally checked for collisions as it moves across the surface. For example, collisions at component positions that should not have any elevation can represent potential component errors.
In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung die Verwendung der bei der Durchführung des vorausgehend beschriebenen Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen insbesondere einer Strömungsmaschine ermittelten Bauteilfehler für die Entwicklung ähnlicher Bauteile. Im vorausgehend beschriebenen Verfahren findet eine systematische Auswertung und Dokumentation von Bauteilfehlern insbesondere in Verbindung mit deren Positionierung am Volumenmodell und damit am Bauteil statt. Darüber hinaus ist auch eine Auswertung des Auftretens und der Häufigkeit bestimmter Bauteilfehler möglich, und damit die Generierung von wertvollen Informationen für die Entwicklung ähnlicher Bauteile. So sind die im vorausgehend beschriebenen Verfahren generierten Informationen insbesondere im Rahmen von Bauteilsimulationen vorteilhaft einsetzbar. In a further aspect, the invention relates to the use of the component defects determined when carrying out the method described above for testing components, in particular of a turbomachine, for the development of similar components. In the method described above, there is a systematic evaluation and documentation of component defects, in particular in connection with their positioning on the volume model and thus on the component. In addition, it is also possible to evaluate the occurrence and frequency of certain component defects and thus generate valuable information for the development of similar components. The information generated in the method described above can thus be used advantageously, particularly in the context of component simulations.
In einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung eine Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen insbesondere einer Strömungsmaschine, wie es vorausgehend beschrieben ist. Die Vorrichtung weist dabei eine Photogrammetrieeinrichtung zum Erzeugen von Bilddaten der Bauteiloberfläche eines Bauteils sowie eine Recheneinrichtung auf, welche eingerichtet ist, ein photogrammetrisches Volumenmodell des Bauteils aus den Bilddaten zu erstellen und um potentielle Bauteilfehler am Volumenmodell zu ermitteln. Ferner ist die Recheneinrichtung dazu eingerichtet, aus den Bilddaten 2D-Bilder der Bauteiloberfläche im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler zu erzeugen und weist ferner eine eine Mensch-Maschine-Schnittstelle auf, mittels welcher eine Prüfung der 2D-Bilder der Bauteiloberfläche auf tatsächliche Bauteilfehler durchführbar ist. Die Vorrichtung ist dabei so eingerichtet, dass eine oder mehrere der vorausgehend beschriebenen Ausführungsformen des Verfahrens einschließlich der einzelnen vorgeschlagenen Verfahrensschritte mit den hierzu beschriebenen Merkmalen ausführbar sind. In a further aspect, the invention relates to a device for carrying out the method for testing components, in particular of a turbomachine, as described above. The device has a photogrammetry device for generating image data of the component surface of a component and a computing device which is set up to create a photogrammetric volume model of the component from the image data and to determine potential component defects in the volume model. Furthermore, the computing device is set up to generate 2D images of the component surface in the area of the identified potential component defects from the image data and also has a human-machine interface, by means of which the 2D images of the component surface can be checked for actual component defects . The device is set up in such a way that one or more of the previously described embodiments of the method, including the individual proposed method steps, can be carried out with the features described for this purpose.
Weitere Merkmale, Vorteile und Anwendungsmöglichkeiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung im Zusammenhang mit den Figuren. Es zeigt Fig. 1 eine schematische Darstellung des beispielhaften erfindungsgemäßen Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen; und Further features, advantages and possible applications of the invention result from the following description in connection with the figures. It shows 1 shows a schematic representation of the exemplary method according to the invention for testing components; and
Fig. 2 eine schematische Darstellung eines Ablaufdiagramms eines beispielhaften erfindungsgemäßen Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen. 2 shows a schematic representation of a flow chart of an exemplary method according to the invention for testing components.
Fig. 1 zeigt eine schematische Darstellung des beispielhaften erfindungsgemäßen Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen 10 insbesondere einer Strömungsmaschine. Bei der Durchführung des Verfahrens wird zunächst ein Bauteil 10, beispielsweise in Form einer Verdichterschaufel bereitgestellt und mittels einer hierzu vorgesehenen Photogrammetrieeinrichtung 11 Bilddaten der Bauteiloberfläche 10a erzeugt. Hieraus wird ein photogrammetrisches Volumenmodell 21 des Bauteils 10 erzeugt. An diesem Volumenmodell 21 werden nachfolgend potentielle Bauteilfehler 25 ermittelt. Anschließend werden aus den Bilddaten im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler 25 2D-Bilder 15 der Bauteiloberfläche 10a erzeugt. Anhand dieser 2D- Bilder 15 der Bauteiloberfläche 10a werden anschließend insbesondere mithilfe einer Mensch- Maschine-Schnittstelle 20 tatsächliche Bauteilfehler 26 bestimmt. 1 shows a schematic representation of the exemplary method according to the invention for testing components 10 in particular of a turbomachine. When the method is carried out, a component 10, for example in the form of a compressor blade, is first provided and image data of the component surface 10a is generated by means of a photogrammetry device 11 provided for this purpose. A photogrammetric volume model 21 of the component 10 is generated from this. Potential component defects 25 are subsequently determined on this volume model 21 . Subsequently, 2D images 15 of the component surface 10a are generated from the image data in the area of the determined potential component defects 25 . Based on these 2D images 15 of the component surface 10a, actual component defects 26 are then determined, in particular with the aid of a man-machine interface 20.
Bei dem in Fig. 1 dargestellten beispielhaften Verfahren findet nach dem Bestimmen von tatsächlichen Bauteilfehlern eine Rückmeldung statt, dass es sich bei einen oder mehreren potentiellen Bauteilfehlem 25 um tatsächliche Bauteilfehler 26 handelt. Dabei erfolgt ein Einlesen und/ oder Auswerten der im Verfahren erzeugten Daten in einen Auswertealgorithmus, welcher auf einer Recheneinrichtung 30 gespeichert ist. Dabei erfolgt auch eine Dokumentation der tatsächlichen Bauteilfehler 26 in Verbindung mit deren Position am Volumenmodell 21. Die auf die Recheneinrichtung 30 übertragenen Daten, insbesondere die ermittelten Bauteilfehler 26 werden schließlich in einer Datenbank 40 gespeichert, insbesondere um bei der Entwicklung ähnlicher Bauteile 10 verwendet zu werden. In the exemplary method illustrated in FIG. 1 , after actual component defects have been determined, feedback is given that one or more potential component defects 25 are actual component defects 26 . In this case, the data generated in the method is read in and/or evaluated in an evaluation algorithm which is stored on a computing device 30 . The actual component defects 26 are also documented in connection with their position on the volume model 21. The data transmitted to the computing device 30, in particular the determined component defects 26, are finally stored in a database 40, in particular in order to be used in the development of similar components 10 .
Fig. 2 zeigt eine schematische Darstellung eines Ablaufdiagramms eines beispielhaften erfindungsgemäßen Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen 10. In einem ersten Schritt a) wird dabei ein Bauteil 10 bereit gestellt und in einem Schritt b) werden Bilddaten der Bauteiloberfläche 10a, insbesondere mittels Fotokameras erzeugt. Aus den Bilddaten wird nun im Schritt c) ein photogrammetrisches Volumenmodell 21 des Bauteils 10 erstellt, wobei beispielsweise auch Bauteildaten zum Erstellen des photogrammetrischen Volumenmodells verwendet werden können. Am Volumenmodell 21 werden daraufhin im nächsten Schritt d) potentielle Bauteilfehler 25 ermittelt. Diese können beispielsweise mithilfe eines simulierten Abziehsteinverfahrens entlang wenigstens einer vorbestimmten Oberfläche des Volumenmodells 21 ermittelt werden. Im Schritt e) werden dann aus den insbesondere im Schritt b) erzeugten Bilddaten 2D-Bilder 15 der Bauteiloberfläche 10a im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler 25 erzeugt, anhand welchen nun im Schritt f) eine Prüfung der 2D-Bilder 15 der Bauteiloberfläche 10a auf tatsächliche Bauteilfehler 26 erfolgt. 2 shows a schematic representation of a flowchart of an exemplary method according to the invention for testing components 10. In a first step a) a component 10 is provided and in a step b) image data of the component surface 10a are generated, in particular by means of cameras. From the image data, a photogrammetric volume model 21 of the component 10 is now created in step c), wherein For example, component data can also be used to create the photogrammetric volume model. Potential component defects 25 are then determined on the volume model 21 in the next step d). These can be determined, for example, using a simulated whetstone method along at least one predetermined surface of the volume model 21 . In step e), 2D images 15 of the component surface 10a in the area of the identified potential component defects 25 are then generated from the image data generated in step b), in particular, which are used in step f) to check the 2D images 15 of the component surface 10a for actual Component error 26 occurred.
In einem weiteren, optionalen Schritt g) findet eine Rückmeldung statt, ob es sich bei einem oder mehreren potentiellen Bauteilfehlern 25 um tatsächliche Bauteilfehler 26 handelt. In einem weiteren optionalen Schritt h) werden die im Verfahren erzeugten Daten in einen insbesondere auf einer Recheneinrichtung 30 gespeicherten Auswertealgorithmus 31 eingelesen und/ oder von diesem oder auf andere Art ausgewertet. Die insbesondere mittels des Auswertealgorithmus 31 ermittelten Daten können bei dem vorgeschlagenen Verfahren zur Prüfung von Bauteilen 10 insbesondere bei der Prüfung weiterer gleicher oder ähnlicher Bauteile 10 verwendet werden, insbesondere im Schritt d), zur Ermittlung potenzieller Bauteilfehler 25 am Volumenmodell 21. In einem weiteren, optionalen Schritt i) werden die tatsächlichen Bauteilfehler 26 beispielsweise zu deren Visualisierung am Volumenmodell 21 dargestellt. Und in einem anderen, ebenfalls optionalen Schritt k) werden die tatsächlichen Bauteilfehler 26 darüber hinaus in Verbindung mit deren Position am Volumenmodell 21 dokumentiert. In a further, optional step g), there is feedback as to whether one or more potential component defects 25 are actual component defects 26 . In a further optional step h), the data generated in the method are read into an evaluation algorithm 31 stored in particular on a computing device 30 and/or evaluated by it or in some other way. The data determined in particular by means of the evaluation algorithm 31 can be used in the proposed method for testing components 10, in particular when testing other identical or similar components 10, in particular in step d), to determine potential component defects 25 on the volume model 21. In a further In an optional step i), the actual component defects 26 are displayed on the volume model 21, for example for their visualization. And in another step k), which is also optional, the actual component defects 26 are also documented in connection with their position on the volume model 21 .
BEZUGSZEICHENLISTE REFERENCE LIST
10 Bauteil 10 component
10a Bauteiloberfläche 10a component surface
11 Photogrammetrieeinrichtung11 Photogrammetry facility
15 2D-Bilder 20 Mensch-Maschine-Schnittstelle15 2D images 20 Human-machine interface
21 Volumenmodell 21 solid model
25 potentielle Bauteilfehler 25 potential component failures
26 tatsächliche Bauteilfehler 26 actual component failures
30 Recheneinrichtung 31 Auswertealgorithmus 30 computing device 31 evaluation algorithm
40 Datenbank 40 database

Claims

ANSPRÜCHE EXPECTATIONS
1. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen (10) insbesondere einer Strömungsmaschine, gekennzeichnet durch die Schritte: a) Bereitstellen eines Bauteils (10); b) Erzeugen von Bilddaten der Bauteiloberfläche (10a); c) Erstellen eines photogrammetrischen Volumenmodells (21) des Bauteils (10) aus den Bilddaten; d) Ermitteln potentieller Bauteilfehler (25) am Volumenmodell (21); e) Erzeugen von 2D-Bildern (15) der Bauteiloberfläche (10a) im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler (25) aus den Bilddaten; und f) Prüfen der 2D-Bilder (25) der Bauteiloberfläche (10a) auf tatsächliche Bauteilfehler (26). 1. A method for testing components (10), in particular a turbomachine, characterized by the steps: a) providing a component (10); b) generating image data of the component surface (10a); c) creating a photogrammetric volume model (21) of the component (10) from the image data; d) determining potential component defects (25) on the volume model (21); e) generating 2D images (15) of the component surface (10a) in the area of the identified potential component defects (25) from the image data; and f) checking the 2D images (25) of the component surface (10a) for actual component defects (26).
2. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß Anspruch 1, gekennzeichnet durch den weiteren Schritt: g) Rückmelden, ob es sich bei einen oder mehreren potentiellen Bauteilfehlern (25) um tatsächliche Bauteilfehler (26) handelt. 2. Method for testing components according to claim 1, characterized by the further step: g) feedback as to whether one or more potential component defects (25) are actual component defects (26).
3. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch den weiteren Schritt: h) Einlesen und/ oder Auswerten der im Verfahren erzeugten Daten in einen Auswertealgorithmus (31). 3. Method for testing components according to one of the preceding claims, characterized by the further step: h) reading and/or evaluating the data generated in the method in an evaluation algorithm (31).
4. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass mittels des Auswertealgorithmus (31) ermittelte Daten insbesondere im Schritt d) zum Ermitteln potentieller Bauteilfehler (25) gleicher oder ähnlicher Bauteile (10) verwendet werden. 4. Method for testing components according to claim 3, characterized in that data determined by means of the evaluation algorithm (31) are used in particular in step d) to determine potential component defects (25) of the same or similar components (10).
5. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß wenigstens einem der Ansprüche 2 bis 4, gekennzeichnet durch den weiteren Schritt: i) Darstellen der tatsächlichen Bauteilfehler (26) am Volumenmodell (21). Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß wenigstens einem der Ansprüche 2 bis 5, gekennzeichnet durch den weiteren Schritt: k) Dokumentieren der tatsächlichen Bauteilfehler (26) in Verbindung mit deren Position am Volumenmodell (21). Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß wenigstens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt c) Bauteildaten zum Erstellen des photogrammetrischen Volumenmodells (21) verwendet werden. Verfahren zum Prüfen von Bauteilen gemäß wenigstens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass im Schritt d) die potentiellen Bauteilfehler (25) mithilfe eines simulierten Abziehsteinverfahrens entlang wenigstens einer vorbestimmten Oberfläche des Volumenmodells (21) ermittelt werden. Verwendung der bei der Durchführung des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen (10) insbesondere einer Strömungsmaschine gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche ermittelten Bauteilfehler (26) für die Entwicklung ähnlicher Bauteile (10). Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens zum Prüfen von Bauteilen (10) insbesondere einer Strömungsmaschine gemäß wenigstens einem der Ansprüche 1 bis 8, gekennzeichnet durch eine Photogrammetrieeinrichtung (11) zum Erzeugen von Bilddaten der Bauteiloberfläche (10a) eines Bauteils (10) sowie eine Recheneinrichtung, welche eingerichtet ist, ein photogrammetrisches Volumenmodell (21) des Bauteils (10) aus den Bilddaten zu erstellen, potentielle Bauteilfehler (25) am Volumenmodell (21) zu ermitteln, aus den Bilddaten 2D-Bilder (15) der Bauteiloberfläche (10a) im Bereich der ermittelten potentiellen Bauteilfehler (25) zu erzeugen sowie durch eine Mensch- Maschine-Schnittstelle (20), mittels welcher eine Prüfung der 2D-Bilder (25) der Bauteiloberfläche (10a) auf tatsächliche Bauteilfehler (26) durchführbar ist. 5. Method for testing components according to at least one of claims 2 to 4, characterized by the further step: i) Representation of the actual component defects (26) on the volume model (21). Method for testing components according to at least one of Claims 2 to 5, characterized by the further step: k) documenting the actual component defects (26) in connection with their position on the volume model (21). Method for testing components according to at least one of the preceding claims, characterized in that in step c) component data are used to create the photogrammetric volume model (21). Method for testing components according to at least one of the preceding claims, characterized in that in step d) the potential component defects (25) are determined using a simulated whetstone method along at least one predetermined surface of the volume model (21). Use of the component defects (26) determined when carrying out the method for testing components (10), in particular a turbomachine according to one of the preceding claims, for the development of similar components (10). Device for carrying out the method for testing components (10), in particular a turbomachine, according to at least one of Claims 1 to 8, characterized by a photogrammetry device (11) for generating image data of the component surface (10a) of a component (10) and a computing device which is set up to create a photogrammetric volume model (21) of the component (10) from the image data, to determine potential component defects (25) on the volume model (21), from the image data to create 2D images (15) of the component surface (10a) in the area of the to generate determined potential component defects (25) and through a man-machine interface (20) by means of which an examination of the 2D images (25) of the component surface (10a) for actual component defects (26) can be carried out.
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