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Erkennung und Bewertung von Fehlerstrukturen in maschinell gefertigtem durchsichtigem Hohlglas

30.03.2001 - (idw) Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel

Vom 23. bis 28 .04. 2001 stellen Prof. Dr. Jürgen Angele und Dipl.-Ing. Alexander Stolpmann vom Institut für Medieninformatik des Fachbereichs Informatik der Fachhochschule Braunschweig/Wolfenbüttel auf der Hannover Messe das Forschungsprojekt "Erkennung und Bewertung von Fehlerstrukturen in maschinell gefertigtem durchsichtigem Hohlglas" vor.


Auf der Suche nach Fehlerstrukturen im Hohlglas: Prüfmuster mit Zeilenkamera Bedingt durch das Herstellungsverfahren weisen maschinell gefertigte Hohlgläser Fehler auf, die sich in folgende Fehlergruppen klassifizieren lassen:
· Fremdkörper
· Blasen
· Verformungen
· Risse
· Schlieren

Diese Fehler sollten durch ein bildverarbeitendes Verfahren bis zu möglichst kleinen Fehlergrößen erkannt werden. Hierbei war die Bearbeitungszeit für die Bildauswertung so zu optimieren, dass sie in der Größenordnung der Produktionsgeschwindigkeit industrieüblicher Glasherstellungsanlagen liegt.

Das Ziel des Vorhabens bestand also darin, ein Gesamtsystem zu entwickeln, das oben genannte Fehler in Gläsern mit hinreichender Sicherheit erkennt. Das Gesamtsystem besteht aus der Bildaufnahmetechnik, der Rechnertechnik und entsprechender Software. Im Vorhaben wurden einerseits die Aufnahmetechnik (Beleuchtung, Kameras) optimiert und andererseits die entsprechende Software entwickelt. Das System ist so konzipiert worden, dass es flexibel an unterschiedliche Fehlerarten und Gläser adaptierbar ist.

Der Schwerpunkt des Projektes lag in der Entwicklung von entsprechender Auswertungssoftware. Diese Software musste in der Lage sein, die hohe Variabilität von Fehlern zu beherrschen. Sie ist auf dem Bildverarbeitungssystem WiT aufgebaut, das bereits elementare Bildverarbeitungsalgorithmen enthält. Diese wurden in einer prototypischen Arbeitsweise graphisch interaktiv am Bildschirm zu höheren Operationen zusammengesetzt und durch selbstentwickelte Operatoren ergänzt.

Basierend auf diesen elementaren Bildverarbeitungsmethoden werden für die Erkennung von Fehlern wichtige Fehlermerkmale durch den Einsatz von statistischen Methoden höherer Ordnung, Wavelets und Laws-Measures gewonnen. Fehler werden dann basierend auf diesen Fehlermerkmalen mit Hilfe von Softcomputing-Methoden klassifiziert. Nur durch den Einsatz dieser Methoden ist eine erfolgreiche Fehlererkennung möglich geworden, da Standardmethoden zu wenig Variabilität zulassen, um schwierige Fehler mit hoher Sicherheit zu erkennen.

Damit das System möglichst flexibel einsetzbar ist, wurden genetische Algorithmen implementiert, um aus der Vielzahl der extrahierten Fehlermerkmale die entscheidenden automatisch herauszufinden.

Dieses Projekt wurde finanziert durch die Arbeitsgruppe Innovative Projekte (AGIP) des Ministeriums für Wissenschaft und Kultur des Landes Niedersachsen und entstand in Zusammenarbeit mit der Firma Bertram Bildverarbeitung GmbH, Bevern, und dem Ingenieurbüro Neumann-Olandt, Polle.
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