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Bildverarbeitung CNC-Maschinen das Sehen beibringen

| Redakteur: Katharina Juschkat

Eckelmann hat seine Kompetenzen im Bereich Bildverarbeitung in einem Machine-Vision-Expertenteam neu organisiert. Auf der SPS IPC Drives präsentiert der Automatisierer den neuen Schwerpunkt „Integrated Machine Vision“ und informiert über die Möglichkeiten der Bildverarbeitung an CNC-Maschinen.

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Designt für „Integrated Machine Vision“: Die E°Cambox von Eckelmann enthält Kamera, Objektiv und Beleuchtung.
Designt für „Integrated Machine Vision“: Die E°Cambox von Eckelmann enthält Kamera, Objektiv und Beleuchtung.
(Eckelmann)

„Wir sind seit 2006 Lösungsanbieter für Anwendungen der industriellen Bildverarbeitung in Maschinen und Anlagen“, erklärt Dr. Marco Münchhof, Vorstand von Eckelmann. „Anfangs ging es um die Justage von Bearbeitungsprogrammen nach der Lage der Werkstücke. Jetzt erweitern wir den Blick auf Lösungen für Maschinen und richten uns strategisch auf eine steigende Nachfrage unserer Maschinenbaukunden nach Vision-Technologie aus, die in die Steuerung und die Bedienung der Maschine perfekt integriert ist und sich darüber hinaus in überlagerte Systeme wie ERP oder MES einfügt.“

Damit Bildverarbeitung Maschinen um universelle sensorische Fähigkeiten erweitert, die dem menschlichen Auge ähnlich sind, muss sie intelligent und ganzheitlich in die Steuerung und Prozesse eingebunden werden. Der Mehrwert von Bildverarbeitung liegt nicht in den Bildern an sich, sondern in den Aussagen und Entscheidungen, die man aus ihnen für die Steuerung von Maschinen oder Prozessen ableitet.

Arno Dewald, Leiter des Machine-Vision-Teams bei Eckelmann, erklärt: „Unsere Kernkompetenz liegt in der applikationsspezifischen Integration sowie der intelligenten Auswertung und Interpretation von Bildsensordaten.“

Machine-Vision punktet vor allem bei der Qualitätskontrolle

An Maschinen gibt es vielfältige Aufgaben, die mit Hilfe von Bildverarbeitung schnell, präzise und kostengünstig realisiert werden können. Für Standardaufgaben adaptiert das Unternehmen Lösungen auf Basis seiner E°Cambox. Für spezielle Anforderungen werden auch kundenspezifische Komplett-Lösungen realisiert, von der Beleuchtung über die Optik bis zur Auswertung und individuellen Integration in die Maschinensteuerung.

Zu den Basics zählt die Livebild-Darstellung auf der Bedienoberfläche der Maschine. Häufig werden Identifikation oder Objekterkennung aufgrund visueller Merkmale mit Bildverarbeitung gelöst, dies kann z. B. das Lesen von QR- oder Barcodes und Optical Character Recognition (OCR) sein, aber auch die Identifikation und Klassifikation von Bauteilen per Mustererkennung. Diese Daten werden in Track-, Trace- und Control-Anwendungen genutzt.

Typische Anwendungsfälle sind auch diverse 2D/3D-Messaufgaben, z. B. für die Lagekorrektur von Bauteilen, Restplattenverarbeitung oder auch die zyklische Verschleißkontrolle eines Fräswerkzeugs.

Auch ein automatisierbares Kalibrieren und Einmessen auf das Werkzeug- bzw. Maschinenkoordinatensystem soll mit optischen Systemen mit Präzision gelöst werden können. Da mechanische Toleranzen im Gegensatz zu mechanischen Sensoren keine Rolle spielen, stellt ein Vision-System eine gute Alternative dar, um z. B. die Lage eines Werkstücks zu ermitteln.

Nach wie vor ist die Qualitätskontrolle, also eine automatisierte I.O./N.i.O.-Prüfung, eine Stärke von Machine Vison. Denn hier sind ihre Möglichkeiten gefragt, u.a. in der schnellen dimensionalen Vermessung von Objekten, der Erkennung von diversen Fehlermustern an Oberflächen oder auch der Prüfung auf Vollständigkeit. Konkrete Beispiele sind die Schweißnahtverfolgung oder die Inspektion von Solar-Wafern, oder auch die Überprüfung, ob ein lesbarer Barcode korrekt aufgedruckt wurde. Bei der Qualitätskontrolle geht es nicht nur um die Dokumentation, sondern um die Nutzung dieser Daten, um Prozesse in Echtzeit zu optimieren oder das Werkstück direkt nachzuarbeiten.

Bildverarbeitung als Schlüsseltechnologie für Industrie 4.0-Anwendungen

„Ein großes Wachstumspotential für Bildverarbeitung in Maschinen sehen wir künftig auch in Industrie 4.0- Anwendungen“, sagt Arno Dewald: „Per Bildverarbeitung lassen sich hier sehr einfach und schnell vielfältige Informationen über ein Werkstücke gewinnen, die für seine Bearbeitung relevant sind.“

Cyber-physical Systems (CPS) und Internet-der-Dinge (IoT) werden auf Bildverarbeitung angewiesen sein. Denn Verfahren zur visuellen Objektidentifikation sollen in industriellen Fertigungsprozessen häufig elektronischen Lösungen mit RFID-Chips überlegen sein.

„Warum sollte man Informationen am Werkstück speichern, die man leicht maschinell sehen und erkennen kann?“, fragt Arno Dewald und skizziert mögliche Einsatzszenarien: „Mit kamerabasierten Tracking und Tracing haben wir etwa im Bereich Elektronikfertigung weitreichende Erfahrungen gesammelt. Gemäß unserem Motto, Bildverarbeitung als universellen Sensor ganzheitlich in die Automatisierung einzubeziehen, gehen wir schon heute einen wesentlichen Schritt weiter und integrieren die Daten in unsere Echtzeit-Regelung.“

SPS IPC Drives: Halle 7, Stand 320

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