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Autor: Aleksandar Simic

Statistische Detektion von Anomalien in Bilddaten von Mikrobauteilen

Statistische Detektion von Anomalien in Bilddaten von Mikrobauteilen

Statistische Defekterkennung mittels Hauptkomponentenanalyse
Benjamin Staar ORCID Icon, Mirko Kück, Abderrahim Ait Alla ORCID Icon, Michael Lütjen ORCID Icon, Michael Freitag ORCID Icon, Aleksandar Simic
Optische Messsysteme sind eine populäre Wahl für die Qualitätsprüfung, da sie nicht nur kontaktfrei funktionieren, sondern auch präzise und vergleichsweise schnell sind. Vor allem in Fällen, in denen eine 100 %-Qualitätsprüfung angestrebt wird, ist eine geringe Mess- und Auswertezeit von essentieller Bedeutung. Bei hohen Taktzahlen von mehreren Teilen pro Sekunde, wie bspw. beim Mikrokaltumformen, wird die Auswertung dabei von Algorithmen übernommen. Um eine schnelle und präzise Defekterkennung zu ermöglichen, werden solche Algorithmen üblicherweise auf die Erkennung einer beschränkten Anzahl vordefinierter Defektklassen zugeschnitten. Der Nachteil gegenüber der manuellen Prüfung ist dabei jedoch, dass unbekannte bzw. unerwartet auftretende Defektarten eventuell nicht erkannt werden. Bei neu entwickelten Verfahren und/oder einer hohen Anzahl von Einflussfaktoren ist es daher wichtig, dass die Auswertealgorithmen solche Anomalien zuverlässig und schnell erkennen.
Industrie 4.0 Management | 33. Jahrgang | 2017 | Ausgabe 2 | Seite 52-56
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