Defekterkennung

Die optische Inspektion von Bauteilen hinsichtlich Geometrie- und Oberflächenabweichungen ist eine typische Aufgabe der industriellen Bildverarbeitung. Neben der 2D Oberflächenanalyse spielen 3D Informationen zur Ermittlung von Geometrie- und Formparametern eine immer entscheidendere Rolle. Techniken die dabei zum Einsatz kommen sind unter anderem Triangulationstechniken, Lichtschnittverfahren, oder strukturierte Beleuchtung. Betrachtet man allerdings Bauteildimensionen unter einem Millimeter, ergeben sich neue Herausforderungen für diese Verfahren [1, 2]. Das Erzeugen von 3D Information im Mikrobereich ist somit sehr aufwendig und zeitintensiv. In diesem Beitrag wird deshalb eine Softwareplattform vorgestellt, mit der bereits in der Projektierungsphase ideale sensorabhängige 3D Bilddaten erzeugt werden können, ohne den Messaufbau realisiert zu haben. Mit diesen simulierten 3D Daten kann parallel zur Entwicklung der Messtechnik die Bildverarbeitungssoftware entworfen werden.

Eine zentrale Aufgabe der industriellen Bildverarbeitung ist die Erkennung von Oberflächen- und Formfehlern auf Bauteilen während der Produktion. Durch eine präzise und zuverlässige Fehlererkennung lässt sich auf Prozessveränderungen, wie bspw. Werkzeug- oder Materialverschleiß, rückfolgern, frühzeitig eingreifen und somit die Ausschussrate reduzieren. In vielen Bereichen, u.a. Wafer-Produktion, ist eine optische Kontrolle Stand der Technik. Allerdings wird in sehr vielen Fällen eine Bildverarbeitungsmethode realisiert, die sehr spezifisch auf das Problem zugeschnitten ist und für jedes neue Problem neu entwickelt wird. Dieser Beitrag stellt eine Bildverarbeitungsmethode vor, die einen ersten Schritt in Richtung universelle Fehlererkennung zeigt. Die Effizienz der Methode wird an einer Bilddatenbank sowie einer Anwendung in der Produktion und Qualitätsüberwachung von Mi-krobauteilen evaluiert.