Relevanz von Automatisierung in der Qualitätssicherung
Die Automatisierung der Qualitätssicherung (QA) gewinnt in verschiedenen Branchen an Relevanz. Dieser Trend resultiert aus dem Streben nach Effizienzsteigerung, Konsistenz und Genauigkeit in den Testprozessen. Automatisierte Prüfungen ermöglichen eine bessere Skalierbarkeit und nahtlose Integration in die Fertigungslinie. Durch die Automatisierung kann eine umfassendere Testabdeckung erreicht und die Sicherheit von Anwendungen verbessert werden. Der Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ermöglicht die Entwicklung intelligenter Testsysteme. Der Trend geht hin zu Shift-Left-Testing, wobei die Prüfungen frühzeitig in den Entwicklungsprozess integriert werden. Hier spielt die Computer Tomographie eine große Rolle um Prototypen und Vorserien im Detail u überprüfen. Insgesamt wird die QA-Automatisierung weiter an Bedeutung gewinnen, um den steigenden Anforderungen an Fertigungsqualität und -effizienz gerecht zu werden.
Herausforderungen bei der Automatisierung der Materialprüfung
Die Automatisierung der Materialprüfung von Bauteilen in der Qualitätssicherung ist mit verschiedenen Herausforderungen verbunden. Dazu gehören die Vielfalt der Bauteile, die Anpassungsfähigkeit der Automatisierung, komplexe Prüfverfahren, Integration von Sensoren und Messgeräten, Fehlererkennung, Datenerfassung und -management, Kosten und Investitionen, Einhaltung von Normen und Vorschriften, Fehlerbehebung und Wartung sowie die Notwendigkeit menschlicher Interaktion und Fachwissen. Trotz dieser Herausforderungen bieten automatisierte Materialprüfsysteme viele Vorteile für eine verbesserte Qualitätssicherung. Trotz dieser Herausforderungen bieten automatisierte Materialprüfsysteme viele Vorteile, wie eine erhöhte Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz, was zu einer insgesamt verbesserten Qualitätssicherung führt. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Technologien und die Berücksichtigung der spezifischen Anforderungen können viele dieser Herausforderungen erfolgreich bewältigt werden.
Automatisierung in der Röntgen- und CT-Prüfung
Automatisierte Werkstoffprüfung ist oft schneller, günstiger und mit weniger Risiken für Unternehmen und Menschen. VCxray verfügt über ein Höchstmaß an Fachwissen in Bezug auf Standard- und kundenspezifische Schrank-, Förder- und Robotersysteme. VCxray entwirft und baut komplette Offline-, At-Line- und In-Line-Inspektionssysteme entsprechend den Kundenanforderungen.
Bei der In-Line-Prüfung werden die Prüfteile direkt und innerhalb des Produktionsflusses geprüft. Die Prüfung findet kontinuierlich und automatisch statt, solange die Produktion läuft. Die automatisierten Messdaten führen in der Regel zu automatisierten Entscheidungen, so dass bei möglichen Fehlern oder Mängeln ein Produktionsteil automatisch aussortiert und die entsprechenden Daten an den Prozess zurückgemeldet werden. Diese integrierte Form der Materialprüfung ist besonders dann von Vorteil, wenn ein hoher Produktionsdurchsatz eine 100%ige Prüfung erfordert.
In anderen Fällen bleibt die Prüfung in der Fertigungslinie. Sie ermöglicht es den Materialprüfern, komplexere Messverfahren durchzuführen, so dass Prüfteile speziell vorbereitet werden können, und selbst die einfachsten Offline-Prüfsysteme können durch Automatisierung effizienter gestaltet werden, indem sie die Prüfer beim Laden und Manipulieren unterstützen und ihnen helfen, schnellere Entscheidungen zu treffen.
Automatisierte Fehlererkennung (ADR)
ADR steht für "Automated Defect Recognition" oder auf Deutsch "Automatisierte Fehlererkennung". In der Röntgenprüfung bezieht sich ADR auf die automatisierte Analyse von Röntgenbildern, um Fehler, Defekte oder Anomalien in Bauteilen oder Materialien zu erkennen.
Die Röntgenprüfung ist eine wichtige Methode zur zerstörungsfreien Prüfung von Bauteilen, insbesondere in der Industrie und der Qualitätssicherung. Durch die Verwendung von Röntgenstrahlung können Materialfehler wie Risse, Lunker, Poren, Fremdpartikel und andere Unregelmäßigkeiten im Inneren von Komponenten erkannt werden, ohne dass das Bauteil beschädigt werden muss.
Traditionell wurden Röntgenbilder manuell von qualifizierten Inspektoren oder Prüfexperten interpretiert, um mögliche Defekte zu erkennen. Mit den Fortschritten in der Bildverarbeitungstechnologie und der künstlichen Intelligenz können jedoch spezielle Algorithmen und Computerprogramme entwickelt werden, um die Röntgenbilder automatisch zu analysieren und Defekte zu identifizieren.
Die Anwendung von ADR in der Röntgenprüfung bietet mehrere Vorteile, darunter:
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Schnellere Inspektion: Die automatisierte Fehlererkennung ermöglicht eine schnellere Analyse großer Datenmengen, wodurch die Prüfzeiten reduziert werden.
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Konsistenz und Reproduzierbarkeit: ADR-Systeme liefern konsistente Ergebnisse, da sie nicht von menschlichen Faktoren wie Müdigkeit oder subjektiven Interpretationen beeinflusst werden.
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Effizienzsteigerung: Automatisierte Fehlererkennung erhöht die Effizienz der Qualitätssicherung, da weniger Zeit für die manuelle Prüfung und Interpretation benötigt wird.
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Verbesserte Fehlererkennung: Mit fortschrittlichen Bildverarbeitungsalgorithmen können auch kleinere und schwerer erkennbare Defekte gefunden werden, die für das menschliche Auge möglicherweise schwer zu erkennen sind.
Obwohl ADR viele Vorteile bietet, ist es wichtig zu beachten, dass es auch einige Herausforderungen gibt. Die Genauigkeit des Systems hängt von der Qualität der Trainingsdaten, den eingesetzten Algorithmen und der Fähigkeit des Systems ab, verschiedene Defekttypen zu erkennen. Daher ist es oft erforderlich, ADR-Systeme mit ausreichenden und repräsentativen Datensätzen zu trainieren und regelmäßig zu validieren, um sicherzustellen, dass sie zuverlässige Ergebnisse liefern.
Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur automatischen Defekterkennung (ADR)
KI (Künstliche Intelligenz) wird zunehmend zur automatischen Fehlererkennung (ADR) in Röntgenbildern eingesetzt und hat in diesem Bereich bedeutende Fortschritte ermöglicht. Hier sind die grundlegenden Schritte, wie KI für die automatische Fehlererkennung in Röntgenbildern genutzt werden kann:
- Datenerfassung und Vorbereitung: Zunächst werden große Mengen von Röntgenbildern erfasst und gesammelt, die Defekte oder Anomalien enthalten. Diese Daten bilden die Grundlage für das Training des KI-Modells. Die Bilder müssen sorgfältig etikettiert und kategorisiert werden, um zu zeigen, welche Regionen des Bildes fehlerhaft sind und welche nicht.
- Datenannotation: Die annotierten Daten werden verwendet, um das KI-Modell zu trainieren. Die Annotation besteht darin, die Defekte im Bild zu markieren und mit den entsprechenden Labels zu versehen. Dieser Schritt ist entscheidend, um das Modell zu lehren, die Defekte richtig zu erkennen und zu klassifizieren.
- Auswahl des KI-Modells: Es gibt verschiedene Arten von KI-Modellen, die für die Bilderkennung eingesetzt werden können, darunter Faltungsneuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs), die sich besonders gut für die Verarbeitung von Bildern eignen. Die Auswahl des am besten geeigneten Modells hängt von den spezifischen Anforderungen und der Komplexität der Fehlererkennungsaufgabe ab.
- Training des KI-Modells: Das KI-Modell wird mit den annotierten Röntgenbildern trainiert, um Muster und Merkmale von gesunden und fehlerhaften Bildern zu lernen. Während des Trainings optimiert das Modell seine Parameter, um die Fehlererkennung zu verbessern.
- Validierung und Feinabstimmung: Nach dem Training wird das Modell mit einer separaten Validierungsdatensatz getestet, um seine Leistung zu bewerten und mögliche Überanpassungen (Overfitting) zu verhindern. Falls erforderlich, wird das Modell weiter angepasst und optimiert.
- Implementierung und Integration: Nachdem das Modell erfolgreich trainiert wurde, wird es in die Produktionsumgebung integriert und kann zur automatischen Fehlererkennung in Echtzeit eingesetzt werden. Es analysiert die eingehenden Röntgenbilder, erkennt Defekte und liefert entsprechende Ergebnisse.
- Kontinuierliches Lernen: KI-Modelle können weiter verbessert werden, indem sie kontinuierlich mit neuen Daten trainiert werden. Je mehr Daten das Modell erhält, desto genauer und zuverlässiger wird es in der Fehlererkennung.
Die Nutzung von KI zur automatischen Fehlererkennung in Röntgenbildern ermöglicht eine schnellere, effizientere und präzisere Qualitätskontrolle in verschiedenen Branchen, wie der Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt, Elektronikherstellung und Medizin. Allerdings ist es wichtig zu betonen, dass KI-Modelle keine endgültige Diagnose stellen können und menschliche Expertise nach wie vor wichtig ist, um die Ergebnisse zu überprüfen und zu validieren. KI kann jedoch als wertvolles Hilfsmittel dienen, um den Prüfprozess zu beschleunigen und die Fehlererkennung zu verbessern.
VCxray verfügt über eine eigenentwickelte KI-Toolbox für verschiedenste Anwendungen und über ein breites Wissen zum normenkonformen Einsatz der Technologie. Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie wie Sie Ihre Prüfprozesse mittels KI optimieren können.
Mögliche Implementierung von Automatisierung und ADR
Die automatisierte Röntgeninspektion bringt große Effizienzgewinne - vor allem in Produktionslinien in Branchen mit hohem Produktionsvolumen von Standardkomponenten. Gleichzeitig werden die Prozesssicherheit und die Inspektionskonsistenz durch die Vermeidung von menschlichen Fehlern erhöht.
VCxray bietet umfassende Werkzeuge für die automatische Bildauswertung und Fehlererkennung (ADR). In vielen Branchen ist es notwendig, schnellste Taktzeiten bei absoluter Prozesssicherheit zu erreichen. Beides kann praktisch nur durch die Automatisierung des Röntgenprüfprozesses erreicht werden. Die VCxray-Toolbox ist in vielen Anwendungen, insbesondere in der Automobilindustrie, bekannt und erfüllt die Standards der Industrie und einzelner Unternehmen (BMW, VW etc.). Hier ist eine hundertprozentige Röntgenprüfung direkt in der Produktion vorgeschrieben. Für weitergehende Prüfungen, wie z.B. Vollständigkeitsanalysen, komplexe Messaufgaben, Dichtebestimmungen etc. hat VCxray einzigartige ADR- und KI-Lösungen entwickelt, mit denen auch komplexeste Metriken ausgewertet werden können.
Das ADR-Modul kann jederzeit in alle CNC-gesteuerten Systeme integriert werden. So können beispielsweise Inspektionen in semi-automatischen Kabinen vollständig automatisiert werden. Diese können dann mit Robotern oder auch Menschen bestückt werden. Ist eine Inline-Inspektion mit kurzen Taktzeiten gefragt, sind die Lösungen aus der X-Line-Familie die ideale Lösung. Die Integration von Barcode- oder RFID-Lesern gewährleistet die Rückverfolgbarkeit von Teilen im Sinne von Industrie 4.0.
VCxray gilt als weltweit führender Anbieter von hochkomplexen Automatisierungssystemen für die Röntgenprüfung und hat mit VAIP (VisiConsult Advanced Image Processing) ein universelles Analysewerkzeug sowie KI-Implementierungen geschaffen. Damit lassen sich nicht nur Aufgaben wie Fehlererkennung oder Fehlerklassifikation automatisieren, sondern auch geometrische Vermessungen, Bauteildichte- oder Vollständigkeitsprüfungen durchführen.
Prüfprogramme können von geschulten Bedienern erstellt oder bearbeitet werden, ohne dass diese über tiefgreifende Programmierkenntnisse verfügen. Um die Produktion nicht zu stören, wird dies an speziellen Offline-Stationen durchgeführt. Zu einem erfolgreichen Inspektionskonzept gehört natürlich auch die Datenverarbeitung. Die Objekte können mit RFID-Chips, Barcodes oder Nummernstempeln codiert werden. Intern werden die Prüfdaten dann in DICONDE Servern, Datenbanken oder Prüfberichten gespeichert. Auch die direkte Kennzeichnung von Fehlerstellen durch Stempeln des Prüfergebnisses kann durch das System automatisiert werden. Zwei Kernaufgaben stehen im Fokus eines jeden ADR-Systems: maximale Prozesssicherheit und maximale Effizienz, mit dem Ziel, diese in einer benutzerfreundlichen Umgebung zu erreichen.
Erfahren Sie mehr über Anwendungen, die automatisiert werden können
Auswahl des richtigen Partners für Ihr Prüfsystem
Die Anforderungen von Unternehmen an die Automatisierung der Qualitätskontrolle sind sehr unterschiedlich.
Je nach Produktionsvolumen und Prüfnormen ist der Einsatz von Automatisierung, Robotik, ADR oder KI extrem wirtschaftlich und erhöht nebenbei noch die Qualität der Prüfentscheidung. Dies führt zu weniger (Pseudo-)Ausschuss und einer besseren Detektionsrate von kritischen Defekten.
Im Falle von extrem hohen Volumen, zum Beispiel in der Serienfertigung im Automotive Bereich, sind häufig hoch-performante Inlinesysteme mit automatischer Auswertung nötig. Mittels Roboterbeladung oder direkt in die Fertigungsstraße integriert, können so kürzeste Taktzeiten erreicht werden. Die Wirtschaftlichkeit muss mit einer ROI-Kalkulation evaluiert werden.
Die Auswahl des richtigen Systems kann komplex sein, und eine gute Entscheidung muss viele Parameter wie Größe, Geschwindigkeit, Kosten usw. abwägen. Kontaktieren Sie unsere Produktspezialisten für weitere Beratung.
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Verbessern Sie die Qualität und Sicherheit Ihrer Bauteile mit unseren hochmodernen Röntgensystemen und CT-Systemen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere Lösungen für die Materialprüfung zu erfahren. Unser Team steht Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung, um Ihre Fragen zu beantworten und eine maßgeschneiderte Lösung für Ihre Anforderungen zu entwickeln.
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