Schweißnahtprüfung mit Bildverarbeitung
Verbindungen prüfen – Sicherheit gewähren
Schweißverbindungen zuverlässig prüfen und Qualität sichern
Schweißverbindungen sind in vielen industriellen Anwendungen sicherheitskritisch. Die Qualität einer Schweißnaht entscheidet maßgeblich über die Stabilität und Funktion eines Bauteils.
Fehler in Schweißnähten sind oft schwer zu erkennen und können erhebliche Folgen haben, wie z.B. Materialschwächen, strukturelle Instabilität, Ausfälle im Betrieb, Sicherheitsrisiken.
Mit automatisierter Bildverarbeitung lassen sich Schweißnähte zuverlässig prüfen – direkt im Produktionsprozess.
Die evoVIU Plattform ermöglicht eine flexible und robuste Schweißnahtprüfung, die sowohl klassische Bildverarbeitung als auch KI basierte Verfahren nutzt.
Warum Schweißnahtprüfung wichtig ist
Schweißfehler können durch verschiedene Ursachen entstehen:
- falsche Prozessparameter
- Materialunterschiede
- Verschmutzungen
- mechanische Einflüsse
Typische Fehlerbilder sind:
- Risse
- Poren
- ungleichmäßige Nähte
- Unterbrechungen
- Spritzer oder Verunreinigungen
Werden diese Fehler nicht erkannt, führt das zu:
- Qualitätsproblemen
- Nacharbeit
- Ausfällen
- hohen Kosten
Eine zuverlässige Schweißnahtprüfung ist daher ein zentraler Bestandteil der Qualitätssicherung.
Herausforderungen bei der Schweißnahtprüfung
Die visuelle Prüfung von Schweißnähten stellt hohe Anforderungen an Vision Systeme. Typische Herausforderungen sind:
- komplexe Geometrien
- reflektierende Oberflächen
- unterschiedliche Materialien
- variierende Nahtformen
- schwankende Lichtverhältnisse
Klassische Bildverarbeitung kann hier an Grenzen stoßen, insbesondere bei unregelmäßigen Fehlerbildern.
Durch den Einsatz von KI können auch komplexe und schwer definierbare Defekte zuverlässig erkannt werden.
Formüberprüfung mit evoVIU
Trigger
Ein Ereignis startet den Vision-Workflow, z.B. Hardware-Signal einer Maschine, einen Sensor, einen Zeittrigger oder einen externen API-Aufruf.
Bildaufnahme
Die Kamera erfasst die Schweißnaht.
Typische Bildquellen sind: industrielle Kameras, Linienkameras, spezialisierte Beleuchtungssysteme.
Bildanalyse
Die Schweißnaht wird auf Abweichungen untersucht. Typische Methoden sind die
Klassische Bildverarbeitung: Kantenanalyse, Geometrieprüfung, Kontrast und Strukturvergleich.
Oder die KI-basierte Analyse: Anomalieerkennung, Segmentierung von Fehlerbereichen, Klassifikation von Nahtqualität.
Bewertung
Das System bewertet die Schweißnaht: OK NOK Entscheidung, Art des Fehlers, Position und Größe, Schweregrad der Abweichung.
Reaktion
Je nach Ergebnis können verschiedene Aktionen ausgelöst werden: Ausschleusen fehlerhafter Bauteile, Stoppen des Prozesses, Weitergabe an Maschinensteuerungen, Dokumentation von Prüfergebnisse, Speicherung von Bilddaten.
Typische Anwendungen
der Schweißnahtprüfung
Schweißnahtprüfung wird in vielen industriellen Bereichen eingesetzt.
Metallverarbeitung
- Kontrolle von geschweißten Konstruktionen
- Prüfung von Verbindungen
- Sicherstellung von Materialqualität
Maschinenbau
- Prüfung von Bauteilen und Baugruppen
- Kontrolle von tragenden Strukturen
- Vermeidung von Ausfällen
Energie und Infrastruktur
- Prüfung von Rohrleitungen
- Kontrolle von Schweißnähten in Anlagen
- Sicherstellung der Betriebssicherheit
Vorteile der automatisierten Schweißnahtprüfung
Der Einsatz von Bildverarbeitung bietet mehrere Vorteile.
Hohe Genauigkeit
Auch kleine Fehler werden zuverlässig erkannt.
Konstante Qualität
Prüfungen erfolgen reproduzierbar und unabhängig von manuellen Einflüssen.
Frühe Fehlererkennung
Defekte werden direkt im Produktionsprozess erkannt.
Integration in Produktionssysteme
Ergebnisse können direkt an Maschinen oder IT Systeme übergeben werden.
Kombination aus klassischer Vision und KI
evoVIU kombiniert klassische Bildverarbeitung mit KI basierten Methoden. Das ermöglicht:
- präzise Prüfung von Schweißnähten
- flexible Anpassung an unterschiedliche Anwendungen
- robuste Analyse bei variierenden Bedingungen
