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SySPOT

SySPOT: System zur adaptiven photonischen Oberflächentestung mit lernfähiger Bildauswertung in Kombination mit ei­nem Reinigungssystem
(Projektlaufzeit April 2021 bis  März 2024)

Problemstellung und Motivation

Einhergehend mit der Ent­wick­lung immer kleinerer und leistungsfähigerer Baugruppen und Komponenten im Ma­schi­nen­bau, der Automobil- und der Elektronikindustrie hat sich das Qualitätsmerkmal „Technische Sauberkeit“ (TecSa) ent­wickelt. Es be­schreibt im Wesentlichen die Abwesenheit unerwünschter Ma­te­rie innerhalb der in­dus­tri­el­len Fertigung und Montage, wel­che ne­ga­ti­ve Folgen für die Leis­tungs­fähig­keit und Zuverlässigkeit der Komponenten und das Gesamtsystem haben. Zu­dem kön­nen Partikel im Prozess der Fehlerüberprüfung von Oberflächen zu unerwünschten Pseudofehlern führen, wel­che zu einer erhöhten Ausschuss- bzw. Nacharbeitsrate führen kön­nen.

Derzeit wird zumeist auf eine Analyse der Sauberkeit nach VDA 19.1 zurückgegriffen, wel­che jedoch keine Direktinspektion der Bauteile mit einer gleichzeitigen Interpretation der Er­geb­nisse zulässt. Durch die zeitliche Latenz ist es zudem nicht mög­lich, zwischen den Messungen und den Er­geb­nis­sen eine Adaption von Prozessen vorzunehmen. Dabei sind be­son­ders Reinigungsprozesse aus­ge­schlos­sen.

Zielsetzung

Die angestrebte In­no­va­ti­on basiert auf der Er­for­schung einer KI-basierten Steuerungs- bzw. Reglungslogik, durch die partikuläre Verschmutzungen und Kratzer analysiert wer­den kön­nen. Ein Sensor soll in diesem Vorhaben auf ver­schie­de­nen Oberflächen und Geometrien automatisiert adaptiert wer­den und die sich ergebenden Er­geb­nisse des Sensors in Form von Bildern klassifiziert wer­den.

Ziel ist es ein Assistenzsystem zu ent­wi­ckeln, welches Nutzern in Echtzeit In­for­ma­ti­onen über die Ei­gen­schaf­ten von Partikeln und ih­re Entstehung im Pro­duk­ti­ons­pro­zess liefert. Dadurch wird es Anwendern er­mög­licht, Verbesserungen in der Wertschöpfungskette einzuleiten. Kombiniert wer­den soll dies mit einer Selbstkonfiguration der Reinigungsanlage. Diese soll zum einen dem ge­sell­schaft­li­chen und ökologischen Anspruch gerecht wer­den, bedarfsgerechte Reinigungen mit minimalem Ein­satz von Energie und Chemie zu er­mög­li­chen und zum anderen den Aufwand für die Konfiguration von Reinigungsprozessen durch Experten zu verringern.

© IPS​/​TU Dort­mund

Vorgehensweise und Arbeitsteilung

Der Arbeitsplan des Projektes gliedert sich in vier Arbeitspakete. Die inhaltliche Aus­ar­bei­tung der Forschungsfrage in Bezug auf den optischen Sensor erfolgt dabei durch die KI-basierte Regelung des optischen Sensors, die Klassifikation der erzeugten Partikelbilder und die Reglung des bedarfsgerechten Reinigungsprozesses. Zu­dem soll eine abschließende Validierung der Projektergebnisse und der Transfer in die Praxis er­fol­gen

Anfänglich wer­den die An­for­de­run­gen an die Gesamtsysteme erhoben und definiert. Unter der Hinzunahme von Al­go­rith­men, wel­che die automatisierte Bildaufnahme und die Selbstkonfiguration des Sensors un­ter­stüt­zen, erfolgt im Anschluss die Forschungs­arbeit, wel­che die Segmentierung der Partikel auf ver­schie­de­nen Oberflächen betrifft. Zusätzlich umfasst die Einarbeitung und Verifikation von ver­schie­de­nen Klassifikationsmodellen unter Be­rück­sich­ti­gung der er­for­der­lichen Datenbasis und der Annotation der Bilder, wel­che die Interpretierbarkeit der Sensorergebnisse er­mög­li­chen.  Damit die Reinigungsparameter so konfiguriert wer­den kön­nen, dass die gewünschte Sauberkeit zu minimalen Kos­ten er­reicht wer­den kann, wer­den Ansätze des verstärkenden Lernens er­forscht. Dadurch wird auf die Einbindungspotentiale des Sensors in Reinigungsanlagen hinsichtlich der Selbstkonfiguration des Gesamtsystems geachtet. Abschließend wer­den die For­schungs­er­geb­nis­se hinsichtlich ihrer An­wen­dung getestet. Dabei wer­den Schnittstellen für die in­dus­tri­el­le In­te­gra­ti­on und die wirtschaftlichen Po­ten­ziale un­ter­sucht, wel­che sich durch die An­wen­dung der Er­geb­nisse erzielen lassen.

Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungspartner

Das For­schungs­pro­jekt SPOT wird von ei­nem Team bestehend aus 14 Konsortialpartnern (Forschungs-, Entwicklungs- und Anwendungspartner) er­ar­bei­tet. PI In­no­va­ti­on GmbH übernimmt die Konsortialführung, wäh­rend das Institut für Pro­duk­tions­sys­te­me seine Kennt­nisse zum Ein­satz von Deep Learn­ing im Be­reich der tech­nisch­en Sauberkeitsanalyse einbringt und dabei von IconPro un­ter­stützt wird.

 

Inline-SPOT-Sensor: PI In­no­va­ti­on, Fraunhofer IPM, Hexagon

Bedarfsorientierte Reinigung: Höckh, Gläser, LPW

KI-basierte Steuerung: IPS, IconPro

Assoziierte Partner: Audi AG, Hansgrohe, sprintBOX, Walter AG, ZF, MTU Aero Engines

Förderhinweis

Das Vorhaben (Förderkennzeichen: 100483490) wird im Rah­men des Förderbereichs „Computer-Aided Photonics“ vom Bun­des­mi­nis­te­ri­um für Bil­dung und For­schung (BMBF) ge­för­dert und vom Projektträger VDI Technologiezentrum betreut.  

Weiterführende Links

Anfahrt & Lageplan

Der Cam­pus der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dort­mund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dort­mund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Cam­pus Süd, die Abfahrt Dort­mund-Dorstfeld auf der A40 zum Cam­pus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Uni­ver­si­tät ausgeschildert.

Direkt auf dem Cam­pus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dort­mund Uni­ver­si­tät“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 20- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dort­mund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duis­burg. Außerdem ist die Uni­ver­si­tät mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, au­ßer­dem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dort­mund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dort­mund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Cam­pus Süd und Dort­mund Uni­ver­si­tät S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Cam­pus Nord und Cam­pus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zu­rück.

Vom Flughafen Dort­mund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dort­mun­der Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Uni­ver­si­tät. Ein größeres Angebot an inter­natio­nalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Ki­lo­me­ter entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Uni­ver­si­tät zu erreichen ist.

Die Ein­rich­tun­gen der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund verteilen sich auf den größeren Cam­pus Nord und den kleineren Cam­pus Süd. Zu­dem befinden sich einige Bereiche der Hoch­schu­le im angrenzenden Technologiepark. Genauere In­for­ma­ti­onen kön­nen Sie den Lageplänen entnehmen.

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Die Ein­rich­tun­gen der Technischen Uni­ver­si­tät Dort­mund verteilen sich auf den größeren Cam­pus Nord und den kleineren Cam­pus Süd. Zu­dem befinden sich einige Bereiche der Hoch­schu­le im angrenzenden Technologiepark.

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