Modular optimalizált gyártási folyamatok

Köszönhetően egy kifinomult moduláris felépítésnek, amely hatékony komponenseket alkalmaz, a SURFinpro széles körben alkalmazható és könnyen testreszabható. © Shutterstock/Fraunhofer IWS / Thanks to a sophisticated modularization approach using efficient components, SURFinpro has a wide variety of potential deployments and is easy to adapt. © Shutterstock/Fraunhofer IWS

Képfeldmérés és optikai mérési technológia segítségével a SURFinpro hibákat észlel, osztályoz és vizualizál valós idejű folyamat közben. © Fraunhofer IWS / Mesterséges intelligencia és optikai mérési technológia alkalmazásával a SURFinpro hibákat észlel, osztályoz és vizualizál valós időben, miközben a folyamat zajlik. © Fraunhofer IWS

Gyorsabb, pontosabb, rugalmasabb – a gyártásban minden optimalizálási lehetőséget ki kell aknázni. A Fraunhofer Anyag- és Sugártechnikai Intézet (IWS) kutatói kifejlesztették a SURFinpro-t, egy olyan megoldást, amely mesterséges intelligencia és optikai mérési technológia segítségével valós idejű folyamat során hibákat észlel, osztályoz, vizualizál és jelzi a gyártóberendezésnek. A szakemberek 2023. június 27. és 30. között mutatják be rendszerüket a Laser World of Photonics kiállításon, a Halle A3 csarnokban, a Fraunhofer Közösségi Stand 441-nél.

Ultra könnyű, ultra vékony, különösen megbízható – és mégis gyorsan gyártott. Dr. Christopher Taudt, az Oberflächentechnikai és Felületi Mérési Osztály vezetője a Zwickau-i Fraunhofer Alkalmazási Központban (AZOM) az IWS-nél, csapatával azon dolgozik, hogy az ilyen termékígéretet valóra váltsa. Együtt fejlesztettek ki egy olyan rendszert, amely felületi hibákat, artefaktumokat és textúraváltozásokat észlel, és mesterséges intelligencia támogatásával értékel.

A módszer képes gyorsan és nagy felbontásban háromdimenziós felületeket rögzíteni, és ezekből a mérési adatokból további információkat generálni a gyártás közben. »A hibákat nemcsak észleljük, hanem osztályozzuk is, így közvetlenül kontextust adva a további feldolgozáshoz. Ügyfeleink információkat kapnak a hiba típusáról és számos más paraméterről, például a hibák sűrűségéről, a geometriai méretekről vagy a hibák gyakoriságáról«, pontosít Taudt. »Ez jelentős hozzáadott értéket jelent a hagyományos rendszerekhez képest.«

Nagyobb pontosság magasabb sebességnél

A mérőrendszer már több mint egy éve sikeresen alkalmazásban van, és egy 70 centiméter széles szalagos folyamatot elemzi. A további optimalizálási lehetőségek kihasználása érdekében Christopher Taudt és csapata folyamatosan tréningezi a SURFinpro-t a gyártás közben. A kutatók hibakatalógust használnak, amelybe a jelentett hibákat betáplálják egy neurális hálózatba, így finomítva az anomáliák észlelését. A mérési adatok alapján ellenőrzik, hogy új hibákról van-e szó, vagy a meglévő hibák változnak-e. A rendszernek dinamikusan kell reagálnia. »Egyrészt azon dolgozunk, hogy jobb neurális hálózatokat fejlesszünk, amelyek kevesebb adaton is működnek«, magyarázza a kutató, »emellett új tréningstratégiákat dolgozunk ki működés közben.«

A Fraunhofer AZOM szakértői jelenleg a technológiájukat más alkalmazási területekre is adaptálják, például a szálas kompozit anyagok folyamatos gyártási folyamataira. »Ezen a területen partnereink nemcsak a felületi hibák elkerülésére törekednek – hanem a többdimenziós felismerésre és az alkatrészek értékelésére is«, hangsúlyozza Taudt. Egy másik célcsoport, akik hozzáférést kapnak az algoritmusokhoz és a hibák osztályozási rendszerhez, a félvezetőipar, például a rugalmas félvezető anyag gyártására.

Jelenleg a Fraunhofer AZOM megoldásában legfeljebb négy kamera van alkalmazva. A kutatók a következő lépésben további kamerarendszereket kívánnak hozzáadni. Ez független a folyamat típusától – legyen szó nagy méretű szálas kompozitokról vagy hagyományos szalagos technológiákról, például a fotovoltaikus iparban.

Egy másik kutatási irány a rendszer sebessége. Különösen a szálmegerősített műanyagok, de a textilfeldolgozás területén is magas taktidejű feldolgozás szükséges. »A sebességnövelés ebben a kontextusban fontos téma, és megvan a know-how-nk, hogy megfeleljünk ezeknek az igényeknek. Megoldásunkban gépi tanulási és mesterséges intelligencia technikákat alkalmazunk egyrészt az értékeléshez, másrészt az értékelési lépések felgyorsításához«, magyarázza a csoportvezető, és pontosít: »Egy megfelelő mérési értékelés néhány lépésből áll, ahol az adatokat szűrjük és csökkentjük. Folyamatosan fejlesztjük az új technológiákat, hogy még gyorsabbak legyünk, és például kevesebb adathoz ugyanazt az információt tudjuk kinyerni.«

Intelligens és kifinomult moduláris rendszer

A kutató egyik központi aspektusnak a rendszer modularitását tartja. Köszönhetően egy jól kidolgozott építőkocka-elvnek, hatékonyan tesztelt komponensekkel, a SURFinpro széles körben alkalmazható és könnyen adaptálható: »Számos olyan technológia, amelyet rendszerünkben alkalmazunk, olyan egységként lett kifejlesztve, hogy más kontextusokban és projektekben is hatékonyan bevethető legyen.« A Fraunhofer AZOM kutatóinak projektje példázza ennek a moduláris megközelítésnek a sikerét és gyakorlati alkalmazhatóságát.

A Laser World of Photonics idei kiállításán Christopher Taudt és csapata bemutatják megoldásukat egy példán keresztül, amely rugalmas napelemek gyártására szolgál, szalagos technológiával. A résztvevők június 27. és 30. között a 441-es standnál, a Halle A3-ban tapasztalhatják meg a folyamat valós idejű adatgyűjtését és értékelését.