Bei der Verarbeitung von Gussstücken können beim Einformen, Gießen und Erstarren des Werkstoffes verschiedene Produktionsfehler auftreten. Diese werden allgemein als Gussfehler bezeichnet. Werden diese nicht erkannt, können Schwachstellen in Bauteilen entstehen, die zu Fehlern im fertigen Produkt führen. Deutliche Qualitätseinbußen oder auch Sicherheitsmängel sind die Folgen. In den meisten Fällen müssen diese Produktionsfehler durch umfangreiche Nachbesserungen behoben werden. Zudem kann Ausschuss die Folge von Gussfehlern sein. In allen Fällen entstehen hohe Kosten, die durch eine automatisierte Oberflächenprüfung mit KI vermeidbar sind.

Der Gussfehler – ein vielfältiges Fehlerbild bei Gussstücken

Als Form des Produktionsfehlers beim Gießen von Schmelzen tritt der Begriff des Gussfehlers im Zusammenhang mit verschiedenen Fehlerbildern auf:

 

Lunker

Ein Hohlraum, der durch Erstarrungsschwindung entsteht.

Blasen

Hohlräume, die durch Lufteinschlüsse oder Wasserdampf entstehen.

Poren

Kleine Gasblasen, die mit dem bloßen Auge erkennbar sind.

Schlackeneinschlüsse

Zeigen sich durch flache, glatte Oberflächenvertiefungen am Gussstück.

Seigerungen

Sichtbare Konzentrationsunterschiede. die während der Erstarrung auftreten.

Gussspannungen

Unerwünschtes Verziehen des Gussstücks oder Rissbildung.

Erkennung von Gussfehlern in der Produktion durch KI

Besonders fatal sind die Einschlüsse von Gasen, wenn sie im Innern des Gussteiles entstehen und erst nach Abfräsen oder Abdrehen der Oberfläche oder gar erst als Mangel beim Endkunden zu Tage treten.

Da eine gänzliche Vermeidung von Gussfehlern in den meisten Gussteilen jedoch nicht möglich ist, müssen Wege gefunden werden, eine zuverlässige Kontrolle in den Produktionsprozess zu integrieren.

Viele Produktionsstätten setzen bei diesem Schritt der Qualitätssicherung noch immer auf geschulte Mitarbeiter. Obwohl diese in der Regel hochqualifiziert sind und umfangreich ausgebildet werden, ist die visuelle Qualitätssicherung durch den Menschen fehleranfällig, teuer und oft zu langsam, um den Produktionsfluss optimal und effizient zu gewährleisten. Zudem führen Schwankungen in der Konzentration und der persönlichen Verfassung der Mitarbeiter dazu, dass sich nur schwer zuverlässige, konstante und objektive Ergebnisse erzielen lassen.

Auf der anderen Seite stehen regelbasierte Computer-Vision-Systeme, die oft nicht effizient skalierbar sind. Die Vielzahl unterschiedlicher Oberflächenstrukturen und Fehlermuster erschwert ihre Anwendung. Zudem stellen extrem kurze Taktzeiten auch für automatisierte optische Systeme zur Oberflächenprüfung eine große Herausforderung dar. Um dennoch zuverlässige und schnelle Ergebnisse zu erzielen, ist eine leistungsstarke Auswertungssoftware auf Basis moderner Deep-Learning-Technologien (KI) unerlässlich. Nur so lässt sich die Qualitätssicherung effizient in den Produktionsprozess integrieren und die Fehlererkennung optimieren.

Durch eine automatische Erkennung von Gussfehlern
zu einer Qualitätssteigerung in der Produktion

Eine automatische Gussfehlererkennung bringt deshalb deutliche Effizienzgewinne und führt zu einer messbaren Qualitätssteigerung in der Produktion.
Um Schwankungen in der Qualität des Endproduktes zu vermeiden, muss jedes produzierte Gussteil in der Produktionskette analysiert und kritische Gussfehler hierbei äußerst zuverlässig und schnell erkannt werden. Zudem sind eine deutliche Kennzeichnung und eine umfangreiche Dokumentation dieser Fehler unumgänglich. Als Grundlage für Maßnahmen dienen die Dokumentationen der Anwendung, um bestehende Lunker oder Blasen zu speisen und der Entstehung neuer Gussfehler vorzubeugen. Damit eine vollautomatisierte Lösung auf Softwarebasis jedoch eine Verbesserung des bestehenden Produktionsprozesses darstellt, sollte die Anwendung in das vorhandene System implementierbar sein. AI.SEE™ entwickelt deshalb individuelle Lösungen, die eine Erkennung von Gussfehlern kosteneffizient und frei von Schwankungen als automatisierten Schritt in die Produktion einbindet. Auf diese Weise soll ein hoher Zeitaufwand in der Mitarbeiterschulung vermieden und Schwankungen der menschlichen Kondition reduziert werden.

AI.SEE™ – die effiziente Lösung zur Gussfehlererkennung

Mit der automatisierten Qualitätskontrolle AI.SEE™ bietet elunic eine speziell auf die jeweilige Produktion programmierte Anwendung, die jedes Teil vollautomatisiert analysieren und auf alle Arten von nach außen tretenden Gussfehlern prüfen kann. Mit ihrer einfachen und äußerst intuitiven Handhabung für jeden Qualitätssicherungsmitarbeiter stellt AI.SEE™ die optimale Lösung zur visuellen Qualitätsprüfung aller Metall- oder sonstiger Gussbauteile dar, die Fehler zuverlässig erkennt und dokumentiert. Eine umfangreiche Fütterung mit unmissverständlichen Trainingsdaten ermöglicht es, anhand verschiedener Fehlerbilder und Ausschusskriterien ein adaptiv lernfähiges Modell zu erschaffen, das sich ständig weiterentwickelt und so in der Lage ist, auch sehr kleine oder sich ändernde Gussfehler zuverlässig zu erkennen. Neue Fehlerbilder in der laufenden Produktion oder auch ganze Produktreihen können dabei in wenigen Schritten in das System integriert werden. Eine einfache und intuitive Bedienbarkeit der Anwendung stellt sicher, dass jeder Mitarbeiter in der Qualitätssicherung die Anwendung mit Trainingsdaten füttern kann. Das offene System eröffnet zudem Möglichkeiten für weitere Abteilungen des Unternehmens. Auch diese sind so in der Lage, Modelle oder Pipelines zu entwickeln und in das System zu integrieren.
Eine umfangreiche Datensammlung und –analyse der cloudbasierten Software ermöglicht eine umfassende Rückverfolgung fehleranfälliger Bauteile und deren Überarbeitung. Neben den Maßnahmen zur Optimierung zukünftiger Produktionschargen kann die Implementierung einer Echtzeit-Überwachung außerdem zahlreiche Möglichkeiten bieten, Ausschusszahlen durch Gussfehler in der laufenden Charge zu verringern.

Interesse geweckt? Dann informieren Sie sich jetzt über die zahlreichen Möglichkeiten zur optimalen Erkennung von Gussfehlern durch AI.SEE!

Plug’n’Play

Einfache Integration durch standardisiertes Kamera- und Beleuchtungssystem

Intelligent

Selbstlernende Fehlererkennung durch neuronale Netze

Produktion 4.0

Zentrale Datenvernetzung und Überwachung der gesamten Produktionsqualität

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