KI-gestützte optische Erfassung von Oberflächeneigenschaften bei Rolle-zu-Rolle-Prozessen

Im Fraunhofer-Anwendungszentrum für Optische Messtechnik und Oberflächentechnologien AZOM in Zwickau, einer Außenstelle des Fraunhofer IWS, Dresden, wurde das intelligente Messsystem SURFinpro zur KI-gestützten Erfassung von Oberflächenfeatures bei Rolle-zu-Rolle-Prozessen (R2R) entwickelt. Bei der Herstellung von verschiedenen Schichtensystemen bzw. Foliensystemen, die auf R2R-Technologien basieren, kommt es typischerweise im Verarbeitungsprozess zur Ausbildung von Fehlstellen, die das äußere Erscheinungsbild der Schichten bzw. die allgemeine Qualität und Funktionalität der Systeme beeinträchtigen. Die Struktur von solchen Herstellungsfehlern kann sich in einem breiten Spektrum unterschiedlicher Größen und Ausprägungen manifestieren. Für die Erfassung der Fehlstellen wird ein Lasertriangulationsansatz instrumentalisiert. In Abhängigkeit des Prozesses können die eingesetzten Komponenten auf eine optimale Erfassung der Störstellen angepasst werden.

Der eigentliche Kern des Messsystems ist die intelligente KI-gestützte Auswertung der Daten. Hierbei kommen deterministische und statistische Verfahren zum Einsatz, um die Qualität und die Eigenschaften wie Rauheit, Kratzer, Defekte oder Höhenverteilung von Oberflächen zu messen. Die Bearbeitung der Bildinhalte zur Extraktion dieser Features erfolgt anhand einer inlinefähigen, skalierbaren Dateninfrastruktur, welche die Ausführung von KI-Modellen sowie von klassischen deterministischen Routinen ermöglicht. Dabei können Strukturen wie Punktfehler gleichermaßen wie Flächendefekte bis über 500 mm mit einer Ortsauflösung von ca. 100 μm bei einer Geschwindigkeit von 5 m/min zuverlässig erfasst werden. Die umgesetzten Hilfsinstrumente ermöglichen die flexible Erweiterung der erfassbaren Feature-Menge sowie die Wahl und Evaluierung angemessener Verarbeitungsinstrumente.

Zum Infoblatt SURFinpro - KI-basierte optische Oberflächen- und Fehleranalyse für kontinuierliche Produktionsprozesse

Zur Exponat-Webseite SURFinpro