iba AG nutzt visuelle Information für Prozessdiagnose
Die automatisierte Kontrolle mithilfe kamerabasierter Lösungen hilft, Fehlerquellen während eines industriellen Produktionsprozesses zuverlässig zu erkennen und damit die Grundlage für eine interaktive Korrektur zu legen. Zur Ausführung der maschinell-visuellen Prozessanalyse präsentiert die iba AG zur SPS IPC Drives 2013 in Nürnberg das Bildverarbeitungssystem ibaMachineVision. Dieses Modul erweitert das aus Hard- und Software bestehende Komplettsystem ibaCapture-CAM für die Aufzeichnung von visuellen Informationen. „Mit ibaMachineVision bieten wir ein System für Prozessanalyse und Condition Monitoring, das dem Anwender die Möglichkeit gibt, auch visuelle Information in die Online-Analyse und Prozessdiagnose zu integrieren“, erklärt Dr. Ulrich Lettau, Vorstandsvorsitzender der iba AG. Das Bildverarbeitungssystem ist in allen Bereichen industrieller Entwicklung und Fertigung einsetzbar.
Mit ibaCapture-CAM ist die synchrone Aufzeichnung von Videokamerabildern und Messwerten technischer Prozesse im Zusammenspiel mit dem Messwerterfassungssystem ibaPDA-V6 möglich. Videosequenzen und Anlagendaten werden zeitsynchron aufgezeichnet und können zur Prozessanalyse zeitsynchronisiert wiedergegeben werden. Durch das Modul ibaMachineVision erhält das Prozessdatenerfassungssystem zusätzlich Werte aus der Bildverarbeitung. Dabei werden aus den Videosequenzen numerische Messwerte wie z. B. Dimensionswerte von Objekten oder auch Information über die Produktion wie z. B. Größe und Lage von Fehlstellen extrahiert. Diese Daten verarbeitet die „MachineVision-Engine“ zu visuellen Messwerten. Dabei werden Algorithmen aus der Bildverarbeitung zur Objekterkennung und Informationsextraktion verwendet.
Dr. Andreas Quick, Leiter Produktmanagement iba AG, erklärt das Konzept: „Das MachineVision-Modul holt sich die Bildsequenz aus den von ibaCapture-CAM aufgezeichneten Bildern und generiert daraus numerische Werte, sogenannte visuelle Messwerte. Die aus den visuellen Informationen gewonnenen Messwerte können wieder in das Prozessdatenaufzeichnungssystem eingespeist und dort aufgezeichnet sowie als Trends dargestellt werden.“ In der Bedieneroberfläche des ibaMachineVision-Systems beobachtet der Anwender parallel das Livebild, das Ergebnis der Bildverarbeitung und den sich ausbildenden Langzeittrend der visuellen Messwerte. Basierend auf diesem Langzeittrend kann das Prozessverhalten analysiert und diagnostiziert werden, um so Produktionsfehler frühzeitig zu erkennen und diese dem Anwender zu signalisieren – es handelt sich sozusagen um „kamerabasiertes Condition Monitoring“.
Ein typischer Anwendungsfall für ibaMachineVision ist die Überwachung einer kontinuierlichen Produktionsanlage wie z. B. einer Stranggussanlage. Das Bildverarbeitungssystem erkennt die Eckpunkte der Frontseite eines quadratischen Stahlstrangs und ermittelt die Differenz der Diagonalen. Die Prozessdatenaufzeichnung erstellt einen Langzeittrend dieser Kenngröße und alarmiert den Bediener im Fall eines signifikanten Trends mit einer virtuellen Ampel auf der Bedieneroberfläche. Der Anwender kann sofort in den Prozess eingreifen und entsprechende Korrekturmaßnahmen veranlassen. Die Produktion von Ausschuss wird reduziert, die Prozesseffizienz gesteigert und die Produktqualität gesichert.
Kein Stand-Alone-System
„Der Vorteil von ibaMachineVision ist, dass es sich gut in ein vorhandenes iba-System integrieren lässt“, so Dr. Lettau. Dank ihrer Konnektivität können die herstellerneutralen iba-Produkte in Automatisierungssysteme und Bustechniken aller gängigen Automatisierungshersteller und Gerätegenerationen eingebunden werden.
Wegen der Vielfältigkeit der Anforderungen und Applikationen wird zu Beginn eines jeden Projekts eine Machbarkeitsstudie durchgeführt, in der die Realisierung von ibaMachineVision bezüglich Einbauorts der Kamera, Lichtverhältnisse, Umgebungstemperaturen und mechanischen Einwirkungen überprüft wird. Das System kann so exakt auf die Applikation und Kundenanforderung hin angepasst, konfiguriert und optimiert werden.
