Průmysl 4.0: Proč si měřicí technika zachovává klíčovou roli

Například v aditivní výrobě je důležité, aby povrchy z 3D tiskárny měly přesné ultrajemné rysy bez ohledu na to, zda jsou vyrobeny z kovů, plastů nebo jiných materiálů. Zde je nutné kontrolovat aditivně vyráběné povrchy z hlediska drsnosti a zvlnění, měřit jejich obrysy nebo délky v nejmenších jednotkách, a tím certifikovat funkčnost součástí.

Výzkumníci z Laboratoře pro servis nanostruktur Technologického institutu v Karlsruhe (KIT ) například používají ke kontrole takových povrchů přístroj MarSurf CM explorer. Konfokální mikroskop s vysokým rozlišením od společnosti Mahr poskytuje 3D hodnoty měření v několika funkčních krocích a analyzuje tyto povrchy trojrozměrně - bezkontaktně, nezávisle na materiálu a rychle. Výzkumníci přístroj používají ke zkoumání mikročástic, jako jsou 3D optické komponenty, molekulárně funkcionalizovatelné 3D skeletové struktury a další aplikace v mikrometrovém nebo submikrometrovém rozsahu. Tímto způsobem rozvíjejí tento proces, který šetří zdroje, pro cílenou výrobu složitých komponent.

Generování obrovského množství dat

Technologie měření je nezbytná také pro procesy, které pracují s umělou inteligencí (AI) - i když zcela jiným způsobem. Ukazuje to příklad v rámci výzkumného projektu "MuPro2" na Katedře inženýrství spolehlivosti a analýzy rizik (LZR ) na univerzitě ve Wuppertalu: Výrobce vysoce kvalitních kuchyňských nožů pověřil katedru spuštěním automatizovaného, maximálně spolehlivého procesu kontroly kvality čepelí. Nože jsou kovány ze slitin oceli, broušeny, zušlechťovány a testovány. Od špičky čepele až po bolster musí být každý detail přesný na mikrometr.

Aby bylo možné s podporou umělé inteligence vyhodnocovat obrazové informace o povrchu nožů, bylo nejprve nutné provést přesná 3D měření. To proto, že kamery pro vyhodnocování obrazu musí spolehlivě rozpoznat vady a předem se je pomocí AI "naučit". K tomu bylo zapotřebí obrovské množství dat.

Algoritmus rozhoduje o kvalitě povrchu

Pro generování dat o povrchu se zde také uplatnil specialista na měřicí techniku Mahr s mobilním zařízením MarSurf CM. Pomocí tohoto 3D měřicího zařízení lze provádět měření drsnosti a geometrie i analýzy 3D struktur; doba měření zařízení se pohybuje mezi pěti a deseti sekundami. Vyhodnocením mobilního měřicího zařízení tým z LZR nakrmil, natrénoval a vyhodnotil několik algoritmů strojového učení. Algoritmus sám rozhodoval o kvalitě povrchu lopatek. Výsledek: Spolehlivost algoritmu byla extrémně vysoká, u optického 3D mikroskopu byla téměř stoprocentní. Lidské oko, které funguje/vnímá v závislosti na světelných podmínkách a denní formě jedince, lze nahradit extrémně spolehlivým řídicím systémem, který se nikdy neunaví. Zaměstnanci mohou svou pozornost obrátit k méně opakujícím se úkolům.

Závěr: Bez ohledu na to, zda se používají konvenční výrobní metody nebo zcela digitalizované procesy - kvalita musí být správná. To znamená, že měřicí technika zůstává nepostradatelná. A stejně jako se většina průmyslových procesů digitalizovala, měřicí technika už dávno udělala totéž. Lze ji přímo integrovat a v závislosti na aplikaci i plně automatizovat do procesů Průmyslu 4.0. A tak portfolio společnosti Mahr, specialisty na měřicí techniku, nyní sahá od ručních třmenů až po 3D měřicí techniku s vysokým rozlišením pro nespočet aplikací.