인더스트리 4.0: 계측 기술이 핵심적인 역할을 유지하는 이유

Bei der additiven Fertigung kommt es beispielsweise darauf an, dass die Oberflächen aus dem 3D-Drucker exakte Feinstmerkmale aufweisen, ganz gleich, ob sie aus Metallen, Kunststoffen oder anderen Materialien bestehen. Hier gilt es, die additiv gefertigten Oberflächen auf Rauheit und Welligkeit zu prüfen, ihre Konturen oder Längen in kleinsten Einheiten zu messen und damit den Bauteilen ihre Funktionsfähigkeit zu bescheinigen.

Ein Beispiel: Zur Überprüfung ebensolcher Oberflächen nutzen die Forscher am Nanostructure Service Laboratory des Karlsruher Institute of Technology (KIT) ein MarSurf CM explorer. Das hochauflösende Konfokalmikroskop von Mahr liefert 3D-Messwerte in nur wenigen Funktionsschritten und analysiert diese Oberflächen dreidimensional – berührungsfrei, materialunabhängig und schnell. Mit dem Gerät untersuchen die Forschenden Kleinstanordnungen wie 3D-optische Bauelemente, molekular funktionalisierbare 3D-Gerüststrukturen und weitere Anwendungen im Mikrometer- oder Submikrometerbereich. So treiben sie dieses ressourcensparende Verfahren zur Herstellung komplexer Bauteile zielführend voran.

Riesige Datenmengen generieren

Auch für Prozesse, die mit Künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten, ist Messtechnik unerlässlich – wenngleich auf eine gänzlich anders gelagerte Weise. Das zeigt das Beispiel im Rahmen des Forschungsprojekts „MuPro2“ am Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik (LZR) der Universität Wuppertal: Ein Hersteller hochwertiger Küchenmesser beauftragte den Lehrstuhl, ein automatisiertes, maximal zuverlässiges Kontrollverfahren für die Qualität der Klingen auf den Weg zu bringen. Die Messer werden aus Stahllegierungen geschmiedet, geschliffen, veredelt und geprüft. Von der Klingenspitze bis zum Kropf muss jedes Detail auf den Mikrometer stimmen.

Um eine KI-gestützte Bildauswertung der Messeroberflächen zu ermöglichen, waren zunächst präzise 3D-Messungen nötig. Denn die Kameras für die Bildauswertung müssen Fehler zuverlässig erkennen und diese zuvor per KI „erlernen“. Riesige Datenmengen waren dafür erforderlich.

Algorithmus entscheidet über die Oberflächenqualität

Um Oberflächendaten zu generieren, kam auch hier Messtechnikspezialist Mahr mit einem MarSurf CM mobile ins Spiel. Mit dem 3D-Messgerät lassen sich Rauheits- und Geometriemessungen sowie Analysen von 3D-Strukturen durchführen; die Messzeit des Geräts liegt zwischen fünf und zehn Sekunden. Mit den Auswertungen des mobilen Messgeräts hat das Team vom LZR mehrere Machine-Learning-Algorithmen gefüttert, trainiert und bewertet. Dabei entschied allein der Algorithmus über die Oberflächenqualität der Klingen. Ergebnis: Die Zuverlässigkeit des Algorithmus‘ war extrem hoch, die Quote lag mit dem optischen 3D-Mikroskop bei nahezu 100 Prozent. Das menschliche Auge, das abhängig von den Lichtverhältnissen und einer individuellen Tagesform funktioniert/wahrnimmt, lässt sich durch ein extrem zuverlässiges Kontrollsystem ersetzen, das niemals ermüdet. Die Mitarbeiter können sich weniger repetitiven Aufgaben zuwenden.

Fazit: Egal, ob herkömmliche Produktionsverfahren oder komplett digitalisierte Prozesse – die Qualität muss stimmen. Damit bleibt Messtechnik unverzichtbar. Und ebenso, wie sich die meisten Industrieprozesse digitalisiert haben, hat das längst auch die Messtechnik getan. Sie lässt sich direkt und je nach Anwendung vollautomatisiert in Industrie 4.0-Prozesse einbinden. Und so reicht das Portfolio von Messtechnikspezialist Mahr inzwischen vom manuellen Handmessschieber bis zur hochauflösenden 3D-Messtechnik für unzählige Anwendungen.