Herausforderungen beim Einpressvorgang

Das Einpressen eines Kunststoffelementes in einen Metallrahmen soll automatisiert überwacht werden. Insbesondere soll überprüft werden, dass sich bei dem Vorgang keine Risse im Kunststoffelement bilden.

Entstehen während des Prozesses Risse im Kunststoffelement, so können diese unter normaler funktioneller Belastung zu einem Ermüdungsbruch und dem Funktionsausfall des Bauteils führen.

Nach dem Einpressen ist das Kunststoffelement visuell nicht mehr komplett zugänglich, wodurch eine vollständige optische Risserkennung nicht möglich ist. Die QASS Körperschalltechnologie kommt zum Einsatz. Denn diese ermöglicht einen Blick ins Innere des Bauteils.

Schematische Darstellung vom Einpressen eines Kunststoffelementes in einen Metallrahmen.

Schematische Darstellung vom Einpressvorgang zur Verbindung eines Kunststoffelementes mit einem Metallrahmen.

QASS Körperschallanalytik

Das QASS Messsystem Optimizer4D arbeitet auf Basis von Körperschall. Rissbildungen verursachen charakteristische akustische Impulse, die unser Messsystem quasi im Moment des Entstehens detektieren kann.

Hierzu wird ein Körperschallsensor so nah wie möglich am Bauteil angebracht. Der QASS Körperschallsensor nimmt die im Montagevorgang ausgelösten Schwingungen auf und wandelt die Sensorsignale (Zeit-Amplituden-Signale) simultan zum Prozess in ein Messsignal um, das der Optimizer4D hochfrequent abtastet.

Dieses wird vom QASS Messsystem in Echtzeit digitalisiert und durch eine Fast-Fourier-Transformation aufbereitet, damit auch die im Signal verborgenen Frequenzanteile (Tonhöhen) sichtbar werden. Das von QASS für die Spektralanalyse verwendete Verfahren nennen wir Hoch-Frequenz-Impuls-Messung (HFIM).

Die Anwendung dieses Verfahrens ist wichtig, um Risse zuverlässig zu detektieren und von Prozessereignissen zu differenzieren. Denn im zweidimensionalen Zeit-Amplituden-Signal sind Risse und Prozessereignisse anhand ihrer Energie häufig nicht eindeutig voneinander zu unterscheiden. Durch die zusätzliche Frequenzinformation verbessert sich die Differenzierbarkeit erheblich. Im dreidimensionalen Zeit-Amplituden-Frequenz-Signal hingegen zeigen Risse ein äußerst spezifisches Signalbild, das Amplituden bis in den hochfrequenten Bereich aufweist und dessen Muster sich signifikant von Prozessereignissen unterscheidet.

Die durch die HFIM aufbereiteten Messdaten stehen der QASS Software Analyzer4D direkt zur Verfügung.

QASS Messsystem Optimizer4D mit Messkette (bestehend aus Körperschallsensor, Vorverstärker und Sensor- sowie Vorverstärkerkabel).

QASS Messsystem Optimizer4D.

Dreidimensionales Signalabbild eines NIO-Einpressvorgangs mit Rissbildung vor Nutzung eines Filters.

3D-Signallandschaft eines fehlerbehafteten Einpressprozesses mit Rissbildung im Kunststoffelement vor der Filterung typischer Maschinen- und Störgeräusche durch eine Frequenzmaske.

Mustererkennungsalgorithmen

Der Analyzer4D bietet mit smarten Tools wie der Mustererkennung und automatischen Entscheidungsroutinen ein innovatives und leistungsfähiges Programm zur Echtzeit-Analyse der Signaldaten. Die Daten werden für den Anwender anschaulich in einer 3D-Spektrallandschaft visualisiert.

Im Gegensatz zu Risssignalen sind Maschinen- und Störgeräusche im Signal niederfrequent und weisen in der Regel keine hochfrequenten Signalanteile auf. Typische Maschinen- und Störgeräusche können daher mit einer Frequenzmaske gezielt aus den Signaldaten gefiltert werden. Dies verbessert das Verhältnis zwischen Nutz- und Störsignal.

Mit der Mustererkennung können die beim Einpressen des Kunststoffelementes auftretenden Risse nun auf Basis der gefilterten Signaldaten detektiert werden. Hierfür werden Rissmuster referenziert und in einer Datenbank abgespeichert. Ein Vergleichsalgorithmus ermittelt automatisch in den eingehenden Signaldaten Ähnlichkeiten zu den hinterlegten Mustern. Tritt während der Montage ein Riss im Kunststoffelement auf, so wird dessen Signalmuster vom Vergleichsalgorithmus durch einen hohen Ähnlichkeits-Score erkannt und das Ausschleusen des Bauteils vom Optimizer4D per NIO-Trigger veranlasst.

Veranschaulichung der Effektivität einer Frequenzmaske im direkten Vergleich zwischen ungefiltertem und gefiltertem Signalbild.

Vergleich zwischen ungefiltertem Signalbild des NIO-Einpressvorgangs mit Rissbildung (rechts) und gefiltertem Signalbild derselben Fehlersituation nach Nutzung einer Frequenzmaske zur Filterung typischer Maschinen- und Störgeräusche (links).

Dreidimensionales Signalabbild des NIO-Einpressvorgangs mit Rissbildung nach Nutzung eines Filters.

3D-Signallandschaft des fehlerbehafteten Einpressprozesses mit Rissbildung im Kunststoffelement nach der Filterung typischer Maschinen- und Störgeräusche durch eine Frequenzmaske.

Ihre Vorteile auf einen Blick

100% Qualitätskontrolle

Mit dem Optimizer4D können Bauteile zuverlässig auf Risse überprüft werden – selbst dann, wenn optische Prüfsysteme aufgrund von Bauteilstruktur oder -geometrie an Ihre Grenzen treffen. Das QASS Messsystem überwacht das Bauteil in-line per Körperschall und wertet die Signaldaten aus dem Montageprozess in Echtzeit aus. Defekte Bauteile werden direkt erkannt.

Selbst unter rauen Produktionsbedingungen

Die Risserkennung per Körperschall eignet sich auch für raue Fertigungsumgebungen mit lauten Maschinen und Störgeräuschen. Durch die Spektralanalyse können wir diese eindeutig vom Nutzsignal unterscheiden und mittels Frequenzmasken aus den Signaldaten filtern.

Mehr Sicherheit durch 3D-Signaldaten

Anhand der spektralanalysierten und gefilterten Signaldaten können Rissereignisse eindeutig von anderen Prozessereignissen unterschieden werden. Risse zeigen ein spezifisches Signalmuster, das der QASS Mustererkennungsalgorithmus nach einem einmaligen Referenzieren automatisch in den eingehenden Signaldaten detektiert.

Minimierung der Ausschussquote

Durch die verbesserte Trennschärfe können Sie Ihre Ausschussquote nachhaltig senken, indem fälschliche Klassifizierungen von Prozessereignissen als Risse (sogenannter Pseudo-Ausschuss) vermieden werden.