Schnelle und exakte Qualitätskontrolle von Reifen mit 3D-Vision-Kamera

16.09.2024

Die Qualitätskontrolle ist für Unternehmen unverzichtbar, um sicherzustellen, dass die auf den Markt gebrachten Produkte den Industrienormen und dem gewünschten Ergebnis entsprechen. Sie ist jedoch oft ein anspruchsvoller Prozess, auch aufgrund des immer schnelleren Produktionsrhythmus und der Komplexität in der Identifikation von Fehlern. Intelligente Lösungen für die Qualitätskontrolle automatisieren diesen Prozess und sorgen für eine gründliche und genaue Inspektion – wie der italienische Spezialist Tekna Automazione e Controllo zusammen mit der 3D-Kamera Ruler3000 beweist. Das Resultat: eine passgenaue Lösung für die Qualitätskontrolle in der Produktion von Reifen.

iii
iii

Qualitätskontrolle von Reifen – hochpräzise und kompakte Lösungen sind essentiell

Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche für die Qualitätskontrolle ist die Automobilindustrie, in der die Reifeninspektion eine besondere Herausforderung für ein die industriellen Bildverarbeitung ist. Sowohl aufgrund der Beschaffenheit des Gummis selbst (stark absorbierendes Material), als auch aufgrund der unterschiedlichen Reifengrößen und -geometrien und der zu analysierenden Reifenabschnitte (innen und außen). Dies sind Aufgaben, die mit hoher Geschwindigkeit, hoher Auflösung und bei einer großen Heterogenität von Defekten durchgeführt werden müssen.

Die Anforderungen können daher sowohl in Bezug auf die Auflösung der 3D-Kamera als auch auf ihre Größe variieren. So wird beispielsweise für die Prüfung auf Schriftzüge auf der Seitenwand des Reifens oder im Hinblick auf mögliche Defekte im Inneren des Reifens selbst ein eigenes System benötigt. Das System muss in Form einer kompakten Kamera in das Innere des Reifens passen.

Tekna Automazione e Controllo und SICK entwickelten eine Lösung für die Qualitätskontrolle in der Reifenproduktion.
Tekna Automazione e Controllo und SICK entwickelten eine Lösung für die Qualitätskontrolle in der Reifenproduktion.

Der Ansatz von Tekna Automazione e Controllo

Und genau diesen Herausforderungen hat sich das italienische Unternehmen Tekna Automazione e Controllo gestellt. Das Unternehmen konnte sich im Laufe der Jahre sowohl in Italien als auch im Ausland als Systemintegrator von Automatisierungslösungen für verschiedene Industriesektoren positionieren. „Im Laufe der Jahre haben wir unseren Markt immer mehr erweitert. Das gibt unseren Kunden die Sicherheit, dass unsere Lösungen das Ergebnis umfassender Erfahrung sind“, sagt Michele De Stasio, Vorsitzender des Verwaltungsrats bei Tekna Automazione e Controllo.

Das Unternehmen begann vor einigen Jahren, im Bereich der Bildverarbeitung zu arbeiten. Zunächst mit maßgeschneiderten Lösungen, die 3D-Lasertriangulationssysteme mit speziell entwickelten Lösungen und Geometrien implementierten. Sie werden auch für die Reifendefektkontrolle auf ihren Vision Tire System 3D Defects Detection-Maschinen verwendet. Diese sind in der Lage, Defekte auf der Innen- und Außenfläche des Reifens zu erkennen, wie z. B. Kratzer, Blasen oder Verformungen.

Nach der Konsolidierung seines technologischen Know-hows suchte das Unternehmen nach einer fertigen, aber ebenso zuverlässigen Lösung für das Lesen von Schriftzügen auf der Reifenflanke. Diese Anwendung ist aufgrund der Farbe der Schriftzüge (schwarz auf schwarz) und ihrer geringen Größe (1 mm x 1 mm x 0,4 mm Höhe) äußerst schwierig.

„Wir haben zunächst kein geeignetes komplettes und integriertes Produkt gefunden, das die gleiche Zuverlässigkeit wie die selbst von uns entwickelten Lösungen bietet“, erklärt Antonio De Stasio, Leiter des Bereichs Artificial Vision bei Tekna Automation and Control und ergänzt: „Nach den ersten notwendigen Tests haben wir allerdings festgestellt, dass eine Lösung mit der 3D-Vision-Kamera Ruler3000 von SICK funktioniert. Die bereitgestellte API hat uns bei der Integration in das System geholfen. Darüber hinaus wird SICK als Partner von unseren Kunden besonders geschätzt.“

Industrielle Bildverarbeitung
Schnell zu hoher 3D-Performance
Ruler3000
Für die Prüfung von möglichen Defekten im Reifeninneren wird eine Kamera benötigt, die in das Innere des Reifens passt.
Für die Prüfung von möglichen Defekten im Reifeninneren wird eine Kamera benötigt, die in das Innere des Reifens passt.

Präzision und Einfachheit dank passender 3D-Vision-Kamera

Die Wahl fiel daher auf SICK, mit dem bereits eine langjährige Partnerschaft bestand, und die 3D-Kamera Ruler3000. Die Kameras sind in der Lage, hochauflösende Bilder in kürzester Zeit zu erfassen. Dafür sorgt der innovative 2560 x 832 Pixel CMOS-Sensor von SICK mit ROCC (Rapid On Chip Calculation)-Technologie, die eine sehr hohe Abtastgeschwindigkeit ermöglicht: Über den gesamten Sensor können Profile mit bis zu 7 KHz erfasst werden, mit rund 100 Sensorzeilen sogar mit bis zu 46 KHz. Damit kann der Ruler3000 auch hochauflösende Bilder in Bewegungsrichtung aufnehmen. Diese sehr hohen Scangeschwindigkeiten werden auch durch die hohe Lichtempfindlichkeit des Sensors erreicht, die selbst bei stark absorbierenden Materialien, wie z. B. Reifengummi, eine kurze Belichtungszeit ermöglicht.

Der Ruler3000 kann auch hochauflösende Bilder in Bewegungsrichtung aufnehmen.
Der Ruler3000 kann auch hochauflösende Bilder in Bewegungsrichtung aufnehmen.

Die Varianten Ruler3010 und Ruler3020 mit mittelgroßen Feldern (maximale Breite von ca. 10 und 20 cm) sind besonders geeignet für die Prüfung von Reifendetails. Beispiel dafür ist der spezielle Fall der von Tekna Automazione e Controllo für die 3D-Beschriftungsmaschine Vision Tire System entwickelten Anwendung. Die Anwendung führt eine Prüfung der Zeichen auf der Seite des Reifens durch, um deren Lesbarkeit, Korrektheit und Integrität gemäß den Reifendatenblättern zu überprüfen. Als Systemintegrator hat Tekna Automazione e Controllo die Ruler3000-Kameras in die Automatisierungsstruktur der Maschine integriert. Die Kameras erfassen hochauflösende 3D-Bilder. Außerdem wurde eine spezifische Software zur Bewertung der Richtigkeit (oder Unrichtigkeit) der Reifenflankenmarkierungen mit Hilfe komplexer Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens entwickelt.

„Ohne genaue und schnell verfügbare Daten hätten wir das niemals hinbekommen und mit SICK haben wir dafür einen idealen Partner gefunden, der genau diese Anforderungen erfüllt“, sagt Michele De Stasio.

 

Weitere Beiträge

MLG-2 WebChecker von SICK hebt Cordschneideanlagen in der Reifenherstellung auf ein neues Level

Lesen Sie mehr

Künstliche Intelligenz für alle: Lösungen für die Qualitätskontrolle mit industrieller Bildverarbeitung

Lesen Sie mehr