Verbesserung der Auffindwahrscheinlichkeit (POD) von Oberflächenfehlern in Metallerzeugnissen mittels optischer Inspektionsverfahren und Bildverarbeitung

Bei vielen metallischen Produkten wie beispielsweise Stanzteilen oder beschichteten Metalldichtungen muss die Unversehrtheit der Oberfläche überprüft werden, um das bestimmungsgemäße Betriebsverhalten des jeweiligen Bauteils zu gewährleisten. Optische Verfahren zur Oberflächenprüfung bieten insbesondere im Rahmen von automatischen Qualitätskontrollen Vorteile, da sie berührungslos arbeiten und vielfältige Möglichkeiten zur Online-Fehlererkennung und klassifikation mittels geeigneter Algorithmen bieten. Abhängig von der Güte und der Komplexität des Beleuchtungs- und (Video-) Kamerasystems sowie der nachgeschalteten Bildverarbeitungsalgorithmen werden unterschiedliche Fähigkeiten im Hinblick auf die Fehlerdetektion und auf die Fehlergrößenbestimmung erreicht. Um verschiedene, in der Praxis eingesetzte Systeme quantitativ bewerten und neue Systeme gezielt zusammenstellen zu können, wenden wir â versus a-Analysen zur Bestimmung der Fehlerauffindwahrscheinlichkeit (englisch: Probability of Detection, POD) an. Dem internationalen Standard MIL-HDBK-1823A in der aktuellen Version von 2009 folgend ermitteln wir POD-Kurven aus den an Testkörpern beispielsweise mit Bohrungen und Nuten unterschiedlicher Dimensionierung und Orientierung aufgenommenen, digitalisierten und algorithmisch verarbeiteten Daten. Am Beispiel von texturierten Oberflächen zeigen wir, dass applikationsspezifisch zusammengestellte Sensorik und Algorithmik zu erheblichen Verbesserungen der POD führen. Wir sehen darin einen wichtigen Beitrag im Hinblick auf den Einsatz optischer Oberflächeninspektionsverfahren zur q uantitativen ZfP im Bereich der automatischen Qualitätskontrolle.