Bis heute prüfen Unternehmen den Verschleißzustand von Zerspanwerkzeugen aufwendig außerhalb der Maschine mit Standmessmikroskopen, Taschenlupen und Geräten zur Werkzeugeinstellung. Alle diese Verfahren erfordern manuelle Eingriffe. Zudem können in jedem dieser Fälle die Messungen erst nach Abschluss der Fertigung durchgeführt werden. Dann ist es jedoch zu spät für korrigierende Eingriffe in den Prozess.
Ein Forschungsteam des Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT entwickelte nun im Projekt „Camwear 2.0“ gemeinsam mit Projektpartnern ein System, das den Verschleißzustand der Zerspanungswerkzeuge nahezu in Echtzeit während des Fräsprozesses präzise erfasst und bewertet.
Geschützte Kamera und schlaue KI
Dazu integrierten die Forschenden ein Mikroskop in die Fräsmaschine. Es nimmt während der Bearbeitung, zwischen den einzelnen Bearbeitungsschritten, automatisiert Bilder des Fräswerkzeugs auf. Inspiriert von medizintechnischen Verfahren entwickelten sie Techniken zur Bildsegmentation, auf deren Basis industrietypische Bewertungskenngrößen des Werkzeugzustands abgeleitet werden können.
Um das empfindliche Mikroskop in der rauen Umgebung der Werkzeugmaschine zu schützen, konstruierten sie ein widerstandsfähiges Gehäuse mit Sperrluftfunktion. Dieses hält Kühlschmierstofftropfen von der Kamera fern.
Die erfassten Bilder dienen als Trainingsdaten für das KI-gestützte Bildverarbeitungsprogramm, das die Partner im Laufe des Projekts entwickelten. Das Programm ist in der Lage, Werkzeugtypen zu klassifizieren, verschlissene Bereiche zu aufzuzeigen und Verschleißmetriken zu berechnen.
Erfolgreicher Praxistest für KI beim Fräsen
Das Kamerasystem und das Bildverarbeitungsprogramm bestanden im abschließenden Projektabschnitt unter realen Bedingungen den ersten Praxistest: Die Automatisierung der Bildaufnahme und die herausragende Qualität der aufgenommenen Fotos übertrafen die Erwartungen des Projektteams.
Das Kameragehäuse erwies sich als robust genug, um die Mikroskopieeinheit zuverlässig zu schützen. Die KI der Bildverarbeitungssoftware identifizierte äußerst zuverlässig und präzise die visuell erfassbaren Verschleißformen.
Polykristalliner Diamant macht Zerspanungswerkzeuge hochgenau
Die Projektpartner optimieren nun die Anwendung gezielt für den industriellen Einsatz: Weiteres Ziel ist es, die KI-Modelle zu verfeinern, um Verschleißerscheinungen noch präziser zu identifizieren und zu analysieren. In einer engen Zusammenarbeit mit spezialisierten Hardwarelieferanten gilt es nun, die neue KI-Anwendung schnellstmöglich in die industrielle Praxis zu überführen.
Kontakt:
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
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