Bei einem Vergleich der Oberfläche von toleranzbehafteten Bauteilen gegen CAD-Daten sind größere Toleranzen sichtbar, kleinere Oberflächenfehler werden überdeckt.
 

Alternativ mögliche Verfahren auf Basis der Auswertung der lokalen Geometrie wie Deflektometrie und Lichtschnitt funktionieren nur auf schwach gekrümmten Flächen, nicht aber an Designkanten oder starken Radien. Außerdem liefern diese Verfahren keine genaue Information über die absolute Fehlerhöhe.

 

Deshalb haben wir ein Verfahren entwickelt, welches die relevanten Abweichungen der Oberfläche gezielt erkennen und objektiv bewerten kann:

 

Im ersten Schritt werden fehlerfreie Bauteile ausgewählt, die vom Kunden oder der eigenen Qualitätssicherung als i.O. akzeptiert werden.

Die Oberflächen dieser Bauteile werden mit dem Sensor erfasst. Aus den generierten 3D-Daten werden Parameter über zulässige Oberflächenformen berechnet und in einem Assoziativspeicher abgelegt. Dahinter verbirgt sich ein neuronales Netz, dass mit den Daten trainiert wird.

 

Im Inspektionsbetrieb wird die Oberfläche des Prüfteils zunächst mit dem Sensor erfasst. Anschließend wird das Prüfteil aus den im Assoziativspeicher abgelegten fehlerfreien Bauteilen als individuellen Master nachgebildet.

 

Gegen diesen Master wird dann verglichen. Wenn zwischen dem berechneten Master und dem Prüfteil keine Differenz vorhanden ist, ist das Prüfteil fehlerfrei.