KI-basierte Rissdetektion bei Schlauch-Verschleißtests
Projektziele & Projektergebnis
eines Prototyps in den Bereichen „Produktion“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung .
Es wurde ein kamerabasiertes KI-System zur automatisierten Zustandsbewertung von Kabelschutzschläuchen entwickelt. Die Methode klassifiziert einzelne Schlauchbereiche in „normal“, „crack“ und „failure“ und bildet die Grundlage für eine automatisierte Auswertung der Verschleißtest
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung war, die sechs parallel geprüften Kabelschutzschläuche in den Kamerabildern zuverlässig voneinander zu trennen und unterschiedliche Riss- und Versagenszustände eindeutig zu erkennen.
- Wie können wir die bisher manuell ausgewerteten Verschleißtests mithilfe KI-basierter Bildverarbeitung automatisieren und dabei Rissbildung sowie vollständiges Versagen zuverlässig detektieren?
- Wir haben uns gefragt, wie Bildqualität, Beleuchtung, Schlauchposition und Datenannotation gestaltet werden müssen, damit das KI-Modell auch unter realen Versuchsbedingungen zuverlässig funktioniert.
Projektdetails
Die FLEXA GmbH führt Verschleißtests an Kabelschutzschläuchen durch, um deren Beständigkeit bei wiederholter Biegebeanspruchung zu bewerten. Dabei sind insbesondere der Zeitpunkt der Rissbildung sowie das vollständige Versagen des Schlauchs von Interesse. Bisher erfolgt die Auswertung der Kamerabilder manuell, wodurch ein hoher Zeit- und Personalaufwand entsteht. Ziel des Projekts war die experimentelle Untersuchung KI-basierter Bildverarbeitungsverfahren zur automatischen Erkennung von Rissbildung und Versagen in Verschleißtests. Im Projekt wurde hierfür ein kamerabasiertes Auswertungssystem entwickelt, das die aufgenommenen Bilder in einzelne Schlauchbereiche unterteilt, diese vorverarbeitet und mithilfe CNN-basierter Klassifikationsmodelle bewertet. Dabei werden die Zustände „normal“, „crack“ und „failure“ unterschieden. Als Ergebnis konnte eine prototypische Lösung bereitgestellt werden, mit der sechs parallel geprüfte Kabelschutzschläuche separat analysiert und kritische Zustände automatisiert erkannt sowie visualisiert werden können. Damit wurde eine wichtige Grundlage geschaffen, um die manuelle Auswertung der Verschleißtests zu reduzieren und den Zeitpunkt der Rissbildung bzw. des Versagens künftig automatisiert und datenbasiert zu bestimmen.
