mav 02.2024
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01 Maschinen<br />
Bild 1: Integration der Kamera in die Maschine. Bild: IFW<br />
Forscher am IFW entwickeln Ansatz zur bildbasierten Verschleißüberwachung von Fräswerkzeugen<br />
KI-gestützte<br />
Werkzeugkontrolle<br />
Erhöhter Werkzeugverschleiß kann dazu führen, dass das Werkzeug<br />
bricht oder die Werkstücktoleranzen nicht eingehalten werden. Eine<br />
Prognose des Werkzeugverschleißes ist für eine automatisierte Fertigung<br />
daher unabdingbar. Die RSConnect GmbH und das Institut für<br />
Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) Hannover stellen<br />
einen kamerabasierten Ansatz zur Verschleißüberwachung vor.<br />
Autoren: Berend Denkena, Jonas Becker, Paul Krombach, IFW Universität Hannover, Rainer<br />
Schmutte, Geschäftsführer RSConnect GmbH<br />
taktile Verfahren oder Durchlichtansätze erreichen<br />
nicht die gleiche Genauigkeit und<br />
erfordern zudem einen hohen Parametrieraufwand.<br />
Weiterhin entfällt durch die Integration<br />
der Kamera in die Maschine das<br />
Ein- und Auswechseln der Werkzeuge. Manuelle<br />
Tätigkeiten und Nebenzeiten werden<br />
so reduziert.<br />
Web-Hinweis<br />
Eine ausführliche Fassung mit<br />
Quellenangaben finden Sie<br />
unter: https://hier.pro/eiX4f<br />
■■■■■■ Werkzeugverschleiß stellt produzierende<br />
Unternehmen vor große Herausforderungen,<br />
da Verschleiß erhebliche Einflüsse<br />
auf den Prozess, die Oberflächengüte und<br />
Maßhaltigkeit hat. Eine Prognose des Verschleißes<br />
auf Basis der Betriebsstunden des<br />
Werkzeugs wird unter anderem durch chargenbedingte<br />
Schwankungen von über 50 %<br />
bei Werkzeugen sowie Materialschwankungen<br />
verhindert. Variierende Eingriffsbedingungen<br />
erhöhen die Unsicherheit weiter. Vor<br />
allem kleine mittelständische Unternehmen<br />
(KMUs) mit einer hohen Anzahl an Einzelteilen<br />
oder Kleinstserien und damit vielfältigen<br />
Prozessen sind stark betroffen.<br />
Im Rahmen des vom Bundesministerium<br />
für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten<br />
Projektes „ProKI“ wurde daher ein<br />
kamerabasierter KI-gestützter Ansatz entwickelt.<br />
ProKI verfolgt das Ziel, das an den<br />
Hochschulen vorhandene Wissen im Bereich<br />
künstlicher Intelligenz (KI) in die Wirtschaft<br />
zu transferieren. Ein Bestandteil von ProKI<br />
sind Umsetzungsprojekte.<br />
Der kamerabasierte Ansatz ermöglicht<br />
es, Verschleiß eindeutig und schneidenaufgelöst<br />
zu bestimmen. Verfahren wie die Verschleißprognose<br />
über Maschinenströme,<br />
Umsetzung<br />
Die Verschleißüberwachung wird in einem<br />
DMG Mori Milltap 700 5-Achs-Bearbeitungszentrum<br />
umgesetzt. Für die Bildaufnahme<br />
ist eine Heidenhain VT121 Kamera<br />
auf der Nebenfläche des Maschinentischs,<br />
wie in Bild 1 gezeigt, montiert. Ein von<br />
RSConnect GmbH, Dr. Johannes Heidenhain<br />
GmbH und dem IFW entwickelter Kamerazyklus<br />
ermöglicht die automatisierte<br />
Bildaufnahme mit einer einzelnen Zeile NC-<br />
Code. Die Kamera nimmt das Werkzeug<br />
durch zwei optische Einheiten sowohl von<br />
der Seite als auch von unten auf. Das Überwachungssystem<br />
kann den Verschleiß so<br />
von allen Seiten erfassen.<br />
Das System ist in Bild 2 dargestellt. Zunächst<br />
detektiert die Verschleißsegmentie-<br />
22 April 2024
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