Metalen onderdelen met een spiegelend oppervlak behoren tot de lastigste objecten om machinaal te inspecteren. Reflecties maskeren fouten, defecten zijn vaak alleen vanuit een specifieke hoek zichtbaar, en de consistentie van een handmatige visuele controle hangt af van het uur van de dag. Het Oostenrijkse Danube Dynamics ontwikkelde samen met slotenfabrikant EVVA een AI-gestuurd inspectiesysteem dat dit probleem oplost. Dat brengt meteen ook de testtijd met meer dan 80% terug.
EVVA, al meer dan honderd jaar actief in mechanische en elektronische toegangssystemen, produceert onder meer cilindersloten en cilinderkernen: fijn bewerkte, verzinkte precisieonderdelen die aan strenge kwaliteitseisen moeten voldoen. Krassen van minder dan 0,1 mm en fouten in de galvanisatielaag moeten worden opgespoord: gebreken die met het blote oog nauwelijks te zien zijn.
De kern van het probleem zit in het materiaal zelf: hoogglanzende oppervlakken kaatsen licht terug en kunnen zo net de defecten verbergen die je juist wilt vinden. Om een onderdeel goed te beoordelen zijn vaak meerdere invalshoeken nodig, wat het lastig maakt om een consistent hoog controleniveau vast te houden bij handmatige inspectie.
De oplossing: gesloten testbox, gestuurde belichting, AI
Danube Dynamics ontwikkelde een systeem dat onderdelen die geordend in een Eurobox van 400 × 300 mm liggen, in één stap fotografeert en met AI beoordeelt. Tot 126 onderdelen tegelijk worden zo in één testronde gecontroleerd.
Om ondanks de reflecties steeds dezelfde omstandigheden te garanderen, werkt het systeem met een gesloten testbox en op maat gemaakte belichting: vier individueel aanstuurbare RGBW-lichtbalken zorgen voor verschillende kleuren en belichtingshoeken, zodat uiteenlopende defectpatronen zichtbaar worden.
Voor de beeldopname wordt een monochrome industriële camera van IDS gebruikt (uEye U3-36P0XCP-M-GL Rev. 1.2), gebouwd rond de 19,80 MP-sensor AR2020 van onsemi. Die levert 5K UHD-resolutie (5136 × 3856 pixels) op een 1/1,8-inch rolling-shutter-sensor in 4:3-formaat, voldoende scherpte om ook de fijnste oppervlaktedefecten vast te leggen. De camera is gecombineerd met een IDS-lens met een brandpuntsafstand van 8,5 mm (type 20M11-C08528).
Edwin Schweiger, medeoprichter en COO van Danube Dynamics, benadrukt dat het net de combinatie van belichting, hoge-resolutiebeeldvorming en AI-evaluatie is die deze kwaliteitscontrole betrouwbaar beheersbaar maakt.
Volgens Jürgen Hejna, Product Owner 2D Cameras bij IDS, is het bij hoogglanzende oppervlakken essentieel om fijne verschillen stabiel en gedetailleerd in beeld te brengen, en biedt de hoge sensorresolutie in combinatie met eenvoudige integratie daarvoor een solide basis.
Voor Danube Dynamics was ook de integratie een belangrijke factor: de camera sluit via een standaardinterface aan op het totaalsysteem, wat de ontwikkeltijd beperkt en zorgt voor stabiele testresultaten tijdens de dagelijkse productie.
Resultaat: van 30 seconden naar minder dan 5
Bij de eerste praktijktest bleek meteen wat het systeem waard is: de AI signaleerde afwijkingen die zelfs ervaren medewerkers nauwelijks opmerkten. Vooral de sterk verkorte testtijd maakte de winst meteen tastbaar.
Waar de handmatige visuele controle van één Eurobox voorheen meer dan 30 seconden in beslag nam, duurt dit nu minder dan vijf seconden. De basis daarvoor zijn vier vastgelegde belichtingsscenario’s, die samen vier beelden per onderdeel opleveren. De AI-inferentie zelf neemt vervolgens slechts ongeveer 10 milliseconden per cilinder in beslag.
Daarnaast is het testproces volledig gedigitaliseerd: resultaten worden systematisch gedocumenteerd en statistisch geanalyseerd. Uitval en afwijkingen die voorheen niet werden vastgelegd, zijn nu transparant traceerbaar. De handmatige controle wordt daarbij niet vervangen, maar gericht ondersteund: medewerkers worden ontlast, testprocessen zijn reproduceerbaar en kwaliteit wordt meetbaar in het productieproces verankerd.
Een bijkomend voordeel: EVVA kan het AI-model zelfstandig hertrainen. Nieuwe productvarianten en foutpatronen kunnen zo zonder tussenkomst van derden in het systeem worden opgenomen. Dat is een belangrijke stap richting toekomstbestendigheid, zonder dat de basisarchitectuur van het systeem moet worden aangepast.
De vraag naar geautomatiseerde kwaliteitscontrole neemt toe, en het besef groeit wat er mogelijk is met een goed op elkaar afgestemde combinatie van beeldopname en AI-evaluatie. Waar standaardtoepassingen vandaag relatief eenvoudig te implementeren zijn, laat dit project zien wat er mogelijk is bij de inspectie van veeleisende oppervlakken: ook optisch uitdagende, veiligheidsrelevante onderdelen kunnen betrouwbaar worden gecontroleerd dankzij de combinatie van belichting, hoge-resolutiecamera’s en AI.
