Die Firma Hofmann mit Sitz im hessischen Pfungstadt stellt unter anderem Maschinen zum Auswuchten von Autofelgen her. Eine der aktuellen Entwicklungen ist eine in Produktionslinien für Alu-Felgen integrierbare Anlage, die automatisiert Unwuchten an Felgen misst. Durch Messung von Frequenz- und Phasengang lassen sich die Höhe und der exakte Ort der Unwucht ausfindig machen. Liegt eine Felge außerhalb einer vorgegebenen Toleranz, wird die Position der Unwucht markiert und die Felge zur Nacharbeit ausgeschleust. Die Produktionslinie ist auf die parallele Herstellung vieler verschiedener Modelle ausgelegt.

Das Bildverarbeitungssystem ist – bis auf Kamera und Beleuchtung – in einem schwenkbaren Gehäuse (links im Bild) untergebracht; es beinhaltet neben dem Touchscreen eine SPS und einen Box-PC als Vision-Controller.

© Hofmann

Jede Felge durchläuft einen Fertigungszyklus vom Guss über eine mechanische Bearbeitung bis hin zur abschließenden Lackierung und Reinigung. Bei der Prüfung auf Unwuchten ist es relevant, welches Modell vermessen wird. Zunächst wurde eine Kennzeichnung mit herkömmlichen Methoden, wie beispielsweise Barcode oder RFID, geprüft. Schnell war klar, dass eine Funk-Erkennung über RFID-Tags im Falle der Alu-Felgen zwar möglich wäre, sich fertigungstechnisch und logistisch aber sehr aufwendig gestalten würde. Auch eine Barcode-Lösung wurde erwogen. Dafür muss ein Barcode- Label auf die Felge aufgebracht werden. Bei einem geplanten 7-Tage-/24- Stunden-Betrieb wären dazu fünf Mitarbeiter nötig. Ein Automat, der diese Aufgabe erledigt, würde zwar die laufenden Kosten senken, wäre aber in der Anschaffung teuer.

Mit dem Aufbringen der Labels wären jedoch noch nicht alle Hürden genommen. Ein weiteres Problem stellt das gängige Material der Barcode- Labels dar. Papier oder Kunststoff wird in der Fertigungsanlage abgewaschen, überlackiert oder verschmutzt. Also müsste ein metallisches Code-Label eingegossen werden. Nicht allein, dass das bereits einen recht hohen Aufwand bedeutet, konnte auch die Frage „Wo gießen wir den Code ein?“ nicht hinreichend geklärt werden.

An den Sichtflächen des Felgenhorns, den Speichen und im Bereich der Nabe wäre die Design-Einschränkung zu groß. Die Innenseite des Rades fällt aus, da sie verdeckt ist – dazu müsste das Rad gewendet werden. Bleibt nur das Reifenbett, das für eine Code-Lesung jedoch eine sehr große Suchfläche bietet. Außerdem wäre ein Auto-Barcode-Scanner als zusätzlicher Aufwand notwendig.

1 Cent pro Rad

Da sich die klassischen Identifizierungslösungen in dieser Anlage als wenig praxistauglich herausstellten, entschloss sich die Firma Hofmann für eine Bildverarbeitungslösung, die sich als technisch und wirtschaftlich gut umsetzbar erwies. Es zeigte sich, dass diese Lösung die Felgen über das Rad-Design für etwa 1 Cent pro Rad erkennt – bezogen auf eine Amortisationszeit von einem Jahr. Damit schlägt sie alle geprüften Alternativen bei weitem. Entwicklung und Umsetzung des Systems übernahm die Firma DMC Vision & Motion Dr.-Ing. Meißner GmbH (DMC) aus Bernau am Chiemsee. Das Unternehmen hat sich auf Videomesstechnik spezialisiert, also die messtechnische Auswertung von bewegten und unbewegten Bildern.

Über Merkmale, wie Anzahl und Form der Speichen, Loch- und Lochkreis-Durchmesser, bestimmt das System in weniger als einer halben Sekunde jede eingelernte Felge.

© DMC

Die Systeme des Unternehmens bestimmen geometrische und optische Informationen wie Position, Abstand, Fläche, Oberflächenstruktur, Helligkeit und Kontrast sowie deren Änderungen über die Zeit. Bei der beschriebenen Unwucht- Messanlage dauert der gesamte Prüfzyklus in Abhängigkeit der Radgröße zwischen 15 und 18 Sekunden pro Rad, darin eingeschlossen ist die Zuführung ins Vision-System, die Erkennung des Typs, der Weitertransport zur Unwucht-Messung, die Messung selbst sowie das Abführen des Prüflings an nachfolgende Stationen. Die eigentliche Felgen-Erkennung darf nur maximal eine Sekunde in Anspruch nehmen.

Die Erkennung arbeitet nach einem Einlernvorgang vollautomatisch: Sobald eine Felge in einer Vorrichtung zentriert ist, bestimmt ein mechanischer Taster das Auflagemaß. Via Profibus überträgt der Taster das Maß an eine SPS, die unter anderem als Datenbankrechner dient. Über serielle Schnittstellen ist die SPS mit einem Bildverarbeitungs-Controller und einem Touchscreen verbunden. Diese drei Hauptkomponenten für Auswertung und Visualisierung kommen einheitlich aus dem Hause Omron. Mit dem Signal des Tasters wird auch die Bild-Erfassung und anschließende Vermessung des Rades gestartet, was je nach Komplexität des Designs zwischen 0,15 und 0,25 Sekunden dauert. Dazu lichtet eine monochrome 2-MPixel-Kamera die Felge zunächst in der Draufsicht ab und leitet die Bilder an den Vision- Controller. Dieser generiert aus den Bilddaten geometrische Werte der Felge. Nun überträgt der Vision-Controller innerhalb weniger Millisekunden die ermittelten Felgen-Daten an den Datenbankrechner. Dort werden sie gespeichert und über den Touchscreen dargestellt.

Jeder Rad-Datensatz enthält Messwerte, die das Design eines Radtyps eindeutig bestimmen. Dazu gehören beispielsweise Felgendurchmesser, Speichenanzahl, Form und Oberflächenstruktur der Speichen, Durchmesser und Anzahl von Bohrungen sowie Lochkreis- Durchmessser. Mit diesem Datensatz erfolgt ein Abgleich mit abgespeicherten Datenbank- Werten unter Berücksichtigung von hinterlegten Toleranzen. Ergebnis ist das Rad mit der besten Übereinstimmung. Die SPS überträgt die Radnummer an die Anlagensteuerung. Dieser komplette Datenbank-Abgleich dauert lediglich etwa 0,1 Sekunden und ist abhängig von der Anzahl der gespeicherten Datensätze. Weitere 0,1 Sekunden benötigt das System zur Positionsermittlung des Ventil-Lochs. Das Ventil-Loch ist relevant für das Rotationsverhalten des Rades und dient gleichzeitig als Nullpunkt der Messung. Damit die Identifizierungszeit eingehalten werden kann, muss der Vergleich der ermittelten Werte mit den Werten der Musterteile in der Datenbank in möglichst kurzer Zeit ablaufen.

Im Falle der beschriebenen Lösung kommt es der reibungslosen Datenverarbeitung entgegen, dass neben Vision-Controller und Kamera von Omron die SPS und der Touchscreen aus dem gleichen Hause kommen. Bei der Bildaufnahme selbst kam es in ersten Tests zu störenden Reflexionen. Acht Flächen-Leuchten schaffen nun Abhilfe, indem sie ein gleichbleibendes, diffuses Licht liefern. Zusätzlich kommen positions- und flächenabhängige Software-Filter im Erkennungsprogramm zum Einsatz, um die Wirkung der Rest-Reflexionen auf ein unkritisches Maß abzuschwächen.

Autor: Dr. Hans-Georg Meißner ist Geschäftsführer bei DMC in Bernau am Chiemsee.

Einlernen leicht gemacht

Als Anwender-Schnittstelle fungiert der Touchscreen. Über ihn kann der Anwender – auch im laufenden Betrieb – neue Felgentypen einlernen. Liegt eine neue Felge in der Messstation, ermittelt die Anlage nach Betätigen einer Teach-In-Taste festgelegte Merkmale und fordert den Anwender zur Eingabe des Namens der Felge auf. Beim Einsatz mehrerer Messstände können sich die eingelernten Datensätze über CF-Karte oder USB-Stick austauschen. Somit muss jedes Rad nur einmal eingelernt werden. Auf dem Touchscreen lassen sich außerdem aktuelle und historische Messdaten und Bilder darstellen sowie Statistiken anzeigen.

Über den Vision-Controller ist optional eine Ferndiagnose via Internet realisierbar. Der Entwickler der Anlage, sprich DMC, bietet im Falle von Störungen nicht nur eine Service-Hotline, sondern kann so weltweit direkt auf den Controller zugreifen.