Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Automatisierte Prüfung von Schmiedeteilen auf rissartige Oberflächenfehler mit der induktiv angeregten Thermographie im Vergleich zur Magnetpulverprüfung

In dem Vorhaben wird ein thermographisches Prüfverfahren zur Prüfung auf oberflächennahe Fehler, insbesondere Risse und Schalungen, an umgeformten Stahlteilen untersucht. Dieses Verfahren hat hohes Potenzial als Alternative zum etablierten Standardverfahren der Magnetpulverprüfung. Aus verschiedenen Gründen wird ein gut automatisiertes Prüfverfahren von der Industrie gesucht. Ziel des Forschungsprojekts ist es, eine belastbare Untersuchung zur Prüfzuverlässigkeit der automatisierten Induktionsthermographie im Vergleich zur Magnetpulverprüfung durchzuführen.

Dazu wird eine Mischung von IO- und NIO-Prüfteilen aus der Produktion einer der Mitgliedsfirmen im projektbegleitenden Ausschuss einerseits mit einer robotergestützten thermografischen Inspektion mit anschließender automatisierter Fehlererkennung und andererseits mit Hilfe der konventionellen Magnetpulverprüfung geprüft. Als neu zu entwickelnde Prüfhardware entsteht ein Induktor für orientierungsunabhängige Rissdetektion. Ein wesentlicher Forschungsanteil liegt in der automatisierten Fehlererkennung aus den aufgenommenen thermographischen Bildsequenzen.

Die mit beiden Verfahren erhaltenen Fehleranzeigen werden verglichen, bei Widersprüchen findet eine metallographische Analyse statt. Aus den Befunden erhält man eine Falschalarmrate (falsch positiv und negativ) für beide Verfahren, daraus eine Aussage über die Prüfzuverlässigkeit. Abschließend wird die Wirtschaftlichkeit abgeschätzt.

Für die KMU in der Umformbranche ergibt sich der Nutzen durch Einsparung an Personalaufwand durch die vollautomatische Prüfung. Erwartet wird eine geringere Anzahl von Falschanzeigen und damit Vermeidung unnötigen Ausschusses. Der Aufwand für die teilweise gesundheitsschädlichen Prüfmittel und deren Entfernung und Entsorgung fällt fort. Ein Wettbewerbsvorteil besteht durch die vollständige Dokumentation der Fehleranzeigen in Bildern und die dadurch verbesserte Rückschlussmöglichkeit auf Fehlerursachen.

Ergebniszusammenfassung:

Die induktiv angeregte Thermografie ist eine vielversprechende und inzwischen genormte Prüftechnik für die Oberflächenfehlerprüfung von Stahlteilen. Ähnlich wie bei der Wirbelstromprüfung induziert man Ströme an der Oberfläche des zu prüfenden Bauteils. Die Fehlererkennung erfolgt dagegen mit einer Thermokamera, mit der die am Riss unterschiedliche lokale Verteilung der Ströme und damit der Erwärmung detektiert wird. Eine automatisierte, robotergestützte Prüfanlage wurde im Fraunhofer IZFP aufgebaut. Mit dieser wurden jeweils ca. 100 Zapfenkreuze und Pleuel, repäsentativ für typische Schmiedeteile vollständig untersucht. Eine weitere Entwicklung neben der robotergeführten Prüfung war ein Induktor für die richtungsunabhängige Detektion von Rissen. Dieser wurde durch orthogonal angeordnete Spulenpaare auf Ferritkernen realisiert. Eine geeignete Ansteuerung mit leicht frequenzverschobenen Induktionsgeneratoren erzeugte ein Drehfeld. Der Erkennung von Anzeigen aus den vorverarbeiteten thermografischen Ergebnisbildern diente ein vorab trainiertes neuronales Netzwerk. Beim Training wurde zur Erhöhung der Anzahl von Trainingsdaten eine künstliche Vervielfachung der Daten (data augmentation) eingesetzt. Die Ergebnisse der automatischen Fehlererkennung wurden mit denen einer konventionellen Magnetpulverrissprüfung für Großserien verglichen. Eine Übereinstimmung von über 80% konnte erzielt werden. Abweichungen (false positive) der Thermografie gegenüber der Magnetpulverprüfung konnten Gratbahnanzeigen zugeordnet werden. Es wurden mit Thermografie auch größere Anzeigen detektiert, die mit Magnetpulverprüfung nicht registriert worden waren. Vorteile der Induktionsthermografie liegen in der hohen Automatisierbarkeit bei 100% Dokumentation der Prüfergebnisse, dem Verzicht auf Chemikalien und Reinigungsvorgänge, reduzierten Personalkosten und der geringeren Anfälligkeit gegenüber Benutzerfehlern.