Messtechnik Akustische Qualitätskontrolle reduziert teuren Prüfschrott

Die Qualitätssicherung von Produkten oder Prozessen kommt aufgrund von Maschinenausfällen, Fertigungsfehlern am Werkstück oder teurem Prüfschrott schnell an ihre Grenzen. Das Fraunhofer IDMT hat eine Lösung zur berührungslosen, akustischen Qualitätskontrolle entwickelt.

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Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT

Die Froscher am Ilmenauer Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT haben bestehende Prüfsysteme durch die Analyse hörbarer Eigenschaften von Messobjekten optimiert. Dafür wird die akustische Signalanalyse mit maschinellen Lernalgorithmen kombiniert. Da die Prüfung zerstörungsfrei funktioniert, kann teurer Prüfschrott vermieden werden. So wird an einem Demonstrator beispielsweise am Geräusch von Motoren gemessen, ob diese in Ordnung, defekt oder zu stark belastet sind. Ein weiterer Demonstrator zeigt, wie unterschiedlich bearbeitete Pucks, die eigentlich gleich aussehen und auch sehr ähnlich klingen, anhand ihrer Geräusche in Echtzeit unterschieden werden können.

Verschiedene Mess- und Analyseschritte vereint

„Was spielerisch klingt, ist in Wirklichkeit sehr komplex und das Ergebnis langjähriger Forschungs- und Entwicklungsleistung“, erklärt Sascha Grollmisch, Experte für Maschinelles Lernen am Fraunhofer IDMT. So vereint das Verfahren verschiedene Mess- und Analyseschritte: die präzise Schallaufnahme, die Vorfilterung von Stör- und Nutzschall und die intelligente Signalanalyse und Auswertung mittels Maschinellem Lernens.

BUCHTIPPDas Buch „Industriesensorik“ beschreibt die Entwicklung und die praktische Anwendung der wichtigsten Sensoren. Durch anwendungsbezogene Fehleranalysen von Messsystemen, Sensoren und Sensorsystemen, jeweils ergänzt durch viele detaillierte, vollständig durchgerechnete Anwendungsbeispiele, eignet sich das Buch nicht nur für Studenten, sondern auch für Ingenieure und Techniker verschiedener Fachrichtungen.

Um im praktischen Einsatz die verschiedenen Geräusche zu unterscheiden, werden noch umfangreiche Trainingsdaten benötigt, um das System zuverlässig zu trainieren. „Unser Ziel ist es, mit immer weniger Trainingsdaten zu arbeiten und trotzdem eine hohe Erkennungsrate zu gewährleisten. Idealerweise haben wir am Ende ein selbstlernendes System, welches aus akustischen Messdaten lernt, die Qualität von Produktionsprozessen oder Produkten zu beurteilen“, erklärt der Experte.

Das Prüfverfahren wird derzeit gemeinsam mit verschiedenen Industriepartnern im praktischen Einsatz erfolgreich getestet und hat das Technology Readiness Level (TRL) 6 erreicht.

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