Verschiedene Hersteller bieten Kamerasysteme für Werkzeugmaschinen ohne automatische Bilddatenauswertung an. Diese Systeme werden zur manuellen Prozessüberwachung durch eine Maschinenfachkraft oder zur Prozessdokumentation verwendet. Im Vergleich zu einer manuellen Überwachung durch die Sichtscheibe der Maschine, bietet ein Kamerasystem verschiedene Vorteile. Es sind beliebige Blickwinkel und Kamerapositionen nahe an der Spanbildungszone möglich. Durch die Kamera ist zudem eine Überwachung von Zerspanprozessen von anderen Standorten möglich. Aktuell am Markt verfügbare Kamerasysteme für Werkzeugmaschinen bieten weder die Auswertung von Bilddaten noch einen Zugriff über ein Application Programmable Interface (API). Daher sind dies keine Konkurrenzprodukte zum Span-Detektor, der im Rahmen des Projekts entwickelt werden soll.
Die verfügbaren Kamerasysteme sind nicht für die Aufnahme von Spänen entwickelt worden. Hierfür ist der Einsatz spezieller High-Speed-Kameras denkbar. Diese Systeme ermöglichen es, unter Laborbedingungen Videodaten von Spänen aufzunehmen. Für den industriellen Einsatz in Werkzeugmaschinen mit Störfaktoren wie Kühlschmierstoffe (KSS) sind High-Speed-Kameras jedoch nicht geeignet, weil die Anschaffungskosten für ein entsprechendes System sehr hoch sind und die hohen Bildraten von High-Speed-Kameras (bis zu 100.000 Bilder/Sekunde) zudem sehr hohe Anforderungen an die Datenweiterleitung und -verarbeitung stellen, was die Systemkosten weiter steigert und dem industriellen Einsatz entgegenwirkt.
„Bislang gibt es keine Untersuchungen zur Objekt-Detektion von Spänen unter realen Prozessbedingungen“, erläutert IFW-Mitarbeiter Lee Hartung. Der Störfaktor KSS und andere Prozessparameter, Drehoperationen (z. B. Querplandrehen, Einstechen) oder Prozesse wie beispielsweise Bohren sind noch unerforscht. Ebenfalls gibt es bislang keine Untersuchungen zu den wesentlichen Einflussgrößen wie der Kameraparametrierung und -positionierung oder der Spangeschwindigkeiten.
Die Erforschung der Genauigkeit der Objekt-Detektion von Spänen unter verschiedenen Prozessbedingungen mit einem umfassenderen Testdatensatz im Rahmen des geplanten Vorhabens ist somit zwingend notwendig. Sie ist insbesondere für die Einzel- und Kleinserienfertigung von Bedeutung. Hartung: Der Detektor soll automatisiert die Formklasse sowie die Position der Späne auf Basis von Bilddaten erkennen und selbständig eine Bewertung des aktuellen Prozesszustands für Dreh- und Bohrprozesse daraus ableiten.
Kontakt:
Für weitere Informationen steht Ihnen Lee Hartung, Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen der Leibniz Universität Hannover, unter Telefon +49 511 762 18316 oder per E-Mail unter hartung@ifw.uni-hannover.de gern zur Verfügung.
