KI hilft Fräsen Fräswerkzeug-Verschleiß mit Kamera und KI überwachen

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Fraunhofer IPT

Am Fraunhofer IPT entwickelt man eine Möglichkeit, mit der der Werkzeugverschleiß beim Fräsen doch systematisch erfasst werden kann ...

Bis heute wird der Verschleißzustand von Zerspanungswerkzeugen aufwändig außerhalb der Maschine überprüft, was mit Standmessmikroskopen, Taschenlupen und Geräten zur Werkzeugeinstellung geschieht. Mikroskope sind aber relativ teuer, Taschenlupen erlauben keine Messung einer Verschleißmetrik, und Werkzeugeinstell-Geräte erfassen zwar die Schneidenkontur, können aber nicht die Verschleißart identifizieren. Außerdem bedeuten alle Verfahren manuellen Aufwand. Und die Messungen können erst nach Abschluss der Fertigung durchgeführt werden – als dann, wenn es eh schon zu spät ist, für korrigierende Eingriffe in den Zerspanungsprozess, wie Forscher vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT erklären. Das soll sich im Rahmen des Forschungsprojekts „CAMWear 2.0 – Automatisierte Verschleißmessung und -analyse zur Optimierung der Prozessplanung in der Fräsbearbeitung“ jetzt ändern. Die Forschungsvereinigung Programmiersprachen für Fertigungseinrichtungen e. V. ist dabei der Projektpartner.

So überwindet man die Schwächen bisheriger Verschleißprüfmethoden

Dazu integrierten die Forscher ein Mikroskop in die Fräsmaschine, das während der Bearbeitung, zwischen den einzelnen Bearbeitungsschritten Bilder des Fräswerkzeugs automatisiert aufnimmt, wie man erfährt. Inspiriert von medizintechnischen Verfahren entwickelten sie Techniken zur Bildsegmentation, auf deren Basis industrietypische Bewertungskenngrößen des Werkzeugzustands abgeleitet werden können. Um das empfindliche Mikroskop in der rauen Umgebung der Werkzeugmaschine zu schützen, konstruierte man ein widerstandsfähiges Gehäuse mit Sperrluftfunktion, das Kühlschmierstoff-Tropfen von der Kamera fernhält. Die damit erfassten Bilder dienen als Trainingsdaten für das KI-gestützte Bildverarbeitungsprogramm. Das Programm sei in der Lage, Werkzeugtypen zu klassifizieren, verschlissene Bereiche zu offenbaren und Verschleißmetriken zu berechnen.

Künstliche Intelligenz

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Um den vorgelagerten manuellen Aufwand für das Training der künstlichen Intelligenz (KI) zu verringern, nutzten die Forscher auch einen neuen Ansatz. Bei diesem erstellen sie mithilfe generativer Algorithmen und neuronaler Netzwerke synthetische Bilddaten, um dadurch die Datenbasis künstlich zu vergrößern. Auch würden die realen Bilder mit einfachen Augmentationstechniken – etwa dem Spiegeln oder Drehen – verändert und vervielfältigt.

Praxistest beim Fräsen bestätigt die Funktionsfähigkeit

Das Kamerasystem und das Bildverarbeitungsprogramm bestanden im abschließenden Projektabschnitt unter realen Bedingungen den ersten Praxistest, wie die IPT-Forscher betonen. Die Automatisierung der Bildaufnahme und die, wie es weiter heißt, herausragende Qualität der aufgenommenen Fotos übertrafen demnach die Erwartungen des Projektteams. Das Kameragehäuse erwies sich auch als robust genug, um die Mikroskopieeinheit zuverlässig zu schützen. Die KI der Bildverarbeitungssoftware identifizierte zuverlässig und präzise die visuell erfassbaren Verschleißformen. Diese neue Art der Verschleißüberwachung von Zerspanungswerkzeugen in der Maschine wird nun weiter gezielt für den industriellen Einsatz optimiert. Es gelte nun, die KI-Modelle weiter zu verfeinern, um Verschleißerscheinungen noch präziser zu identifizieren und zu analysieren. In einer engen Zusammenarbeit mit spezialisierten Hardwarelieferanten will man neue KI-Anwendung schnellstmöglich in die industrielle Praxis zu überführen.

Das Projekt wurde durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert. Kennzeichen: 21660 N / 2.

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