System zur adaptiven photonischen Oberflächen Testung mit lernfähiger Bildauswertung in Kombination mit einem Reinigungssystem (SysPOT); Teilvorhaben: Hybrider Roboter zur KI-gestützten autonomen Sensornachführung

Abstract

Das Hauptziel des Projekts SysPOT war die Entwicklung eines optischen Systems zur Inline-Messung von Partikeln und Defekten auf Freiform-Oberflächen sowie die Implementierung eines geregelten Reinigungsprozesses. Dazu wurde ein mechanisches System entwickelt, das den optischen Sensor präzise positioniert oder kontrolliert über die zu untersuchende Freiformoberfläche bewegt. Schnittstellen wurden geschaffen, um die Komponenten des Systemdemonstrators funktional zu verbinden. Ein Schwerpunkt lag auf der Untersuchung komplexer Oberflächen auf Imperfektionen ab 50 μm, wobei ein großer Bewegungsraum des Sensors erforderlich war. Zudem sollten kleinste Kratzer und Partikel unter 10 μm auf großflächigen, weniger komplexen Oberflächen identifiziert werden. Ein zentrales Ergebnis des Teilprojekts war die Entwicklung und der Aufbau zweier Demonstratoren, die die automatisierte Charakterisierung von Partikeln und Defekten auf Oberflächen ermöglichen. Diese Demonstratoren decken zwei Anwendungsszenarien ab: die Charakterisierung von Freiform-Oberflächen und die Charakterisierung von Filtermembranen. Der vom Fraunhofer IPM entwickelte SysPOT-Sensor und weitere Komponenten wurden integriert, und eine übergeordnete Steuerung, die auch die von IPS Dortmund entwickelte Klassifizierungs-KI einbezieht, wurde entworfen. Bei Tests mit Bauteilen und Membranen der assoziierten Partner zeigte sich, dass stark gekrümmte, spiegelnde oder transparente Oberflächen schwer zu erfassen sind und das vollautomatisierte Scannen solcher Oberflächen noch weiterer Entwicklungsarbeiten bedarf. Bei der automatisierten Charakterisierung von Filtermembranen wurden jedoch signifikante Vorteile erzielt, insbesondere eine höhere Informationsausbeute und Geschwindigkeit bei maximaler Auflösung.