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Dokumentenidentifikation DE102004063388A1 13.07.2006
Titel Verfahren zur adaptiven Klassifizierung von Werkstücken
Anmelder MEDAV GmbH, 91080 Uttenreuth, DE
Erfinder Jonuscheit, Horst, 91077 Neunkirchen, DE;
Strama, Olaf, 91077 Dormitz, DE;
Groppe, Holger, 91054 Buckenhof, DE;
Bitzer, Rainer, 29690 Schwarmstedt, DE;
Ernst, Eberhard, Dr.-Ing., 36124 Eichenzell, DE;
Schneegast, Bernd, Dr.-Ing., 98693 Ilmenau, DE
Vertreter Engel, C., Dipl.-Ing., Pat.-Anw., 98527 Suhl
DE-Anmeldedatum 23.12.2004
DE-Aktenzeichen 102004063388
Offenlegungstag 13.07.2006
Veröffentlichungstag im Patentblatt 13.07.2006
IPC-Hauptklasse G06F 17/10(2006.01)A, F, I, 20051017, B, H, DE
IPC-Nebenklasse G07C 3/14(2006.01)A, L, I, 20051017, B, H, DE   
Zusammenfassung Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Klassifizierung von Werkstücken. Nach Auswahl von Gütemerkmalen werden für diese eine Vielzahl von Messwerten ermittelt und zu einem Gütemerkmalvektor zusammengefasst. Der Auffälligkeitserkennungsbereich wird durch Bestimmen einer oberen und unteren Auffälligkeitsgrenze sowie einer oberen und unteren Eingreifgrenze parametriert. Erfindungsgemäß wird durch fortlaufendes Ermitteln einer oder mehrerer Kenngrößen während der Prüfung der Werkstücke der Auffälligkeitserkennungsbereich angepasst, wenn die ermittelte Kenngröße außerhalb der oberen und unteren Eingreifgrenze liegt.

Beschreibung[de]

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur adaptiven Klassifizierung von Werkstücken in zumindest eine Gut-Gruppe und eine Schlecht-Gruppe. Ein solches Verfahren kann vorzugsweise zur automatisierten Qualitätsprüfung eingesetzt werden, wobei sich auch atypische Änderungen an geprüften Werkstücken analysieren und bei der Gütebewertung berücksichtigen lassen.

Werkstücke oder Bauteile werden in unterschiedlichsten Bereichen der Technik einer Güteprüfung unterzogen, wobei dafür unterschiedliche Merkmale bzw. Eigenschaften der Werkstücke ausgewählt und geprüft werden. Die Bewertung des jeweiligen Bauteils erfolgt somit üblicherweise durch das Messen einzelner Gütemerkmale, die dann auch mit computergestützten Analyseverfahren ausgewertet werden können, um letztlich eine Entscheidung über die Güte des Werkstücks zu treffen, durch welche das Werkstück in eine Gut-Gruppe oder eine Schlecht-Gruppe eingeordnet wird. Natürlich können die Bewertungen auch mehrstufig erfolgen, um die geprüften Werkstücke in mehrere Güteklassen einzuordnen.

Prinzipiell werden bei bekannten Verfahren die ausgewählten und gemessenen Gütemerkmale mithilfe von Klassifikatoren bewertet. Verbreitet ist die Anwendung sogenannter Grenzwertentscheider, bei denen die Klassifizierung durch Vergleich einzelner Gütemerkmale mit einem Grenzwert vorgenommen wird. Überschreitet ein Gütemerkmal den vorbestimmten Grenzwert, so löst dies die Zuordnung des Werkstücks in eine zuvor bestimmte Gütegruppe aus. Die dafür benötigten Grenzwerte werden üblicherweise durch statistische Analysen von Stichproben von Werkstücken ermittelt. In vielen Fällen wird dabei ein oberer und ein unterer Grenzwert festgelegt, welche einen zulässigen Bereich des jeweiligen Gütemerkmals definieren.

Um die Güte von Werkstücken zu bewerten, kommen in jüngerer Zeit auch trainierbare Systeme zum Einsatz, die neuronale Netze verwenden. In jedem Fall erfordert das Einstellen der benötigten Klassifikatoren einen erheblichen zeitlichen und personellen Aufwand, der unter anderem aus den durchzuführenden Messreihen erwächst. Dabei müssen typische Werkstückmuster gefunden werden, die der Gut-Gruppe bzw. der Schlecht-Gruppe zuzuordnen sind. Um so komplexer die untersuchten Werkstücke werden, um so schwieriger und aufwendiger ist die Auffindung solcher Gut- und Schlecht-Muster, da die Einflüsse auf die Gesamtgüte des Werkstücks von zahlreichen Faktoren abhängig sein können.

Aus der DE 198 34 790 A1 ist ein Verfahren zum Prüfen von Fertigungstoleranzen bekannt. Nach diesem Verfahren werden mit mindestens einem Sensor charakteristische Parameter gemessen und in einem Prüfgerät mit Referenzwerten verglichen. Die Besonderheit besteht darin, dass die Prüfung gruppenweise durchgeführt wird; wobei für jede Gruppe von Prüflingen eigene Referenzwerte eingesetzt werden, die jeweils aus Messwerten der betreffenden Gruppe gebildet werden.

Die bekannten Klassifikationssysteme haben gemeinsam den Nachteil, dass sich der Wertebereich der ausgewählten Gütemerkmale aufgrund von aus dem Fertigungsprozess resultierenden Einflüssen zeitlich verändern kann, ohne dass dies angemessen vom System berücksichtigt wird. Solche Änderungen resultieren beispielsweise aus einem Werkzeugverschleiß oder der zeitabhängigen Änderung von Temperatur, Druck oder sonstigen Umgebungsbedingungen innerhalb einer Fertigungsstrecke.

Ebenso können Änderungen von auf die Güte einwirkenden Prozessgrößen wie z.B. Materialvorschub und Materialart auftreten. Aus solchen Änderungen resultieren Abweichungen bei den ausgewählten Gütemerkmalen, die jedoch nicht zwangsläufig zu einer derartigen Verschlechterung der Gesamtgüte des Werkstücks führen, dass daraus eine Einordnung des überprüften Werkstücks in eine andere Gütegruppe, insbesondere in die Schlecht-Gruppe resultieren müsste.

Um tolerierbare Änderungen in der Absolutlage der Gütemerkmale bei der Klassifizierung berücksichtigen zu können, muss eine Anpassung der starren Grenzwerte erfolgen, wenn ein Grenzwertentscheider zum Einsatz kommt. Beim Einsatz von neuronalen Netzen müssen die zugrundegelegten Cluster angepasst werden. Eine solche Änderung ist bei bekannten Verfahren nur durch manuellen Eingriff in das Überwachungssystem möglich. Dabei besteht jedoch immer die Gefahr, dass auch der zulässige Wertebereich für die Gütemerkmale unauffälliger Werkstücke vergrößert wird. Dies führt letztlich dazu, dass immer weniger auffällige Teile durch das Klassifizierungsverfahren erkannt werden, wodurch die gewünschte Qualität entsprechender Werkstücke nicht mehr sichergestellt ist.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht somit darin, ein verbessertes Klassifizierverfahren anzugeben, bei welchem die Adaption der Gütemerkmale und des jeweils eingesetzten Klassifikators automatisiert erfolgen kann. Dabei ist es Ziel, den Einstellaufwand für den Benutzer eines solchen Verfahrens bzw. an einer das Verfahren realisierenden Vorrichtung deutlich zu reduzieren.

Diese Aufgabe wird durch das im beigefügten Anspruch 1 näher definierte Verfahren gelöst.

Bei der Realisierung des erfindungsgemäßen Verfahrens geht man davon aus, dass innerhalb eines zeitlich und/oder mengenmäßig definierten Abschnitts weitgehende Stabilität des Fertigungsprozesses vorausgesetzt werden kann, so dass überwiegend Werkstücke erzeugt werden, die einer Gut-Gruppe zugeordnet werden können. Diejenigen Werkstücke, die aufgrund abweichender Gütemerkmale der Schlecht-Gruppe zuzuordnen sind, besitzen innerhalb dieses quasi stabilen Abschnitts eine erhöhte Auffälligkeit, soweit die zu überprüfenden Gütemerkmale richtig gewählt sind. Dafür ist es erforderlich, sowohl den Fertigungsprozess als auch die festgestellten Auffälligkeiten und ihre Grenzen dynamisch auszuwerten und gegebenenfalls anzupassen, sowie ggf. abschnittsübergreifende Qualitätssicherungsmaßnahmen vorzusehen, um eine Überprüfung der verwendeten Klassifikatoren zu ermöglichen.

Mögliche Abwandlungen des erfindungsgemäßen Verfahrens sind in den Unteransprüchen angegeben.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels und unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungen näher beschrieben. Dabei zeigen:

1 ein Diagramm zur Verdeutlichung der Auswahl und Normierung von Gütemerkmalen;

2 ein Diagramm, in welchem die Veränderung des Mittelwerts eines Gütemerkmals in Abhängigkeit von der Anzahl der durchgeführten Prüfungen dargestellt ist;

3 ein Diagramm, in welchem die Verlagerung eines Auffälligkeitserkennungsbereichs für ein Gütemerkmal dargestellt ist.

Um das erfindungsgemäße Klassifizierungsverfahren durchzuführen, muss in einem ersten Verfahrensschritt mindestens ein Gütemerkmal ausgewählt bzw. definiert werden. Üblicherweise werden die zu überprüfenden Werkstücke aber durch mehrere Gütemerkmale charakterisiert, die sich zu einem Gütemerkmal-Rohvektor zusammenfassen lassen. Wenn beispielsweise eine schwingungsanalysebasierte Materialprüfung von Bauteilen bzw. Werkstücken erfolgen soll, werden als Gütemerkmale bestimmte Eigenfrequenzen ausgewählt, die hinsichtlich der Frequenzlage, der Amplitude, Dämpfung und/oder Phase sowie hinsichtlich ihrer Beziehungen zueinander untersucht werden können. Eine Materialprüfung anhand der Analyse des Schwingungsverhaltens der Werkstücke kommt beispielsweise für Motoren, Getriebe oder deren Einzelbestandteile in Frage. Als Gütemerkmale können in diesen Fällen spezielle Kennwerte der messbaren Schwingungen herangezogen werden, beispielsweise der Signalpegel der Schwingung, der Pegelverlauf, die auftretenden Harmonischen oder auch das Vorhandensein bzw. Fehlen bestimmter Frequenzlinien in einem Spektrum. Für die erleichterte Signalverarbeitung lassen sich die aufgezeichneten Schwingungen beispielsweise durch eine Fouriertransformation umwandeln und dann im Transformationsbereich auswerten.

Es ist jedoch darauf hinzuweisen, dass die Gütemerkmale bei abgewandelten Ausführungsformen auch anderer Natur sein können und immer an die spezielle Anwendung angepasst werden müssen. Beispielsweise können Baugruppen aus unterschiedlichsten Materialien wie z.B. Glas, Keramik, Stahl oder Aluminium einer Gütemerkmalsprüfung unterzogen werden. Prinzipiell kann das erfindungsgemäße Verfahren immer dann ausgeführt werden, wenn erfassbare Messgrößen bewertet werden sollen und material- und prozessbedingte Einflüsse zu Veränderungen in der Verteilungsdichtefunktion dieser Messgrößen und der daraus abgeleiteten Gütemerkmale führen können.

Nachdem die geeigneten Gütemerkmale bestimmt wurden, werden dafür an Musterwerkstücken eine Vielzahl von Messwerten aufgenommen, die in bevorzugten Anwendungsfällen für eine leichtere Verarbeitung zu einem Rohvektor-Ensemble zusammengestellt werden können. Die Aufzeichnung der Messwerte kann beispielsweise auf einem Serienprüfstand erfolgen, wobei die Musterwerkstücke stichprobenartig aus einer laufenden Fertigungsreihe entnommen werden. Die im Rohvektor-Ensemble zusammengefassten Messwerte können prinzipiell in unterschiedlichen Messungen und mit verschiedenen Messgeräten bzw. Sensoren aufgenommen werden.

In dem in 1 dargestellten Diagramm sind beispielhaft einzelne Messwerte für mehrere Gütemerkmale eingezeichnet, die auf der Abszisse angetragen sind. Im Zusammenhang mit der Erfindung werden als Messwerte auch berechnete Werte bzw. Merkmale oder anderweitig gewonnene Analyseergebnisse verstanden. Die einem Gütemerkmal zugeordneten Messwerte bilden den Gütemerkmal-Rohvektor. Bei dem in 1 dargestellten Diagramm wurde bereits eine Normierung der Gütemerkmal-Rohvektoren vorgenommen, so dass einzelne normierte Gütemerkmalvektoren eingezeichnet sind, die innerhalb des gewählten Normierungsbereiches von 0 bis 1 liegen. Die Normierung des durch die Messwerte vorgegebenen Wertebereichs ist insbesondere für die computergestützte Auswertung vorteilhaft. Der Normierungsbereich kann anwendungsspezifisch gewählt werden und beispielsweise auch zwischen –1 und +1 liegen.

Um zu einem normierten Gütemerkmalvektor zu gelangen, ist es weiterhin vorteilhaft, das Rohvektor-Ensemble statistisch zu analysieren und eine geeignete Verteilungsdichtefunktion zu bestimmen. In vielen Fällen kann eine Gauß-Verteilung angenommen werden. Die Verteilungsdichtefunktion kann unter diesen Umständen vollständig durch den Mittelwert und die Standardabweichung beschrieben werden. Sofern keine Gauß-Verteilung vorliegt, müssen für die Beschreibung der Verteilungsdichtefunktion auch die Momente höherer Ordnung berücksichtigt werden, beispielsweise die Schiefe als Moment 3. Ordnung. Für jede Komponente des Gütemerkmal-Rohvektors muss eine Verteilungsdichtefunktion definiert oder anhand statistischer Auswertungen festgestellt werden.

Nachdem die Verteilungsdichtefunktion bestimmt wurde, können aus jedem Rohvektor diejenigen Merkmale entfernt werden, die außerhalb eines vorgegebenen Relevanzbereiches liegen. Erfahrungsgemäß enthalten zu stark streuende Merkmale nur geringe oder keine Informationen, die für eine serienintegrierte Güteprüfung geeignet wäre. In 1 ist die Reduktion des Gütemerkmal-Rohvektors durch Entfernung des Gütemerkmals Nummer 3 symbolisiert. Im Ergebnis dieser Reduktion liegt ein normierter Gütemerkmalvektor mit reduzierter Dimension vor. Der erforderliche Rechenaufwand während einer Serienprüfung kann dadurch deutlich verringert werden. Der Relevanzbereich lässt sich beispielsweise festlegen, indem ein normiertes Merkmal NMi als zu stark streuend bzw. außerhalb des Relevanzbereiches liegend angesehen wird, wenn die nachfolgend angegebene Bedingung für seine Standardabweichung &sgr;NMi erfüllt ist: &sgr;NMi > &sgr;NMi mit &dgr;NMi = konstant, ∈ [0 .. 1](1)

In Vorbereitung des nächsten wesentlichen Schrittes im erfindungsgemäßen Verfahren kann es vorteilhaft sein, das ermittelte Rohvektor-Ensemble weiter zu reduzieren und bestimmte werkstückspezifische Messgruppen (Messwertvektoren) herauszufiltern. Damit kann erreicht werden, dass für die nachfolgende Parametrierung eines Auffälligkeitserkennungsbereichs diejenigen vermessenen Werkstücke unberücksichtigt bleiben, die mit hoher Wahrscheinlichkeit der Schlecht-Gruppe zuzuordnen wären. Unter Fertigungs- bzw. Produktionsbedingungen ist eine korrekte Teilebewertung zumeist sehr schwierig und aufwendig, häufig auch nur durch zerstörende Prüfung des Werkstücks möglich. In den meisten Fällen liegen aber Vergangenheitserfahrungen vor, die auf typische Ausschussraten hinweisen. Zur Erkennung und Aussonderung auffälliger Teile können verschiedene Auswahlstrategien verfolgt werden. Anhand der ermittelten Messwerte lassen sich sogenannte Ausreißer ermitteln und aus der weiteren Verwendung ausschließen. Auf diese Weise kann ein Trainingsensemble aus dem Rohvektor-Ensemble gebildet werden, dessen Basis nur Messwerte bilden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit von Werkstücken gewonnen wurden, die der Gut-Gruppe zuzuordnen sind. Beispielsweise können komplette Messungen ausgeschlossen werden, bei denen mindestens für ein Gütemerkmal der ermittelte Messwert um mehr als eine vorgegebene Differenz vom Mittelwert dieses Gütemerkmals abweicht.

Zur Bildung des Trainingsensembles können aber auch Produktionserfahrungen herangezogen werden, in dem aus dem Rohvektor-Ensemble ein bestimmter Anteil von Messwertvektoren entfernt wird, der dem erfahrungsgemäßen Anteil von Ausschussteilen (Anteil der Schlecht-Gruppe) entspricht. Bei der Auswahl der zu entfernenden Messwertvektoren wird wiederum das Kriterium einer Abweichung in mindestens einem Gütemerkmal um eine vorgegebene Differenz herangezogen. Je nach Anwendungsfall können bei dieser Auswahl die Gütemerkmale unterschiedlich stark gewichtet werden.

Im nächsten erfindungsnotwendigen Verfahrensschritt wird ein Auffälligkeitserkennungsbereich parametriert, der bei der Durchführung späterer Prüfungen die Ausgangseinstellung eines Auffälligkeitserkenners vorgibt. Dabei wird entweder das Rohvektor-Ensemble oder das bereits reduzierte Trainingsensemble genutzt. Für die Parameterbestimmung des Auffälligkeitserkennungsbereichs werden eine obere und eine untere Auffälligkeitsgrenze und darüber hinaus eine obere und eine untere Eingreifgrenze bestimmt. Die Eingreifgrenzen liegen innerhalb des durch die Auffälligkeitsgrenzen eingeschlossenen Bereichs. Die Grenzwertbestimmung erfolgt für jedes Gütemerkmal des Gütemerkmalvektors.

Bei einer angenommenen Gauß-Verteilung der bestimmten Messwerte lassen sich die Auffälligkeitsgrenzen anhand der folgenden Formeln berechnen:

Obere Auffälligkeitsgrenze:
  • OASi = Ai&mgr;i + Bi&sgr;i + Ci(2) mit Ai, Bi, Ci = konstant
Untere Auffälligkeitsgrenze:
  • UASi = Di&mgr;i + Ei&sgr;i + Fi(3) mit Di, Ei, Fi = konstant

    wobei &sgr;i der Mittelwert und &dgr;i die Standardabweichung des normierten Merkmals NMi sind.

Soweit keine Gauß-Verteilung angenommen werden kann, müssen bei der Bestimmung der Auffälligkeitsgrenzen in den genannten Gleichungen auch Momente höherer Ordnung berücksichtigt werden. Bei abgewandelten Ausführungen kann es auch zweckmäßig sein, für die obere und untere Abweichung vom Mittelwert eigene Streuungen zu berechnen. Die genannten Formeln wären daran anzupassen.

Zur Parametrierung des Auffälligkeitserkennungsbereiches ist es weiterhin erforderlich, die obere und die untere Eingreifgrenze festzulegen, die jeweils innerhalb der Auffälligkeitsgrenzen liegen. Für jedes normierte Merkmal NMi werden die Eingreifgrenzen gemäß den folgenden Gleichungen bestimmt:

Obere Eingreifgrenze:
  • OEGi = Gi·OASi(4) mit Gi = konstant
Untere Eingreifgrenze:
  • UEGi = Hi·UASi < OEGi(5) mit Hi = konstant

Alternativ zu den in den Gleichungen (4) und (5) genannten Berechnungsmethoden, können die Eingreifgrenzen auch unter Heranziehung von Mittelwert und Streuung bestimmt werden, wie dies durch die Gleichungen (2) und (3) oben erläutert wurde. Als Randbedingung müssen dabei die Auffälligkeitsgrenzen berücksichtigt werden. Beispielsweise könnten die Eingreifgrenzen in einem festen Verhältnis von 2/3 zu den Koeffizienten B und E der Gleichungen (2) und (3) stehen.

Mit Hilfe eines Klassifikators kann der zuvor bestimmte Auffälligkeitserkennungsbereich nun für die Prüfung und Klassifikation der Serienwerkstücke eingesetzt werden. Dies erfolgt zunächst in herkömmlicher Weise dadurch, dass für jedes zu prüfende Werkstück die Messwerte der ausgewählten Gütemerkmale ermittelt werden. Sofern die Messwerte für jedes Gütemerkmal zwischen der oberen und unteren Auffälligkeitsgrenzen liegen, werden die geprüften Werkstücke in die Gut-Gruppe eingeordnet. Überschreitet mindestens ein Messwert eines Gütemerkmals die Auffälligkeitsgrenzen so erfolgt zunächst eine Einordnung des Werkstücks in die Schlecht-Gruppe.

Abweichend von herkömmlichen Verfahren wird darüber hinaus der gleitende Mittelwert &mgr;i über eine festgelegte Anzahl N von Teilen für jedes einzelne Gütemerkmal NMi mitgeführt. Dies lässt sich durch die folgende Gleichung verdeutlichen: &mgr;i = (&mgr;i-1·(N-1) + NMi)/N(6)

Bei abgewandelten Ausführungsformen können auch andere statistische Kenngrößen und andere Momente, die bei der Bestimmung der oberen und unteren Auffälligkeitsgrenze berücksichtigt wurden, über die festgelegte Anzahl N von Werkstücken als "gleitende Kenngrößen" mitgeführt werden. Denkbar ist z.B. eine exponentielle Mittelung. Alternativ dazu können diese Kenngrößen aus der festgelegten Anzahl von Werkstücken auch später bestimmt werden, wenn eine automatische Adaption der Auffälligkeitsgrenzwerte erforderlich wird, sofern die entsprechenden Gütemerkmalsvektoren gespeichert und verfügbar gehalten werden.

Sobald festgestellt wird, dass eine oder mehrere der fortlaufend ermittelten Kenngrößen außerhalb des durch die obere und die untere Eingreifgrenze definierten Bereichs liegen, erfolgt eine Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs.

2 zeigt dazu in einem Diagramm den Verlauf eines gleitend ermittelten Mittelwertes eines bestimmten Gütemerkmals über der Anzahl der durchgeführten Prüfungen. Aus dieser Darstellung ist zunächst erkennbar, dass der Auffälligkeitserkennungsbereich durch die obere und untere Auffälligkeitsgrenze definiert ist und dass die obere und untere Eingreifgrenze innerhalb dieses Bereichs liegen. Der als Kurvenverlauf eingezeichnete Mittelwert bewegt sich zunächst im inneren Bereich zwischen der unteren und der oberen Eingreifgrenze. Solange diese Bedingung erfüllt ist, ist eine Anpassung des Auffälligkeitserkennungsbereichs für dieses Gütemerkmal nicht erforderlich.

3 zeigt demgegenüber die Situation, wenn der mitgeführte Mittelwert des Merkmals die obere Eingreifgrenze erreicht. Dies ist die Bedingung, unter welcher eine Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereiches erforderlich wird. Wie aus dem Diagramm ersichtlich ist, wird dazu der gesamte Auffälligkeitserkennungsbereich verlagert, so dass untere und obere Auffälligkeitsgrenze einen anderen Wert einnehmen. Da gleichzeitig die obere und die untere Eingreifgrenze mitverschoben werden, liegt der gleitende Mittelwert wieder zwischen den Eingreifgrenzen, so dass die Serienprüfung fortgesetzt werden kann.

Es ist darauf hinzuweisen, dass durch die gleichzeitige Überwachung mehrere Gütemerkmale mehrere parallel zu berücksichtigende Auffälligkeitserkennungsbereiche vorliegen können, die unabhängig voneinander an veränderte Prozessbedingungen angepasst werden können. Je nach Prozessbedingungen können sämtliche Kenngrößen bzw. Momente gleitend mitgeführt werden, die in die Bestimmung der Auffälligkeitsgrenzen einbezogen wurden. Erfolgt eine Verletzung der Eingreifgrenzen, kann parallel zur Anpassung des Auffälligkeitserkennungsbereichs auch ein Signal an den Anlagenbetreiber abgegeben werden, um eine manuelle Prozessüberprüfung durchführen zu können.

Die automatische Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs für ein bestimmtes Gütemerkmal erfolgt unter Anwendung der oben erläuterten Vorschriften, die für die einleitende Parametrierung des Auffälligkeitserkennungsbereichs angewendet wurden (Gleichungen 2 bis 5). Allerdings werden jetzt auch die gleitend mitgeführten Kenngrößen (z. B. Mittelwert und Standardabweichung oder andere Momente) in die Berechnungsvorschriften für die Auffälligkeitsgrenzen und die Eingreifgrenzen einbezogen.

Nach durchgeführter Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs kann die fortlaufende Überprüfung der Serienwerkstücke unter Anwendung der veränderten Grenzwerte fortgesetzt werden. Die Adaption kann bei sich erneut ändernden Prozessbedingungen mehrfach ausgeführt werden.

Um sämtliche Werkstücke einer Produktionscharge der Prüfung zu unterziehen, können natürlich auch die Musterwerkstücke erneut vermessen und klassifiziert werden, unter Anwendung des parametrierten Auffälligkeitserkennungsbereichs, sobald dieser in der beschriebenen Weise festgelegt wurde. Dies hat außerdem den Vorteil, dass auffällige Teile erkannt werden, die in der Stichprobe der Musterwerkstücke enthalten waren. Auf diese Weise lässt sich die Präzision des Auffälligkeitserkennungsbereichs weiter verbessern. Bei einer automatisierten Klassifizierung ist es dafür nicht unbedingt erforderlich, die Musterwerkstücke erneut zu vermessen, denn die an diesen Musterwerkstücken aufgezeichneten Messwerte können gespeichert und dem Klassifizierungsprozess erneut zugänglich gemacht werden. Sofern dabei auffällige Teile in der Gruppe der Musterwerkstücke erkannt werden, können diese bei Identifizierung aussortiert werden.

Ein Ziel jeder Klassifizierung von Werkstücken ist es, dass die der Gut-Gruppe zugeordneten Werkstücke alle die vorgegebenen Spezifikationen bzw. Qualitätsnormen erfüllen und möglichst nur diejenigen Werkstücke der Schlecht-Gruppe zugeordnet werden, die tatsächlich die Qualitätsnorm nicht erfüllen und als Ausschuss auszusondern sind. Die Zuordnung von an sich innerhalb der Qualitätsmaßstäbe liegenden Werkstücke zur Schlecht-Gruppe ist unerwünscht, da auf diese Weise der Ausschussanteil ungerechtfertigt erhöht wird. Das erfindungsgemäße Klassifizierungsverfahren setzt voraus, dass die ausgewählten Gütemerkmale für die Qualitätsbewertung der Werkstücke geeignet sind. Um die Richtigkeit der vorgenommenen Bewertungen zu verifizieren kann es zweckmäßig sein, parallel zum beschriebenen Verfahren weitere Qualitätssicherungsmaßnahmen zu ergreifen und die bereits klassifizierten Werkstücke stichprobenartig unter Anwendung eines alternativen Verfahrens hinsichtlich ihrer korrekten Bewertung zu überprüfen. Eine solche Parallelprüfung kann zur Optimierung der Gütemerkmale und der Parameterbestimmung für den Auffälligkeitserkennungsbereich herangezogen werden.

Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden dazu der Serienproduktion Werkstückstichproben entnommen und mit alternativen Verfahren hinsichtlich der Einhaltung der Gütemerkmale überprüft. Beispielsweise können dabei zerstörende Prüfungen zum Einsatz kommen, um dadurch die Richtigkeit der Bewertung der Werkstücke unter Anwendung einer schwingungsanalysebasierten Materialprüfung zu bewerten. Die aus solchen Parallelprüfungen gewonnen Erkenntnisse und Messwerte können in das Serienprüfsystem zurückgeführt werden und beispielsweise bei der Bestimmung der Auffälligkeitsgrenzen zusätzlich Berücksichtigung finden.

Die Häufigkeit der serienbegleitenden parallelen Prüfung zur Qualitätssicherung des beschriebenen Klassifizierverfahrens sollte nach einer Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs zunehmen, während bei langer Kontinuität der bestimmten Grenzwerte die parallele Stichprobenuntersuchung reduziert werden kann. Durch diese Parallelprüfung kann vermieden werden, dass der Auffälligkeitserkennungsbereich an Schlecht-Teile adaptiert wird, was im Falle des Auftretens von Serienfehlern denkbar wäre.

Bei einer abgewandelten Ausführungsform kann unter bestimmten Bedingungen eine durch externe Parameter veranlasste Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs vorgenommen werden.

Während unter den zuvor beschriebenen Bedingungen eine Adaption nur erfolgt, wenn dies durch die festgestellten Veränderungen der gleitend mitgeführten Kenngrößen automatisch veranlasst wird, kann eine zusätzliche, empirisch veranlasste Adaption zweckmäßig sein, um erfahrungsgemäße Veränderungen von Prozessgrößen direkt einfließen zu lassen. Gütemerkmale können sich beispielsweise ändern, wenn in einem Produktionsprozess ein Werkzeugwechsel erfolgt oder eine chargenbedingte Änderung von Materialwerten auftritt. Dazu können im laufenden Prozess erneut Musterteile aus einer neuen Charge ausgewählt werden und für die neue Berechnung der Auffälligkeitsgrenzen und Eingreifgrenzen herangezogen werden. Es ist aber auch möglich, früher gewonnene Erkenntnisse in die Parametrierung des Auffälligkeitserkennungsbereichs einfließen zu lassen, wenn die Auswirkungen einer Prozessänderung auf bestimmte Gütemerkmale aus vorliegenden Erfahrungen gut bekannt sind. Auf diese Weise gelingt eine wissensbasierte Adaption des Verfahrens.

Eine weitere Abwandlung des beschriebenen Verfahrens besteht darin, dass ein Schwellwert für die zulässige Anzahl von Adaptionsvorgängen innerhalb einer vorgegebenen Zeitspanne bzw. einer Werkstückmenge bestimmt wird, bei dessen Überschreitung das auslösende Gütemerkmal aus der weiteren Berücksichtigung für eine notwendige Adaption ganz oder abschnittsweise ausgeklammert wird. Zu häufige Adaptionsvorgänge können die erforderliche Stabilität des Klassifizierungsverfahrens beeinträchtigen. Wenn bestimmte Gütemerkmale standardmäßig in einem relativ weiten Bereich schwanken können, ohne dass dies zur Verletzung der definierten Qualitätsnorm führt, lassen sich auf diese Weise unnötig viele Adaptionsvorgänge vermeiden.

Eine weitere Optimierung des Verfahrens kann durch Vorgabe von Grenzen erreicht werden, die bei der Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs einzuhalten sind. Beispielsweise kann eine Mindestanzahl und/oder eine Maximalanzahl von Prüfungen an Serienwerkstücken definiert werden, innerhalb derer eine Adaption unabhängig von den sonstigen Kenngrößenänderungen durchgeführt werden darf bzw. muss.


Anspruch[de]
  1. Verfahren zur adaptiven Klassifizierung von Werkstücken in zumindest eine Gut-Gruppe und eine Schlecht-Gruppe, die folgenden Schritte umfassend:

    a) Auswahl eines oder mehrere Gütemerkmale;

    b) Ermitteln einer Vielzahl von Messwerten für die ausgewählten Gütemerkmale an Musterwerkstücken;

    c) Zusammenfassung der ausgewählten Gütemerkmale zu einem Gütemerkmalvektor;

    d) Parametrieren eines Auffälligkeitserkennungsbereichs durch Bestimmen einer oberen und einer unteren Auffälligkeitsgrenze und einer oberen und einer unteren Eingreifgrenze, die innerhalb des durch die obere und untere Auffälligkeitsgrenze eingeschlossenen Bereichs liegen, für jedes Gütemerkmal des Gütemerkmalvektors;

    e) Ermitteln der Messwerte für die ausgewählten Gütemerkmale an den zu prüfenden Werkstücken;

    f) Einordnen der geprüften Werkstücke in die Gut-Gruppe, wenn die im Schritt e) ermittelten Messwerte für jedes Gütemerkmal innerhalb der Auffälligkeitsgrenzen liegen, und in die Schlecht-Gruppe, wenn die Auffälligkeitsgrenzen überschritten werden;

    g) fortlaufendes Ermitteln einer oder mehrerer Kenngrößen, die für die Bestimmung der oberen und unteren Auffälligkeitsgrenze genutzt wurden, während der Prüfung der Werkstücke;

    h) Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs, wenn die im Schritt g) ermittelte Kenngröße nicht mehr zwischen der oberen und unteren Eingreifgrenze liegt, durch erneutes Ausführen des Schritts d) unter Einbeziehung der fortlaufend ermittelten Kenngrößen;

    i) Fortsetzung der Überprüfung der Werkstücke gemäß den Schritten e) bis h) unter Anwendung des adaptierten Auffälligkeitserkennungsbereichs.
  2. Verfahren Anspruch 1, weiterhin die folgenden Teilschritte umfassend:

    b1) Zusammenfassen der ermittelten Messwerte zu einem Rohvektor-Ensemble;

    c1) Normieren des Rohvektor-Ensembles;

    c2) Bestimmen einer Verteilungsdichtefunktion für jeden Rohvektor des normierten Rohvektor-Ensembles;

    c3) Entfernen derjenigen Merkmale aus jedem Rohvektor, die außerhalb eines vorgegebenen Relevanzbereichs der bestimmten Verteilungsdichtefunktion dieses Rohvektors liegen, um einen normierten Gütemerkmalvektor zu erhalten.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, weiterhin die folgenden Teilschritte umfassen:

    d1) Bestimmen eines Trainingsensembles aus den ermittelten Messwerten durch

    – Entfernen von Messwertvektoren, bei denen mindestens ein Messwert für ein Gütemerkmal weiter als eine vorgegebene Differenz vom Mittelwert dieses Gütemerkmals entfernt ist, und/oder

    – Entfernen eines vorbestimmten Anteils aller Messwertvektoren, wobei diejenigen Messwertvektoren entfernt werden, bei denen die größte Abweichung eines odere mehrerer Gütemerkmale vom Mittelwert vorliegt;

    d2) Parametrieren des Auffälligkeitserkennungsbereichs innerhalb des bestimmten Trainigsensembles.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine schwingungsanalysebasierte Materialprüfung an den Werkstücken erfolgt, wobei als Gütemerkmal eines oder mehrere Merkmale aus der folgenden Gruppe dienen:

    • Eigenfrequenzen,

    • Amplituden,

    • Dämpfung,

    • Ordnungsspektren oder Spektren der Fouriertransformation (FFT),

    • ausgewählte Ordnungs- oder Frequenzlinien,

    • Harmonische oder Teilbänder,

    • Pegel oder Pegelverläufe.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Musterwerkstücke, an denen die Vielzahl der Messwerte im Schritt b) bestimmt werden, stichprobenartig aus der Serienfertigung der Werkstücke ausgewählt werden.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Musterwerkstücke nach erfolgter Parametrierung des Auffälligkeitserkennungsbereichs als zu prüfende Werkstücke ebenfalls der Klassifizierung unterzogen werden.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass ein Warnsignal generiert wird, wenn im Schritt h) die Bedingung zur Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs eintritt.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die geprüften Werkstücke stichprobenartig unter Anwendung eines alternativen Klassifizierungsverfahrens auf die Korrektheit ihrer Einordnung in die Gut- oder Schlecht-Gruppe überprüft werden und dass dabei festgestellte Messwerte bei der Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs berücksichtigt werden.
  9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs unabhängig von der im Schritt h) angegebenen Bedingung erfolgt, wenn ein externer Parameter die Änderung des zugehörigen Gütemerkmals anzeigt.
  10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass eine Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs gemäß Schritt h) nur dann erfolgt, wenn eine vorbestimmte Mindestanzahl von Werkstücken seit der letzten Adaption geprüft wurde.
  11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass eine Adaption des Auffälligkeitserkennungsbereichs gemäß Schritt h) jedenfalls dann erfolgt, wenn eine vorbestimmte Maximalanzahl von Werkstücken seit der letzten Adaption geprüft wurde.
Es folgen 2 Blatt Zeichnungen






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