Entwicklung eines industriellen Bildverarbeitungssystems zur Inline-Verschleißmessung von Sägebändern

Abstract

Die Zustandsüberwachung von spanenden Werkzeugen ist eine Schlüsselkomponente der vorausschauenden Wartung in der intelligenten Fertigung. Wird die Standzeit eines Sägebandes überschritten, muss dieses gewechselt oder nachgeschliffen werden, da ein zu hoher Verschleiß einerseits zu einer verminderten Schneidleistung und andererseits zu Fertigungsfehlern führen kann. Aufgrund des Mangels an geeigneten Methoden zur Überwachung des Verschleißzustandes während des Sägeprozesses, müssen Bänder häufig deutlich vor Ende ihrer Standzeit gewechselt werden. Daher wird im Rahmen dieser Arbeit ein Messsystem zur Beurteilung des Verschleißzustandes von Sägebändern während des Prozesses entwickelt, um den Einsatz zu stark verschlissener Bänder frühzeitig zu detektieren und dadurch die Effizienz des Schneidprozesses zu steigern. Zu Beginn wurde der Werkzeugverschleiß während des Sägens untersucht und verschiedene Möglichkeiten der Verschleißmessung beschrieben. Eine Methode, die aufgrund ihrer Automatisierbarkeit in der Qualitätsüberwachung von Fertigungsprozessen immer mehr Verbreitung findet, ist die industrielle Bildverarbeitung (IBV). Bei der IBV handelt es sich um eine Technologie, bei der visuell Merkmale erfasst und anschließend mittels Bildverarbeitungsalgorithmen ausgewertet werden. Aufbauend auf den Erkenntnissen wurden geeignete IBV-Komponenten gewählt und ein Messsystem konzipiert. Nach der Überprüfung der Messfunktionalität wurde ein den Anforderungen entsprechendes Gehäuse entworfen und ein Prototyp gefertigt. Bei dem Gehäuse-Entwurf wurde besonders auf die Integrierbarkeit in Bandsägen geachtet. Abschließend wurde der entwickelte Prototyp in einer Bandsäge montiert und der Verschleißzustand eines Sägebandes bestimmt. Die Ergebnisse wurden mit den tatsächlichen Verschleißwerten des Bandes verglichen und stimmten mit einer durchschnittlichen Abweichung von 6,57 % überein. Weiteres wurden anhand der Ergebnisse Möglichkeiten beschrieben, mit welchen die Messgenauigkeit optimiert werden kann. Die gewonnenen Erkenntnisse dieser Arbeit geben Aufschluss darüber, wie sich der Verschleißzustand von Sägebändern während des Prozesses mit Hilfe eines IBV-Systems bestimmen lässt und zeigen eine Möglichkeit, wie ein solches System in eine Bandsäge integriert und dadurch die Effizienz der Fertigung optimiert werden kann.

Condition monitoring of cutting tools is a key component of far-sighted maintenance in smart manufacturing. If the tool life of a saw band is exceeded, it must be replaced or reground, because excessive wear can lead to reduced cutting performance on the one hand and manufacturing defects on the other. Due to the lack of suitable methods for monitoring the wear condition during the sawing process, bands often have to be changed before the end of their tool life. Therefore, within the scope of this thesis, a monitoring system for assessing the wear condition of saw bands during the process is developed in order to detect the use of excessively worn bands at an early stage and thus increase the efficiency of the cutting process. At the beginning, tool wear during the sawing process was investigated and different possibilities of wear monitoring were described. Machine vision is a method that is becoming increasingly widespread in the quality monitoring of manufacturing processes due to its automation capability. Machine vision is a technology in which properties are recorded visually and then evaluated using image processing algorithms. Based on the findings, suitable machine vision components were selected and a measurement system was designed. After checking the measurement functionality, a housing was designed to meet the requirements and a prototype was manufactured. During the housing design, special attention was paid to the integrability in band saws. Finally, the developed prototype was integrated into a band saw and the wear conditions of a band was determined. The results were compared with the actual wear values of the band and agreed with an average deviation of 6,57 %. Furthermore, the results were used to describe ways in which the measurement accuracy can be optimized. The findings obtained in this thesis provide information on how the wear condition of saw bands can be determined during the process with the use of an machine vision system and show one way in which such a system can be integrated into a band saw, thereby optimizing the efficiency of production.