Möglichkeiten der Farbsensorik
Die Farbtonüberwachung ist für die Qualitätssicherung bei industriellen Herstellungsprozessen von großer Bedeutung.
Einzelne Bauteile, z.B. in der Fahrzeugindustrie, sollen schließlich keine Farbabweichungen aufweisen. Die Prozesskontrollen diesbezüglich erfolgen momentan jedoch nur stichprobenartig. Um diese Prozesse effektiv zu überwachen und schnell auf Fehler wie Farbdrifte reagieren zu können, wäre eine kontinuierliche 100%-Kontrolle der Farbtöne wünschenswert. Dazu sollen effektive Messmöglichkeiten entwickelt werden, welche durch modellbasierte Sensorüberwachung und Softsensorik unterstützt werden. Modellbasierte Sensoren werten analytische Prozesseigenschaften aus, wobei das Ziel verfolgt wird, mittels der aufgenommenen Prozessdaten (Sensordaten) und mithilfe von hinterlegten Modellen Messfehler zu erkennen, auszugleichen und korrigierte Werte auszugeben.
In der Farbmesstechnik werden spektrale Sensoren verwendet, welche ein UV/Vis-Spektrum in einer gewissen Auflösung abbilden. Diese Sensoren haben jedoch eine sehr grobe Auflösung und bilden über das Farbspektrum nur 40 und 70 Messpunkte ab. Farbkameras hingegen liefern dem Anwender bedeutend mehr Farbinformationen. Sie können z. B. die Metallic-Flags, welche bei allen UV/Vis-Systemen eine bedeutsame Störgröße darstellen und daher den realen Farbwert beeinflussen, softwaretechnisch aus den Farben trennen.
Für die Farbtonbestimmung werden Farbflächen aus unterschiedlichen Winkeln unter Normlicht betrachtet: 15°, 25°, 45°, 75°, 110°. Durch Festlegung von Referenzpunkten an den einzelnen Bauteilen wird sichergestellt, dass diese Bauteile unter denselben Bedingungen geprüft und somit vergleichbare Daten gewonnen werden. Außerdem werden Faktoren wie Applikationsbedingungen (Winkelverschiebungen, Abstandsänderungen, etc.) oder unterschiedliche Bauteile mit differenten Farbeigenschaften bei gleichem Lack (Temperatur des Lackes, Schichtdicke, etc.) berücksichtigt.
Für die Modellierung des Softsensors werden zunächst die Lackdaten aus der Datenbank (z.B. Viskosität, Schichtdicke etc.) und die Anlagenparameter an der Messstelle (Winkel, Farbwerte, Temperatur etc.) eingelesen. Anschließend werden die Sensordaten in das Modell eingelesen, so dass die Realwerte unter Berücksichtigung der Störgrößen berechnet werden können. Das Modell kann somit Realwerte, Trends und Prognosen ausgeben. Dadurch können Fehlerquellen erkannt und lokalisiert werden.
Mit Hilfe der Fehleranalyse, in Bezug auf die modellierten Messgrößen, stehen weitere Prozesskontrollmöglichkeiten zur Verfügung: Sensorwerte außerhalb des gültigen Messbereiches (Sollwerte) zeigen durch das Modell sofort einen Prozessfehler an. Durch die Fehlerisolierung kann die Fehlerquelle lokalisiert werden. Die Fehlerart sowie dessen Größe und Auswirkung werden bestimmt, so dass entsprechende Gegenmaßnahmen getroffen werden können.
Durch den Einsatz dieser Technologie kann folglich die Auslieferung fehlerhafter Bauteile minimiert werden. Hinzu kommen eine erhebliche Zeitersparnis (keine Wartezeiten auf die Ergebnisse von Prüfblechen und somit schnellere Reaktionszeiten bei Drift) sowie reproduzierbare und neutrale Messergebnisse.
Die divis steht Ihnen gerne zur Verfügung, wenn es um die Auswahl geeigneter Sensoren geht: Als unabhängiges Unternehmen sind wir an keinen Sensorlieferanten gebunden. Die Entscheidungen zu einem Sensor erfolgen zielorientiert in Absprache mit dem Anwender. Die divis ist immer bestrebt den bestmöglichen Kompromiss zwischen Kosten/Nutzen und Entwicklung zu finden.