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Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz


Wiener, Thomas
Dix, Martin (Prof. Dr.-Ing.) ; Krabbes, Markus (Prof. Dr.-Ing.) (Gutachter)

Optische Inline-Überwachung umgeformter Blechteile mittels robuster Anomaliedetektion


Kurzfassung in deutsch

In dieser Arbeit werden Methoden für die Inline-Überwachung umgeformter Blechteile mittels 2D-Bildverarbeitung entwickelt und deren Sensitivität hinsichtlich der Erkennung von Bauteilfehlern sowie deren Robustheit gegenüber den im Presswerk vorherrschenden lage-, umgebungs- und prozessbedingten Störeinflüssen untersucht. Um ein breites Spektrum möglicher Störeinflüsse abdecken zu können, wird ein repräsentativer Bauteiltyp ausgewählt. Dabei handelt es sich um ein PKW-Türinnenblech. Zur flächendeckenden Erfassung des ausgewählten Bauteiltyps wird ein Versuchsstand in Form eines über dem Auslaufband befindlichen Mehrkamerasystems in eine Pressenstraße integriert. Unter Berücksichtigung von Störeinflüssen werden die Methoden der nachbarschafts- und intensitätsbasierten Detektion systematisch erarbeitet. Beide Methoden basieren auf dem Prinzip der Anomaliedetektion, um die Erkennung neu auftretender Fehlervarianten zu ermöglichen. Als Datenbasis für die Evaluierung der Methoden dienen die mittels Versuchsstand aufgezeichneten Bilder von Bauteilen des ausgewählten Typs aus verschiedenen Produktionschargen.

Universität: Technische Universität Chemnitz
Institut: Professur Produktionssysteme und -prozesse
Fakultät: Fakultät für Maschinenbau
Dokumentart: Dissertation
Betreuer: Dix, Martin (Prof. Dr.-Ing.)
ISBN/ISSN: 978-3-95735-182-1
URL/URN: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-909023
Quelle: Auerbach/Vogtl. : Verlag Wissenschaftliche Scripten, 2024. - 191 S. - Berichte aus der Produktionsforschung
SWD-Schlagwörter: Umformen , Blech , Bildverarbeitung , Anomalieerkennung , Robustheit , Bauteil
Freie Schlagwörter (Deutsch): Inline-Überwachung , Umgeformte Blechteile , Anomaliedetektion , 2D-Bildverarbeitung , Lagekompensation , Bauteilfehler
DDC-Sachgruppe: 621.3
Sprache: deutsch
Tag der mündlichen Prüfung 06.03.2024
OA-Lizenz CC BY-NC-ND 4.0

 

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