Forschung
Optische 3D-Messtechnik und Computer Vision (3Dvisionlab)

Die Größe von aktuellen optischen Oberflächenmesssensoren ist durch Einschränkungen in der Herstellung von optischen Komponenten begrenzt. Durch hohe Taktraten und Bauraumlimitierungen sind für In-situ Inspektion und Überwachung von Fertigungsprozessen miniaturisierte und echtzeitfähige Messsysteme notwendig. In diesem Projekt werden, durch die Anwendung von Zwei-Photonen-Lithographie zur Fertigung von hoch miniaturisierten Freiformoptiken, verschiedene miniaturisierte 3D Oberflächensensoren entwickelt.

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In diesem Projekt wird ein berührungsloses, optisches Messverfahren zum Erfassen einer durch Stanzen erzeugten Kontur, insbesondere der Schnittflächenkenngrößen, entwickelt. Die Erfassung der Daten durch das Messverfahren erfolgt in den Prozess integriert und soll ohne Entnahme der Bauteile erfolgen. Weiterhin ist diese besonders gekennzeichnet dadurch, dass neben der 2D-Information auch eine 3D-Information aufgezeichnet wird. Die Auswertung der Messdaten soll ebenfalls echtzeitfähig sein.

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Der Wunsch schnell rotierende Teile dreidimensional vermessen zu können liegt nahe, da in vielen Fertigungsprozessen Werkzeuge oder auch Werkstücke mit schnellen Rotationsgeschwindigkeiten drehen. Zu diesen Fertigungsprozessen gehört zum Beispiel Fräsen, Schleifen oder auch das an der Hochschule Kempten entwickelte RQS-Schweißen. Wenn der Zustand dieser Bearbeitungswerkzeuge im laufenden Prozess gemessen werden kann, würde dies ein großer Vorteil für die Qualität der Werkstücke, sowie den effizienten Austausch der Werkzeuge mit sich bringen.

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Um Gussteile in der Serienproduktion individuell zu identifizieren, bedarf es einer eindeutigen Kennzeichnung, die zu einem späteren Zeitpunkt ausgelesen werden kann. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes wird in Verbindung mit verschiedenen Industriepartnern ein System zur individuellen Gussteilmarkierung entwickelt. Der Code wird dabei schon im Formkasten erzeugt und folglich nach dem Abguss auf der Gussteiloberfläche abgebildet. Mithilfe einer optischen Erfassung und nachgelagerter Bildverarbeitung lässt sich das Gussteil eindeutig identifizieren und so seinen Produktionsbedingungen zuordnen.

• Beck, M., Layh, M., Nebauer, M., & Pinzer, B. R. (2022). A novel tracking system for the iron foundry field based on deep convolutional neural networks. Journal of Intelligent Manufacturing, 33(7), 2119–2128. https://doi.org/10.1007/s10845-022-01970-9

• Prause, K., Pinzer, B. R., Herkommer, A., & Layh, M. (2022). Verification of a single-shot high speed aerial chromatic confocal metrology sensor. In L. E. Busse & Y. Soskind (Hrsg.), Photonic Instrumentation Engineering IX (Bd. 12008, S. 120080G). SPIE. https://doi.org/10.1117/12.2607451

• Liebrich, A., Langowski, H. C., & Pinzer, B. R. (2021). Thickness ‐ Dependent Permeation Properties of Quenched and Standard Laser ‐ Sintered Polyamide 12 Sheets. Polymers, 13(603). https://doi.org/10.3390/polym13040603

• Liebrich, A., Langowski, H.-C., Schreiber, R., & Pinzer, B. R. (2021). Effect of thickness and build orientation on the water vapor and oxygen permeation properties of laser-sintered polyamide 12 sheets. Rapid Prototyping Journal, ahead-of-print(ahead-of-print), 1030–1040. https://doi.org/10.1108/rpj-05-2020-0101

• Lorenz, M., Menzl, M., Donhauser, C., Layh, M., & Pinzer, B. R. (2021). Optical inline monitoring of the burnish surface in the punching process. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 12–14. https://doi.org/10.1007/s00170-021-07922-6

• Prause, K., Herkommer, A., Pinzer, B. R., & Layh, M. (2021). Single-shot high speed aerial chromatic confocal metrology sensor. Optical Engineering, 60(12), 1-- 12. https://doi.org/10.1117/1.OE.60.12.124110

• Korbinian Prause, Simon Thiele, Alois Herkommer, Harald Giessen, Bernd Pinzer, and Michael Layh “Highly miniaturized endoscopic spatial confocal point distance sensor”, Optical Engineering, 59(3), 035102 (2020), doi.org/10.1117/1.OE.59.3.035102;
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• Michael Beck, Fabian Linkerhägner, Bernd Pinzer, “CastCode - Gussteilrückverfolgbarkeit an automatischen Formanlagen”, Giesserei - Special Forschung und Innovation, Ausgabe 01/2020,
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• Marvin Sandt, Michael Beck, Fabian Linkerhägner, Dierk Hartman, Michael Layh, Bernd Pinzer, "CastCode - Gussteilrückverfolgbarkeit an atuomatischen Formanlagen", GIESSEREI SPECIAL, 01/20
   
• Anna Liebrich, Horst-Christian Langowski, Regina Schreiber, Bernd Pinzer, "Permeation Properties of Laser-Sintered Polyamide 12 Sheets in Comparison to an Extruded Polyamide 12 Film", Advances in Polymer Processing 2020, pp. 258-269, 10/03/2020
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• Korbinian Prause, Simon Thiele, Alois Herkommer, Harald Giessen, Bernd Pinzer, and Michael Layh "Concept for a highly miniaturized endoscopic point distance sensor", Proc. SPIE 11056, Optical Measurement Systems for Industrial Inspection XI, 110560M (21 June 2019);
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• A. Liebrich, H.C. Langowski, R. Schreiber, B.R. Pinzer, "Porosity distribution in laser-sintered polymeric thin sheets as revealed by X-ray micro tomography", Polymer Testing,Volume 76,2019 ,Pages 286-297,ISSN 0142-9418,
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• Marvin Sandt, Michael Beck, Fabian Linkerhägner, Dierk Hartman, Michael Layh, Bernd Pinzer, "Forschungsgebiet "Prozessmonitoring" an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten", GIESSEREI, 08/2019