ZwickRoell erweitert den Lochaufweitungsversuch nach ISO 16630 um eine KI-gestützte Risserkennung. Die neue Lösung ist in die Blechumform-Prüfmaschine BUP integriert und erkennt durchgehende Risse automatisch in Echtzeit. Damit werden Prüfergebnisse präziser, reproduzierbarer und unabhängiger vom Bediener.
KI-gestützte Blechumformprüfmaschine mit Kamera als intelligente Assistenz
Die Technologie ist besonders relevant für Anwendungen in der Automobilindustrie, im Energiesektor und in der Luftfahrt, wo die Umformbarkeit moderner Blechwerkstoffe zuverlässig bewertet werden muss. Ein neuronales Netz, integriert in den videoXtens, erkennt Risse automatisch während der Prüfung. Im Unterschied zu klassischer, regelbasierter Bildverarbeitung ist dafür kein manuelles Tuning materialspezifischer Parameter erforderlich. Die Bildverarbeitung erfolgt in rund 50 ms pro Bild auf einem üblichen Prüfrechner, wobei eine zusätzliche GPU nicht notwendig ist. Trainiert wurde die KI mit mehr als 657.000 Bildern aus rund 2.700 Proben, die aus Kundenprojekten, internen Prüfungen und Inbetriebnahmen stammen. Die Rissannotationen folgen der ISO 16630. Dadurch erkennt das System Risse bei bekannten Materialien mit rund 99 Prozent Wahrscheinlichkeit und bei neuen Materialien mit 98 bis 99 Prozent.
Zentraler Kennwert: Lochaufweitungsverhältnis
Der Lochaufweitungsversuch dient dazu, die Umformbarkeit von Blechkanten zu bewerten. Dabei wird das Lochaufweitungsverhältnis bestimmt, ein zentraler Kennwert zur Beurteilung der Umformbarkeit und Kantenrissanfälligkeit von Blechen. Entscheidend ist dabei der exakte Zeitpunkt, an dem ein durchgehender Riss entsteht. Genau hier setzt die beschriebene neue KI-Lösung des Herstellers von Prüfmaschinen mit Hauptsitz in Ulm an.
Die KI-Risserkennung ist vollständig in die Prüfsoftware testXpert integriert. In Kombination mit der BUP lassen sich Prüfabläufe durchgängig automatisieren, und zwar von der Probenidentifikation bis zur Ergebnisdokumentation. Möglich machen das unter anderem automatisches Probenhandling, 2D-Code-Erkennung und ein Magazin für bis zu 100 Proben im Ghost-Shift-Betrieb ohne Bedienereingriff.
Eigene materialbezogene Modelle möglich
Für neue oder exotische Materialien kann die KI gezielt nachtrainiert werden, lokal beim Kunden oder in der Cloud. Ab 2026 bietet das Unternehmen dafür ein Retrain-Programm an, mit dem Anwender eigene materialbezogene Modelle entwickeln können. Mit der Kombination aus KI-basierter Bildanalyse und automatisierter Prüftechnik werden damit neue Möglichkeiten für eine effiziente und standardkonforme Blechumformprüfung geschaffen, die Zeitaufwand, Materialverbrauch und Bedienereinfluss reduzieren.
Quelle: ZwickRoell
