Automatisierte Messablauferzeugung und 3D-Datenauswertung in der Multisensor-Koordinatenmesstechnik

Abstract

In der industriellen Fertigung gewinnt die vollständige Erfassung und Prüfung der Geometrie von komplexen Bauteilen oder Baugruppen zunehmend an Bedeutung. Die gewonnenen Daten bilden im Rahmen der Entwicklung die Grundlage für komplexe Simulationen auf Basis der realen Werkstückgeometrie, im Bereich der Qualitätssicherung sind sie die Grundlage für die Optimierung der Herstellungsprozesse und Sicherstellung der Produktqualität. Seit einigen Jahren sind dafür Multisensor-Koordinatenmessgeräte etabliert, die durch den flexiblen Einsatz unterschiedlichster Sensoren die Möglichkeit bieten, verschiedene Bereiche am Werkstück jeweils anforderungsgerecht und effizient zu erfassen. Die effiziente Anwendung solcher Multisensor-Systeme setzt aufgrund ihrer Komplexität allerdings ausgeprägtes Vorwissen und Erfahrung des Anwenders voraus. In dieser Arbeit werden Verfahren zur automatisierten, geometriebasierten Messablauferzeugung und 3D-Datenauswertung für Multisensor-Koordinatenmessgeräte vorgestellt, die eine intelligente Unterstützung des Anwenders ermöglichen. Zunächst werden, ausgehend von den ermittelten Defiziten der aktuell verfügbaren Systeme, Anforderungen an die zu entwickelnden Verfahren formuliert und ein geeignetes, modulares Softwarekonzept abgeleitet. Neben Algorithmen zur Aufbereitung von CAD-Modellen liegt der Fokus der Arbeiten auf automatisierten Verfahren zur Berechnung von Sollpunkten auf CAD-Modellen, die eine Datenerfassung mit unterschiedlichen Sensoren erlauben. Hierbei muss auch die Sensorpositionierung berücksichtigt werden, mögliche Kollisionen erkannt sowie Strategien zur automatischen Umfahrung bereitgestellt werden. Darüber hinaus werden intelligente Verfahren zur Auswertung der Messpunkte vorgestellt, wobei ein besonderes Augenmerk auf große Messpunktwolken, die beispielsweise bei Anwendung der Computertomographie entstehen, gelegt wird. Abschließend wird die Funktionalität der umgesetzten Verfahren in Anwendungstests zur kombinierten Messung mit mehreren Sensoren und zur automatisierten Ausrichtung von CAD-Modell und Messpunktwolke gezeigt und die erzielten Ergebnisse ausgeführt.

In industrial manufacturing the complete measurement and inspection of the geometry of complex parts or assemblies gain more and more in importance. Within the scope of product development the acquired data sets provide the basis for complex simulations using real geometry information, in quality assurance the data sets are fundamental for optimizing production processes and ensuring product quality. In order to meet these requirements and perform such measurement and inspection tasks multi-sensor coordinate measuring machines have been established for several years. By using different kinds of sensors in a flexible way they enable efficient measurements of various parts of the workpiece according to the given specifications. Due to the complexity of multi-sensor systems the efficient application is still challenging and requires profound knowledge and experience of the user. Within the scope of this work, methods for the generation of automated geometry-based measurement sequences and 3D data evaluation for multi-sensor coordinate measuring machines are presented. These methods shall provide an intelligent assistance for the user. Based on the determined shortcomings of available multi-sensor systems, the requirements for the novel, automated procedures are defined and an appropriate, modular software concept is derived. Besides algorithms for preparing CAD models, the focus of the developments lies on methods for calculating point distributions on the CAD model of a part in order to be able to measure it with different kinds of sensors. Here the sensor positioning has to be considered, possible collisions have to be detected and strategies for automated bypassing have to be supplied. Moreover intelligent algorithms for evaluating measurement data sets and especially large point clouds, e.g. generated by computer tomography scans, are described. Finally two application tests are performed, using the implemented algorithms, one showing the combined measurement with different sensors and one showing the automated alignment of CAD-model and point cloud. The tests demonstrate the functionality of the developed methods and state the achieved results.