Oberflächenfehlererkennung

Oberflächenfehlererkennung ist ein Bereich der Qualitätssicherung, der auf die Identifikation von Defekten auf Oberflächen von Bauteilen und Materialien abzielt. Ziel ist es, fehlerhafte Produkte frühzeitig zu erkennen und Ausschuss zu reduzieren. Typische Einsatzgebiete liegen in der Fertigung, der Elektronikmontage, der Automobilindustrie und der Werkstoffprüfung.

Durchgeführt wird sie überwiegend mit visuellen und messwertbasierten Verfahren. Optische Inspektionssysteme nutzen 2D- oder 3D-Bildgebung, Lichtführung, Reflektionsanalyse oder Strukturiertes Licht, oft ergänzt durch Thermografie oder Wirbelstrom-/Ultraschallprüfungen in Nichtzerstörenden-Testverfahren. Neben der automatisierten Bildverarbeitung kommen auch manuelle Kontrollen zum Einsatz.

Zur Auswertung werden klassische Bildverarbeitungsverfahren angewendet, wie Kantendetektion, Schwellenwertbildung, Texturanalyse und Mustererkennung. In jüngerer Zeit spielen maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle (z. B. CNNs) eine zunehmende Rolle, um Defekte in komplexen Oberflächen zu identifizieren. Häufig erfolgt eine Fusion mehrerer Sensoren, um Robustheit gegen Beleuchtung, Oberflächenstruktur und Materialunterschiede zu erhöhen.

Anwendungsbereiche umfassen Metall- und Kunststoffteile, Glas, Leiterplatten, Verbundwerkstoffe und Oberflächenpräparationen in der Automobil-, Elektronik- und Maschinenbaubranche.

Leistungskennzahlen umfassen Präzision, Recall, F1-Score, Genauigkeit und ROC-AUC; weitere relevante Größen sind Fehlalarmquote und Auffälligkeitenrate. In der Praxis sind Realzeitfähigkeit, Robustheit gegenüber Variationen in Beleuchtung und Oberflächenstrukturen sowie eine gute Datenbasis für Training und Validierung maßgeblich.