Entwicklung intelligenter Auswertealgorithmen für eine Infrarotkamera zur Prozesssteuerung des Automated Fiber Placements (Bachelorarbeit)

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung von Auswertealgorithmen zur Bestimmung der auftretenden Temperaturen bei einem Automated Fiber Placement (AFP) Prozess unterVerwendung einer Infrarot-Thermografiekamera. Hierfür wird zunächst die Radiometrische Kette der vorliegenden Anlagenkonfiguration analysiert und die auf die Kamera auftreffende Strahlung beschrieben. Basierend auf diesen Untersuchungen wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem ein alternativer Emissionsgrad gemessen werden kann, mit dem die Bestimmung der Temperatur aus dem Kamerasensorsignal möglich ist. Dieser beschriebene Ersatzemissionsgrad ermöglicht eine Bestimmung der auftretenden Temperaturen selbst wenn die von der Kamera empfangenen Bilder stark von störenden Reflexionen beeinflusst sind, was bei der vorliegenden Anlagenkonfiguration der Fall ist. Die ermittelten Temperaturen aus dem Kamerabild dienen zum einen als Messgröße für eine bereits vorhanden Temperaturregelung, zum anderen können beliebige Bereiche des Kamerabildes beobachtet werden und die darin auftretenden Prozesstemperaturen genauer untersucht werden. Für die Auswertung der Kamerabilder und die Visualisierung der Auswerteergebnisse wird eine graphische Benutzeroberfläche entwickelt. In dieser ist die Definition von mehreren Regions of Interest (ROIs) möglich, um sowohl den Bereich zur Auswertung einer Temperatur für die Regelung zu bestimmen, als auch einen Bereich zur Beobachtung der Tapetemperaturen festzulegen. Die Definition von ROIs wird dabei von einer automatischen Kantendetektion unterstützt, die ebenfalls beschrieben wird. Für die Temperaturauswertung des Kamerabilds werden mehrere Methoden vorgestellt, um der Temperaturregelung einen verlässlichen Wert für die während des AFP-Prozesses auftretenden Temperaturen zu liefern. Es werden Störeinflüsse beschrieben, die während der Ablage auftreten und die Temperaturauswertung verfälschen können. Um die Temperaturauswertung resilient gegenüber dieser Störeinflüsse zu machen, werden zwei Verfahren vorgestellt, die diese erkennen können und die Temperaturauswertung dadurch zuverlässiger machen.