Software voor kwaliteitsinspectie

Kwaliteitsinspectie is doorgaans een zeer precieze en tijdrovende fase binnen het productieproces. Tegelijkertijd is deze stap van essentieel belang. Onterecht goedgekeurde items voldoen niet aan de ingestelde toleranties, wat ervoor kan zorgen dat het onderdeel niet gebruikt kan worden op de beoogde manier, of erger: dat het veiligheidsproblemen veroorzaakt. Om menselijke fouten te voorkomen, te kunnen voldoen aan een hoog nauwkeurigheidsniveau en om deze productiefase te versnellen, is het van essentieel belang om dit proces te automatiseren.

Om die reden heeft Mintres BV contact gezocht met het FIP-AM@UT. Mintres is gespecialiseerd in het vervaardigen van componenten van geavanceerde keramische materialen zoals diamant en aluminiumnitride, voornamelijk voor gebruik in de elektronica- en opto-elektronica-industrie. Om hun productieproces verder te stroomlijnen, waren ze op zoek naar een automatisering in hun kwaliteitsinspectie- en controleproces.

Om dit doel te bereiken, is er gewerkt aan een geavanceerde vision-ondersteunde opstelling, waarin gebruikgemaakt wordt van beeldanalyse-algoritmen voor het detecteren van verschillende defectklassen. Met deze oplossing wordt ook de nauwkeurigheid in het inspectieproces verhoogd.

Industriepartner

Aanpak

Om een passende softwareoplossing voor Mintres te ontwikkelen, is het project opgedeeld in drie fasen met verschillende subdoelen en -uitkomsten. De resultaten van elke fase geven input voor de volgende stappen, om zo tot een succesvol eindresultaat te komen.

  • Fase 1: Onderzoek naar use case voor het begrijpen van microscopische defecten en het leren kennen van de productieomgeving.
  • Fase 2: Ontwikkeling van de hardware-installatie, dataverzameling en -evaluatie.
  • Fase 3: Ontwikkeling van computer vision-software voor geautomatiseerde identificatie van defecten.

Resultaat

Het resultaat van het project is een computer vision algoritme-software die speciaal voor Mintres is ontwikkeld en voldoet aan hun specifieke kwaliteitsinspectienormen. Dit heeft ook geleid tot:

  • Een rapport over de geselecteerde producten, defectklassen en kenmerkendefinitie
  • Het werken met modulaire software libraries die automatisch oppervlaktedefecten herkennen op de gekozen producten
  • Een operationele gebruikersinterface waarin de gewenste parameters voor het inspectiealgoritme, zoals product, defecttype en kwaliteitstolerantie, gekozen kunnen worden
  • Overdracht van kennis aan de medewerkers via een training

Deze software kan tot zes defecten identificeren (zowel dimensionale als oppervlaktedefecten), biedt een detectieresolutie in de orde van enkele micron en robuuste detectie groter dan 10 micron, en kan 11 samples per minuut scannen (inclusief alle 6 defectklassen).

“Het was een vruchtbare samenwerking. FIP-AM@UT heeft aanzienlijke kennis op dit gebied en heeft bewezen een flexibele partner te zijn. Ook hebben ze alle wijzigingen in de projectplanning tijdig kunnen doorvoeren die nodig waren bij het werken in een zeer dynamische en snel veranderende markt.”

Clive Hall
Mede-oprichter & Managing Director Mintres B.V.

Voor meer informatie, neem gerust contact op met

Hari Subramani

Hari Subramani Palanisamy

Research Engineer