Oberflächendefekte wie Zunderauftragungen, Kerben, Vertiefungen oder Risse auf Walzen stellen im Walzprozess eines Stahlwerkes ein großes Problem dar, da diese von der Walze auf das produzierte Stahlband übertragen werden, woraufhin erhebliche Schäden am Produkt entstehen können. Somit ist eine regelmäßige Inspektion dieser Walzen von essentieller Bedeutung, um Defekte frühzeitig zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen treffen zu können.
Im Zuge dieser Bachelorarbeit wurden, basierend auf ausgiebiger Literaturrecherche sowie vorhandenen Messdaten einer mit Defekten preparierten metallischen Prüfrolle sowie einer Kunststoffrolle, unterschiedliche Verfahren und Vorgehensweisen zur Defekterkennung untersucht. Die Messdaten stammen von einem Laser-Linien Triangulationssensor, welcher jedem vermessenen Punkt (x,y) einen skalaren Abstandswert (z) zwischen Sensor und Messobjekt sowie einen Intensitätswert (i) der Reflektion des Laserstrahls zuordnet. Es wurden mehrere Algorithmen entwickelt, welche in der Lage sind, Defekte zu erkennen, diese visuell darzustellen beziehungsweise hervorzuheben sowie gegebenenfalls zu klassifizieren.

Schlagwörter: Defekterkennung, Oberflächendefekte, Lasertriangulation, OpenCV, YOLO

4. Juli 2024