인더스트리 4.0: 계측 기술이 핵심적인 역할을 유지하는 이유

예를 들어 적층 제조에서는 금속, 플라스틱 또는 기타 재료에 관계없이 3D 프린터의 표면이 정확한 초미세 특징을 갖는 것이 중요합니다. 적층 제조된 표면의 거칠기와 파형을 검사하고 윤곽이나 길이를 가장 작은 단위로 측정하여 부품의 기능을 인증해야 합니다.

예를 들어, 카를스루에 공과대학(KIT)의 나노구조 서비스 연구소의 연구원들은 이러한 표면을 검사하기 위해 MarSurf CM 익스플로러를 사용합니다. Mahr의 고해상도 공초점 현미경은몇 가지 기능 단계만으로 3D 측정 값을 제공하고 이러한 표면을 비접촉식, 재료 독립적이며 빠르게 3차원적으로 분석합니다. 연구원들은 이 장치를 사용하여 3D 광학 부품, 분자 기능화 가능한 3D 스캐폴드 구조 및 마이크로미터 또는 마이크로미터 미만의 기타 응용 분야와 같은 마이크로 어레이를 조사합니다. 이러한 방식으로 연구진은 복잡한 부품을 목표한 방식으로 생산하기 위한 자원 절약형 프로세스를 발전시키고 있습니다.

방대한 양의 데이터 생성

측정 기술은 완전히 다른 방식이기는 하지만 인공지능(AI)과 함께 작동하는 프로세스에도 필수적입니다. 이는 부퍼탈 대학교의 신뢰성 공학 및 위험 분석 센터(LZR)의 연구 프로젝트 "MuPro2" 의 프레임워크에 포함된 사례에서 잘 드러납니다. 한 고급 주방용 칼 제조업체는 칼날의 품질을 최대한 신뢰할 수 있는 자동화된 제어 프로세스를 시작하기 위해 이 센터의 의뢰를 받았습니다. 칼은 강철 합금으로 단조되고, 연마, 정제 및 테스트를 거칩니다. 칼날 끝부터 받침대까지 모든 디테일이 마이크로미터 단위까지 정확해야 합니다.

칼 표면의 AI 지원 이미지 평가를 위해서는 먼저 정밀한 3D 측정이 필요했습니다. 이미지 평가용 카메라가 결함을 안정적으로 감지하고 AI를 통해 이를 미리 '학습'해야 하기 때문입니다. 이를 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요했습니다.

알고리즘이 표면 품질을 결정합니다.

표면 데이터를 생성하기 위해 측정 기술 전문 업체인 마흐르(Mahr)도 MarSurf CM 모바일( )을 사용했습니다. 이 3D 측정 장치는 거칠기 및 형상 측정과 3D 구조 분석에 사용할 수 있으며, 측정 시간은 5초에서 10초 사이입니다. 모바일 측정 장치의 평가를 통해 LZR 팀은 여러 머신 러닝 알고리즘을 입력, 학습 및 평가했습니다. 알고리즘만으로 블레이드의 표면 품질을 결정했습니다. 결과: 알고리즘의 신뢰성은 매우 높았으며 광학 3D 현미경으로 거의 100%의 정확도를 보였습니다. 조명 조건과 개인의 일상적인 형태에 따라 기능/인지하는 인간의 눈을 지치지 않는 매우 안정적인 제어 시스템으로 대체할 수 있습니다. 직원들은 덜 반복적인 작업에 집중할 수 있습니다.

결론: 기존 생산 방식을 사용하든 완전히 디지털화된 프로세스를 사용하든 상관없이 품질은 정확해야 합니다. 이는 측정 기술이 여전히 필수 불가결하다는 것을 의미합니다. 대부분의 산업 공정이 디지털화된 것처럼 측정 기술도 디지털화된 지 오래되었습니다. 측정 기술은 인더스트리 4.0 프로세스에 직접 통합될 수 있으며, 애플리케이션에 따라 완전히 자동화될 수도 있습니다. 따라서 측정 기술 전문 기업인 Mahr의 포트폴리오는 수동 캘리퍼부터 수많은 애플리케이션을 위한 고해상도 3D 측정 기술까지 다양합니다.