Entdecken Sie die Leistungsfähigkeit der CAD-Fertigung, um Ihre Prozesse zu optimieren, Abfall zu reduzieren und die Effizienz zu steigern. Lernen Sie die wichtigsten Prinzipien und Werkzeuge für kontinuierliche Verbesserungen kennen.
Jedes hergestellte Produkt beginnt mit einem digitalen Plan, in der Regel einem CAD-Modell (Computer-Aided Design), das mit Fertigungssoftware erstellt wurde. Dieser 3D-Bauplan oder dieses 3D-Modell definiert jede Oberfläche, jedes Loch und jede Abmessung eines Produkts.
Ingenieure nutzen es, um Teile zu entwerfen, zu testen und für die Produktion vorzubereiten. Aber manchmal treten Probleme zwischen dem CAD-Modell und dem fertigen Produkt auf.
Beispielsweise können Teile falsch ausgerichtet sein, Merkmale übersehen werden und Inkonsistenzen während der Produktion auftreten. Diese Probleme führen zu zusätzlichen Kosten und können zeitaufwendig sein. Aus diesem Grund kombinieren Hersteller die CAD-Fertigung mit Computer Vision, einem Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), der es Maschinen ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren und zu analysieren.
Während CAD eine genaue Blaupause liefert, indem es die exakte Struktur jedes Teils erfasst, fügt Computer Vision eine visuelle Intelligenzebene hinzu. Es verwendet Daten von Kameras und Sensoren, um Teile während der Produktentwicklung zu inspizieren, zu validieren und zu verfolgen.
Zusammen können CAD- und Computer-Vision-Systeme kritische Arbeitsabläufe rationalisieren und die intelligente Fertigung im Rahmen des Übergangs zur Industrie 4.0 unterstützen. Die Industrie 4.0 integriert fortschrittliche digitale Technologien wie KI und Automatisierung in die Fertigung, um zuverlässigere und effizientere Systeme zu schaffen.
In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie CAD und Computer Vision die Lücke zwischen Design und Ausführung schließen können. Los geht's!
Wenn ein Produkt durch einen Smart-Manufacturing-Prozess erstellt wird, beginnt es mit einem digitalen Plan, der in CAD erstellt wurde. Ingenieure verwenden CAD, um jedes Detail zu definieren und sicherzustellen, dass das Design für eine effiziente Produktion optimiert ist. Von der additiven Fertigung bis zur Endmontage verlassen sich alle weiteren Prozesse auf die Genauigkeit der CAD-Daten.
Sobald CAD-Modelle erstellt wurden, werden sie an CAM-Software (Computer-Aided Manufacturing) übergeben. CAM-Lösungen übersetzen das digitale Design in Produktionsanweisungen, indem sie Werkzeugwege generieren, die die exakten Bewegungen von Schneidwerkzeugen definieren, und G-Code, die Programmiersprache, die von Maschinen zur Ausführung dieser Bewegungen verwendet wird. Diese Anweisungen werden dann an CNC-Maschinen (Computer Numerical Control) und andere automatisierte Werkzeuge gesendet, die Rohmaterialien schneiden, bohren und formen, um Teile zu erstellen, die mit dem ursprünglichen CAD-Design übereinstimmen.
CAD-Modelle können auch verwendet werden, um Simulationen durchzuführen, verschiedene Bearbeitungsvorgänge zu testen und die Qualitätssicherung für Maschinisten in der Werkstatt zu unterstützen. Interessanterweise können die CAD-Konstruktionsdaten sogar direkt an 3D-Druck-Setups für Rapid Prototyping oder Kleinserienfertigung gesendet werden.
CAD bildet die Grundlage für die Konstruktion. Um diese Konstruktion jedoch in ein präzises, physisches Produkt umzusetzen, benötigen Hersteller Echtzeit-Feedback aus der Produktionshalle. Hier spielt Computer Vision eine Schlüsselrolle.
Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLO11 unterstützen wesentliche Vision-Aufgaben, wie z. B. die Objekterkennung, die Elemente innerhalb eines Bildes identifiziert und lokalisiert, und die Instanzsegmentierung, die einzelne Objekte durch Kennzeichnung jedes Pixels trennt. Diese Fähigkeiten helfen Herstellern, die Produktion zu überwachen, Defekte zu erkennen und die Qualität während des gesamten Prozesses sicherzustellen.
Als Nächstes wollen wir uns genauer ansehen, wie dies in den verschiedenen Phasen der Fertigung funktioniert.
Das Erstellen eines CAD-Modells von Grund auf ist zeitaufwändig. Dies gilt insbesondere für die Arbeit mit Legacy-Systemen oder kundenspezifischen Komponenten, für die keine vorgefertigten digitalen Designs existieren. Techniken wie Scan-to-CAD können den Prozess der Umwandlung physischer Objekte in digitale CAD-Modelle beschleunigen.
3D-Scanning-Geräte können in Verbindung mit Computer Vision verwendet werden, um die Form, Merkmale und Abmessungen einer Komponente zu erfassen. Ein Scan-to-CAD-System kann dann Oberflächen, Löcher und Kanten identifizieren und diese automatisch in eine CAD-Geometrie umwandeln.
Dies beschleunigt Designiterationen, ermöglicht die Erstellung von 3D-druckbaren Modellen und bietet Mechanikern flexible CAM-Optionen für das Prototyping. Scan-to-CAD ist besonders wirkungsvoll, wenn es um Reverse Engineering geht, wo bestehende physische Teile für die Neugestaltung oder Reproduktion digitalisiert werden müssen.
In der Fertigung können selbst kleine Montagefehler zu großen Qualitätsproblemen führen, insbesondere in Branchen wie der Automobilindustrie. Um solche Probleme zu lösen, setzen Hersteller Augmented Reality (AR) und Computer Vision ein, um die Montage zu steuern. AR blendet digitale Informationen in die reale Ansicht ein und hilft den Mitarbeitern, präzise Anweisungen zu befolgen, ohne auf separate Bildschirme oder Handbücher umschalten zu müssen.
Computer-Vision-Systeme können die Position und Ausrichtung jeder Komponente in Echtzeit verfolgen. Wenn ein Teil fehlt oder falsch ausgerichtet ist, kennzeichnet das System das Problem und blendet Korrekturhinweise in das AR-Headset des Technikers ein. Dadurch können Teams Fehler sofort erkennen und eine gleichbleibende Qualität in der Werkshalle gewährleisten.
Beispielsweise kann AR in der Automobilmontage ein CAD-basiertes Layout einer Autotür auf den physischen Rahmen projizieren und genau zeigen, wo jede Schraube, jeder Griff und jede Komponente platziert werden soll. Dadurch wird sichergestellt, dass jedes Teil in der richtigen Position und Reihenfolge installiert wird.
Sobald ein Produkt hergestellt ist, muss im nächsten Schritt sichergestellt werden, dass es mit dem ursprünglichen CAD-Design übereinstimmt. Computer Vision-Lösungen können diesen Inspektionsprozess automatisieren, indem sie das hergestellte Produkt mit seinen CAD-Entwürfen vergleichen.
Vision-Systeme verwenden Techniken wie Objekterkennung, Segmentierung und Pose-Schätzung, um Form, Größe, Platzierung und Oberflächenqualität zu beurteilen. Diese Prüfungen können während der Produktion als Teil der Qualitätskontrolle durchgeführt werden, sodass Teams Probleme erkennen können, ohne die Produktionslinie zu stoppen.
Insbesondere Computer-Vision-Modelle wie YOLO11 ermöglichen dies, indem sie fehlende Merkmale oder Oberflächenfehler in Echtzeit erkennen. In Verbindung mit CAD können bildgestützte Qualitätskontrollen fertige Produkte mit den Designvorgaben vergleichen und Fehler vor dem Verpacken oder Versenden erkennen.
Nachdem wir nun ein besseres Verständnis von CAD-Workflows und CAD-basierter Fertigung mit Computer Vision haben, wollen wir uns einige reale Anwendungen genauer ansehen.
Bei der Herstellung von Autos und Flugzeugen muss die Platzierung jedes Teils, einschließlich Muttern, Schrauben, Nieten usw., präzise sein. Die manuelle Durchführung hat viele Einschränkungen, wie z. B. von Menschen verursachte Fehler und Verzögerungen.
Zum Beispiel kann eine einzige falsch ausgerichtete Niete an einem Flugzeugrumpf die strukturelle Integrität beeinträchtigen, während in der Automobilherstellung ein falsch installierter Sensor oder eine Halterung zu Systemausfällen oder Rückrufen führen kann.
Eine großartige Lösung ist die Automatisierung von Qualitätsprüfungen mit Vision AI. Diese Systeme verwenden Kameras, Sensoren und KI, um Defekte zu erkennen, Teile zu messen und die korrekte Platzierung von Teilen zu überprüfen, wodurch die Produktion schneller, genauer und sicherer wird.
Auch Aufgaben wie Schleifen, Polieren oder Trimmen erfordern eine hohe Genauigkeit. Die manuelle Ausführung dieser Aufgaben kann manchmal zu Defekten führen, deren Behebung später teuer werden kann.
Der Einsatz von visionsgesteuerten Robotern kann die Wahrscheinlichkeit solcher Produktionsfehler verringern. Diese Roboter verwenden 3D-Vision, um das Teil zu scannen und mit seinem CAD-Modell zu vergleichen. Anschließend führen sie auf der Grundlage der Ergebnisse des Vergleichs präzise Endbearbeitungen durch.
Wenn beispielsweise ein Gussteil zusätzliches Material aufweist, weiß der Roboter genau, wo es sich befindet und wie viel er basierend auf der CAD-Konstruktion des Teils abschneiden muss. Diese Setups basieren oft auf einer genauen CAM-Programmierung, bei der qualifizierte Programmierer Bearbeitungsprozesse und Roboterbewegungen auf der Grundlage von CAD-Daten optimieren.
Durch die Kombination von CAD CAM-Workflows mit Vision AI können Hersteller eine gleichbleibend höhere Qualität auch für die komplexesten Teile gewährleisten. Diese Workflows verbessern nicht nur die Qualität, sondern machen auch die Massenproduktion zuverlässiger.
Das Beheben von Montagefehlern in der Luft- und Raumfahrt ist kostspielig und zeitaufwendig. Um dies zu verhindern, setzen viele Luft- und Raumfahrtunternehmen Augmented-Reality-Systeme ein, die mit Computer Vision und CAD-Modellen integriert sind.
Zum Beispiel verwendet Northrop Grumman, ein weltweit führendes Unternehmen für Luft- und Raumfahrt- sowie Verteidigungstechnologie, AR-Headsets, um die Montage komplexer Systeme wie Satelliten zu unterstützen. Sie nutzen CAD/CAM-Software, um digitale Modelle in Originalgröße zu erstellen, die dann während der Konstruktion auf das physische Raumfahrzeug projiziert werden. Komponenten und Anweisungen erscheinen genau dort, wo sie benötigt werden, und die Overlays bleiben ausgerichtet, während sich die Techniker bewegen. Diese Echtzeit-Anleitung beschleunigt die Montage und reduziert kostspielige Nacharbeiten erheblich.
Hier sind einige Vorteile der Integration von Vision AI in CAD-Workflows:
Trotz der Vorteile von Computer Vision in der CAD-CAM-Fertigung gibt es einige Herausforderungen bei der Implementierung zu berücksichtigen. Hier sind einige Schlüsselfaktoren, die Sie beachten sollten:
Computer Vision definiert die Rolle von CAD in der Fertigung neu und ermöglicht intelligentere Inspektionen und nahtlose Design-to-Production-Zyklen. Was einst Stunden manueller Überprüfungen erforderte, geschieht jetzt in Echtzeit - wodurch Fehler reduziert und Teams mehr Kontrolle erhalten. Die Fertigungsindustrie verlagert sich hin zu datengesteuerten, designorientierten Abläufen, wobei Vision AI zu einer Kernkomponente moderner CAD/CAM-Systeme wird.
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