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Die vorliegende Erfindung betrifft eine Bearbeitungsvorrichtung, insbesondere eine Schneidmaschine für Metalle, mit einer automatischen Erkennung eines Düsenzustands und/oder eines Düsentyps und ein Verfahren zum Erkennen eines Düsenzustands und/oder eines Düsentyps.
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Bei Schneidanlagen, insbesondere Flachbettschneidanlagen, wird das Werkstück mit einem Laserstrahl und einem Gasstrahl bearbeitet. Dabei spielt die Gasdynamik eine wesentliche Rolle, weshalb die Gasdüse ein kritisches Element darstellt. Je nach Bearbeitung sowie Dicke und Art des Werkstückes werden unterschiedliche Gasdüsen eingesetzt. Da die Gasdüse während des Schneidens nahe am Bearbeitungsprozess ist, ist sie einem großen Verschleiß ausgesetzt. Daher wird die Gasdüse in regelmäßigen Abständen auf ihren Zustand überprüft und je nach Verschleiß ausgetauscht. Wird mit einem falschen Düsentyp oder mit einer verschlissenen Gasdüse geschnitten, führt dies zu deutlich verminderter Schneidqualität.
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Auf den meisten heutigen Anlagen müssen die Maschinenbediener selbst überprüfen und erkennen, ob und wann die Gasdüse ausgetauscht werden muss. Eine solche Überprüfung ist personal- und zeitintensiv. Im Weiteren wird oft zu spät erkannt, wenn die Gasdüse ausgetauscht werden muss, nämlich erst nachdem bereits Material in nicht optimaler Weise geschnitten wurde. Daneben ist es auch möglich, dass Maschinenbediener die Gasdüse prophylaktisch zu früh austauschen, obwohl diese noch zu gebrauchen wäre. Diese Vorgehensweise ist technisch ineffizient.
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Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die optimale Schneidqualität aufrecht zu erhalten und fehlerhafte Schneidprozesse zu vermeiden.
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Diese technische Aufgabe wird durch Gegenstände nach den unabhängigen Ansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche, der Beschreibung und der Figuren.
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Gemäß einem ersten Aspekt wird diese Aufgabe durch eine Bearbeitungsvorrichtung, insbesondere eine Schneidvorrichtung, für Metall gelöst, mit einer Gasdüse zum Erzeugen eines Gasstrahls, die an einem Ende außen eine Düsenaustrittsöffnung aufweist; einer elektronischen Kamera zum Erfassen eines digitalen Bildes des Endes der Gasdüse mit der Düsenaustrittsöffnung; und einem Mustererkennungsmodul zum Abbilden des digitalen Bildes auf wenigstens ein Düsenmuster aus der Gruppe Düsenzustand und/oder Düsentyp. Außen bedeutet auf einer Außenseite der Gasdüse. Das Gas strömt im Inneren der Gasdüse und tritt durch die Düsenaustrittsöffnung nach außen in die Umwelt. Mit einer automatischen Düsenzustandserkennung können Nachteile eines verspäteten Austauschs der Gasdüse eliminiert werden. Die Maschine wird autonomer und zuverlässiger. Die Schneidqualität kann auf einfache Weise aufrechterhalten werden und fehlerhafte Schneidprozesse aufgrund verschlissener Gasdüsen können verhindert werden.
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Durch die Erkennung des Düsentyps wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass sich die Gasdüse durch eine andere Gasdüse gleichen Typs austauschen lässt und Verwechselungen vermieden werden können. Bei einem manuellen Wechsel durch einen Bediener oder bei einem automatischen Düsenwechsler kann durch die Düsentyperkennung verhindert werden, dass ein falscher Düsentyp eingesetzt wird.
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Unterschiede im Typ der Gasdüse sind durch die Größe der Düsenöffnung sowie unterschiedliche Typen für Hoch- und Tiefdruckschneiden gegeben.
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In einer technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung umfasst die Bearbeitungsvorrichtung eine Beleuchtungsvorrichtung zum Beleuchten der Düsenaustrittsöffnung während der Aufnahme des digitalen Bildes. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass sich die Bildqualität verbessert und sich die Genauigkeit der Düsenzustandserkennung verbessert. Zudem wird der störende Einfluss von unkontrollierbarem Fremdlicht vermindert, das kundenabhängig variieren kann.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung umfasst die Beleuchtungsvorrichtung mehrere Lichtquellen zum Beleuchten der Düsenaustrittsöffnung aus mehreren Richtungen. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass die Gasdüse selektiv aus unterschiedlichen Richtungen ausgeleuchtet werden kann.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung sind die Lichtquellen gleichmäßig um die Düsenaustrittsöffnung herum angeordnet. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass Bilder mit vergleichbaren Lichtverhältnissen gewonnen werden.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung sind die Lichtquellen einzeln ansteuerbar. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass die Gasdüse gezielt durch eine oder mehrere Lichtquellen beleuchtet werden kann.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung sind die Lichtquellen ausgebildet, Licht einer vorgegebenen Wellenlänge zu emittieren. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass sich Verfärbungen der Gasdüse auf einfache Weise erkennen lassen.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung ist die elektronische Kamera ausgebildet, das digitale Bild in einem vorgegebenen Wellenlängenbereich zu erfassen. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass störendes Umgebungslicht unterdrückt werden kann.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung ist das Mustererkennungsmodul ausgebildet, den Düsenzustand in zwei oder mehr unterschiedlichen Graden anzugeben. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass sich die Gasdüse zeitlich je nach Anforderungen an die Schneidqualität austauschen lässt.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung umfasst das Musterkennungsmodul ein angelerntes neuronales Netz oder einen Deep Learning Algorithmus. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass sich das Düsenmuster schnell klassifizieren lässt.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung umfasst die Bearbeitungsvorrichtung eine Benutzerschnittstelle zum manuellen Eingeben des Düsenzustands. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass das Mustererkennungsmodul auf Basis weiterer Daten angelernt werden kann und sich die Düsenzustandserkennung verbessert.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung ist die Bearbeitungsvorrichtung mit einer Cloud oder anderem zentralen Computer außerhalb der Bearbeitungsvorrichtung vernetzbar. Zu diesem Zweck kann die Bearbeitungsvorrichtung eine Kommunikationsschnittstelle umfassen, über die eine Datenverbindung mit der Cloud oder einem anderen zentralen Computer hergestellt werden kann. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass Messdaten (via IoT Kit) auf einen zentralen Rechner zurückgeführt werden können, um mit diesen die Mustererkennung weiter zu optimieren. Dabei ist weiter vorteilhaft, dass Daten von mehreren Bearbeitungsvorrichtungen gesammelt und umfangreichere Daten analysiert werden können, so dass eine zusätzlich optimierte Mustererkennung erreicht wird. Optional kann eine individuelle optimierte Mustererkennung pro Bearbeitungsvorrichtung zur Verfügung gestellt werden. Im Weiteren kann mit der vernetzten Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung die Funktionalität der Bearbeitungsvorrichtung fortlaufend überwacht werden, so dass eine bessere Wartung und geringere Ausfälle der Vorrichtung realisiert werden kann. Mit der vernetzten Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung kann die Software der Bearbeitungsvorrichtung stets auf dem neusten Stand gehalten werden.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform der Bearbeitungsvorrichtung ist die Bearbeitungsvorrichtung eine Flachbettschneidanlage oder eine Schneidvorrichtung. Dadurch wird beispielsweise der technische Vorteil erreicht, dass die Düsenzustandserkennung in einer besonders geeigneten Bearbeitungsvorrichtung verwendet wird.
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Gemäß einem zweiten Aspekt wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zum Erkennen eines Verschleißzustandes einer Gasdüse gelöst, mit den Schritten eines Erfassens eines digitalen Bildes des Endes einer Gasdüse mit einer Düsenaustrittsöffnung; und eines Abbildens des digitalen Bildes auf wenigstens ein Düsenmuster aus der Gruppe Düsenzustand und/oder Düsentyp mittels eines Mustererkennungsmoduls. Durch das Verfahren werden die gleichen technischen Vorteile wie durch die Bearbeitungsvorrichtung nach dem ersten Aspekt erreicht. Hierbei kann es vorteilhaft sein die Bilder mittels einer Bildverarbeitung (Feature Extraction) vorzuverarbeiten.
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In einer technisch vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens wird die Düsenaustrittsöffnung während der Aufnahme des digitalen Bildes beleuchtet. Dadurch wird beispielsweise ebenfalls der technische Vorteil erreicht, dass sich die Bildqualität verbessert und sich die Genauigkeit der Düsenzustandserkennung verbessert.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens werden die Lichtquellen einzeln angesteuert. Dadurch wird beispielsweise ebenfalls der technische Vorteil erreicht, dass die Gasdüse gezielt durch eine oder mehrere Lichtquellen beleuchtet werden kann.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens emittieren die Lichtquellen Licht einer vorgegebenen Wellenlänge. Dadurch wird beispielsweise ebenfalls der technische Vorteil erreicht, dass sich Verfärbungen der Gasdüse auf einfache Weise erkennen lassen.
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In einer weiteren technisch vorteilhaften Ausführungsform des Verfahrens wird der Düsenzustand über eine Benutzerschnittstelle eingegeben. Dadurch wird beispielsweise ebenfalls der technische Vorteil erreicht, dass das Mustererkennungsmodul auf Basis weiterer Daten angelernt werden kann und sich die Düsenzustandserkennung verbessert. Dadurch kann der Algorithmus weiterlernen.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben.
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Es zeigen:
- 1 eine Ansicht einer Bearbeitungsvorrichtung mit einer Gasdüse;
- 2 unterschiedliche Bilder einer Gasdüse;
- 3 eine schematische Ansicht einer Erkennung eines Düsenzustands; und
- 4 ein Blockdiagramm eines Verfahrens zum Erkennen eines Düsenzustandes.
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1 zeigt eine Ansicht einer Gasdüse 101 oberhalb einer Bearbeitungsvorrichtung 100. Die Bearbeitungsvorrichtung 100 dient als Bearbeitungsvorrichtung zum Schneiden von Metall, wie beispielsweise in einer Flachbettschneidanlage oder als Schneidmaschine für Metallbleche und/oder Rohre. Die Gasdüse 101 weist eine Düsenaustrittsöffnung 131 auf, aus der Schneidgas austreten kann.
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Eine elektronische Kamera 103 wird im Folgenden dazu verwendet, den Typ sowie den Versehrtheits- oder Abnutzungsgrad der Gasdüse 101 zu erkennen. Hierzu kann die Bearbeitungsvorrichtung 100 einer Düsenzentrierstation genutzt werden, die mittels einer elektronischen Kamera 103 und einer Mehrfach-Beleuchtung die Zentriertheit des Laserstrahls zur Mitte der Düsenaustrittsöffnung 131 überprüfen oder messen kann. Dabei fährt der Schneidkopf der Flachbettschneidanlage über die Bearbeitungsvorrichtung 100, so dass die Gasdüse 101 oberhalb der Kamera 103 zu liegen kommt. Die Kamera 103 betrachtet dann die Gasdüse 101 mit der Düsenaustrittsöffnung 131 von unten. Die ebenfalls von unten auftreffende Beleuchtung ermöglicht es, die Düsenkanten gut zu erkennen. Die Gasdüse 101 liegt zentral im Sichtfeld 121 der Kamera 103.
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Die elektronische Kamera 105 ist so angeordnet, dass diese von unten ein digitales Bild der Gasdüse 101 aufnehmen kann. Die Kamera 103 und ein Objektiv 117 sind direkt unterhalb der Gasdüse 101 angeordnet. Während der Aufnahme wird die Düsenaustrittsöffnung 131 der Gasdüse 101 von verschiedenen Seiten mittels einer Beleuchtungsvorrichtung 111 beleuchtet. Die Beleuchtung durch mehrere Lichtquellen 113, die wahlweise von verschiedenen Seiten eingeschaltet werden kann, bewirkt, dass die untersuchte Düsenaustrittsöffnung 131 unterschiedlich auf den Bildern erscheint und einen unterschiedlichen Schattenwurf generiert.
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Hierzu kann die Beleuchtungsvorrichtung 111 beispielsweise vier Lichtquellen 113 aufweisen, die gleichmäßig gegenüber der Düsenaustrittsöffnung 131 angeordnet sind und diese aus unterschiedlichen Richtungen beleuchten. Werden Bilder mit jeweils nur einer eingeschalteten Lichtquelle 113 gewählt, ergibt dies vier Bilder der Düsenaustrittsöffnung 131 aus unterschiedlichen Richtungen.
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Ein Steuergerät (Controller) kann das Bild mittels unterschiedlicher Filter optimieren, so dass die Lichtquellen 113 Licht einer vorgegebenen Wellenlänge emittieren oder durch die Kamera 103 erfasst werden. Als Lichtquellen 113 können beispielsweise Leuchtdioden verwendet werden.
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2 zeigt unterschiedliche Bilder 105 der Düsenaustrittsöffnung 131 der Gasdüse 101, welche aus unterschiedlichen Richtungen beleuchtet wurden. Die Bilder 105 zeigen die Düsenaustrittsöffnung 131 der Gasdüse 101 in einer Untersicht in der Mitte der Gasdüse 101. Die Spitze der Gasdüse 101 weist Beschädigungen 123 auf.
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Jedes der Bilder 105 wurde mit unterschiedlicher Beleuchtung aufgenommen. Je Bild 105 ist jeweils nur eine der vier Lichtquellen 113 eingeschaltet worden. Werden weitere Bilder 105 mit mehreren, d.h. zwei, drei oder vier, gleichzeitig eingeschalteten Lichtquellen 113 hinzugenommen, kommen weitere elf Bilder 105 der Gasdüse 101 hinzu. Dies erhöht die Datenbasis, so dass sich die Genauigkeit der Düsenzustandserkennung erhöht. Im Allgemeinen kann die Anzahl und die Anordnung der Lichtquellen 113 variieren.
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Dies hilft einem Algorithmus, eine räumliche Information zur Gasdüse 101 zu erhalten. Die aufgenommenen Bilder 105 mit den verschiedenen Beleuchtungen werden schließlich einem Algorithmus als Mustererkennungsmodul 115 zwecks Erkennung des Düsentyps und des Düsenzustandes zugeführt. Hierzu umfasst die Bearbeitungsvorrichtung 100 beispielsweise einen Mikrocontroller zum Ausführen des Algorithmus.
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3 zeigt eine schematische Ansicht einer Erkennung eines Düsenzustands mittels eines angelernten neuronalen Netzes 107, das als Mustererkennungsmodul 115 verwendet wird. Das neuronale Netz 107 ist durch ein Software- oder Hardwaremodul gebildet. Im Allgemeinen können aber auch andere Mustererkennungsmodule 115 verwendet werden.
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Das neuronale Netz 107 umfasst eine Menge untereinander über Kommunikationsverbindungen verknüpfter Verarbeitungseinheiten, nämlich die Neuronen 129. Das neuronale Netz 107 umfasst eine Eingabeschicht 125 und eine Ausgabeschicht 127. Dazwischen liegt eine beliebige Anzahl von Verarbeitungsschichten. Die Daten werden jeweils von einer Schicht an die nachfolgende Schicht weitepropagiert. Auf jeder Kommunikationsverbindung zwischen den Neuronen 129 werden die Daten dabei unterschiedlich gewichtet.
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Die durch die Kamera 103 gewonnenen digitalen Bilder 105 mit unterschiedlicher Beleuchtung der Gasdüse 101 werden als Eingangsdaten in die Eingangsschicht 125 des neuronalen Netzes 107 verwendet. Alternativ können auch die mittels einer Merkmalextraktion (Feature Extraction) gewonnenen Daten an die Eingangsschicht 125 übergeben werden. Je nach eingegebenen Bilder 105 erhält man an der Ausgabeschicht 127 des trainierten neuronalen Netzes 107 den Düsenzustand oder den Düsentyp der auf dem Bild 105 gezeigten Gasdüse 101. Mit ein und demselben Bild 105 kann sowohl der Düsentyp als auch der Düsenzustand ermittelt werden. Das neuronale Netz 107 kann nur den Düsentyp oder nur der Düsenzustand aus einem einzigen Bild 105 ermitteln.
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Damit das neuronale Netz 107 den Düsenzustand 109-1, 109-2 oder 109-3 oder den Düsentyp der Gasdüse 101 erkennt, wird das neuronale Netz 107 anfänglich anhand von vorhandenen Bilddaten gebrauchter und ungebrauchter Gasdüsen 101 trainiert und angelernt. Dabei stellen sich die Gewichtungen zwischen den einzelnen Neuronen 129 als auch die Gewichtungen der Neuronen selbst 129 ein. Dem neuronalen Netz 107 sind beim Trainieren der jeweilige Typ und der Abnutzungsgrad der Gasdüse 101 bekannt. Nach erfolgreichem Training kann der Algorithmus den Abnutzungsgrad gemäß den trainierten Kriterien und Graden sowie den Düsentyp selbständig erkennen. Die Gasdüsen, von welchen die Trainingsdaten stammen, sind zuvor von einem Schneidexperten beurteilt und klassifiziert worden.
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Durch das neuronale Netz 107 kann der Düsenzustand 109-1, 109-2 und 109-3 auf einfache und schnelle Weise ermittelt werden und die Zuverlässigkeit der Zustandserkennung verbessert werden. Die Gasdüse 101 lässt sich mittels des neuronalen Netzes 107 beispielsweise anhand folgender Kriterien klassifizieren:
- - Düsentyp der Gasdüse
- - Rundheit der Düsenöffnung
- - Rundheit der Kante zur Düsenöffnung (Ansenkung der Öffnung wirkt sich auf Schneidverhalten aus)
- - Haftende Partikel / Spritzer
- - Verfärbung / Oxidation
- - Abnutzungen (Bürsten-Reinigungs-Zyklen)
- - Kollisions-Dellen, andere Zerstörungen / Deformationen
- - Einschüsse
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Jedes dieser Abnutzungskriterien kann beispielsweise in drei Graden 109-1, 109-2 und 109-3 bewertet werden, wie beispielsweise 109-1: „beschädigt/austauschen“; 109-2: „in Ordnung für unkritische Anwendung“; und 109-3: „in Ordnung für alle Anwendungen/gut). Alternativ kann auch ein dynamischer oder kontinuierlicher Wert verwendet werden, wie beispielsweise ein Wert zwischen Null und Eins.
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Im Allgemeinen können jedoch auch andere Kriterien und eine andere Anzahl von Düsenzuständen 109-1, 109-2 und 109-3 verwendet werden. Im Allgemeinen kann zur Düsenzustandserkennung ein intelligenter Algorithmus, künstliche Intelligenz, ein neuronales Netz oder ein Deep Learning Algorithmus eingesetzt werden.
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4 zeigt ein Blockdiagramm eines Verfahrens zum Erkennen eines Düsenzustandes der Gasdüse 101 in der Bearbeitungsvorrichtung 100. Das Verfahren umfasst den Schritt S101 eines Erfassens des digitalen Bildes 105 des Endes der Gasdüse 101 mit der Düsenaustrittsöffnung 131. Dies kann beispielsweise mittels der elektronischen Kamera 103 geschehen, die so angeordnet ist, dass diese die Spitze der Gasdüse 101 von unten senkrecht aufnimmt. Die elektronische Kamera 103 erzeugt auf diese Weise entsprechende digitale Bilddaten.
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Danach können in einem optionalen Schritt S102 bestimmte Merkmale mittels eines Algorithmus extrahiert werden, wie beispielsweise ein Zentrum der Düse, ein Durchmesser der Öffnung oder eine Filterung der Bilddaten. Durch den Schritt S102 als Vorverarbeitung kann die Größe der Eingangsschicht 125 des neuronalen Netzes 107 verringert werden.
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In Schritt S103 wird das digitale Bild 105 mittels des angelernten neuronalen Netzes 107 als Mustererkennungsmodul 131 auf ein Düsenmuster aus der Gruppe abgebildet, die den Düsenzustand 109-1, 109-2, 109-3 und/oder den Düsentyp umfasst.
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In Schritt S104 wird automatisch entschieden, ob die Gasdüse 101 weiterverwendet oder ausgeworfen wird. Dies kann anhand einer vorgegebenen Konfiguration erfolgen, die festlegt, welcher Düsenzustand 109-1, 109-2, 109-3 gut oder schlecht ist.
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Je nach Ergebnis der Erkennung des Düsenzustands wird entschieden, ob der Schneidbetrieb fortgesetzt wird oder die Gasdüse 101 ausgetauscht wird. Möglich ist jedoch auch, dass die Gasdüse 101 je nach gewünschter Prozessstabilität früher oder später als auszutauschend beurteilt wird. Bei einem robusten Schneidprozess wird die Gasdüse 101 länger eingesetzt, als wenn ein heikler Schneidprozess durchgeführt wird. Die Implementierung in die Maschinensteuerung innerhalb der Bearbeitungsvorrichtung 100 kann zusätzlich umfassen, dass die Gasdüse 101 zuerst über der Kamera 103 positioniert wird.
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Wenn erkannt wird, dass die Gasdüse 101 nicht mehr verwendet werden kann, kann die Maschinensteuerung die Gasdüse 101 automatisch auswerfen.
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Mit der Bearbeitungsvorrichtung und dem Verfahren kann mit geringem technischem Aufwand eine zuverlässige Düsenzustandserkennung umgesetzt werden. Zudem kann festgestellt werden, ob ein korrekter Typ der Gasdüse 101 eingesetzt ist. Beschädigte Gasdüsen 101 können rechtzeitig erkannt und automatisch ersetzt werden. Auf diese Weise kann verhindert werden, dass der Schneidprozess nicht optimal durchgeführt wird.
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Der tatsächliche Düsenzustand 109-1, 109-2, 109-3 kann zusätzlich von einem Schneidexperten beurteilt werden und über die Benutzerschnittstelle 119 eingegeben werden. Je nach Einsatzgebiet kann der Verschleiß der Gasdüse 101 unterschiedlich beurteilt werden. Eine Gasdüse 101, die dem einen Kunden noch brauchbar erscheint, wird bei einem anderen Kunden bereits ausgetauscht. Auf diese Weise kann das neuronale Netz 107 weiter trainiert werden und die Beurteilung des Kunden erlernen und berücksichtigen. Auf diese Weise kann das neuronale Netz 107 bei einem Kunden weiterlernen.
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Wenn die gleiche Bearbeitungsvorrichtung 100 für die hier offenbarte Düsenzustandserkennung verwendet werden kann, wie bereits für eine bestehende Düsenzentrierung mittels einer elektronischen Kamera, lässt sich die das Verfahren mit geringem Aufwand implementieren.
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Alle in Verbindung mit einzelnen Ausführungsformen der Erfindung erläuterten und gezeigten Merkmale können in unterschiedlicher Kombination in dem erfindungsgemäßen Gegenstand vorgesehen sein, um gleichzeitig deren vorteilhafte Wirkungen zu realisieren.
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Der Schutzbereich der vorliegenden Erfindung ist durch die Ansprüche gegeben und wird durch die in der Beschreibung erläuterten oder den Figuren gezeigten Merkmale nicht beschränkt.
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Bezugszeichenliste
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- 100
- Bearbeitungsvorrichtung
- 101
- Gasdüse
- 103
- elektronische Kamera
- 105
- Bild
- 107
- neuronales Netz
- 109
- Düsenzustand
- 111
- Beleuchtungsvorrichtung
- 113
- Lichtquelle
- 115
- Mustererkennungsmodul
- 117
- Objektiv
- 119
- Benutzerschnittstelle
- 121
- Sichtfeld
- 123
- Beschädigung
- 125
- Eingangsschicht
- 127
- Ausgabeschicht
- 129
- Neuron
- 131
- Düsenaustrittsöffnung