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Die
vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Qualitätskontrolle
einer Vielzahl von Oberflächen, insbesondere betrifft die
vorliegende Erfindung ein Verfahren zur Qualitätskontrolle
von farblich bestimmten Oberflächen von Karosserien und
deren Anbau- und Einbauteilen für Kraftfahrzeuge.
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Verfahren
zur Qualitätskontrolle von Oberflächen sind beispielsweise
aus
DE 101 03 555
A1 und
WO 2004/010124
A1 bekannt.
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DE 101 03 555 A1 beschreibt
ein Verfahren zur Beurteilung einer Farbschicht, insbesondere des
Oberflächeneindrucks der Farbschicht auf einen Betrachter,
das mit geringem apparativen und programmtechnischen Aufwand eine
schnelle Beurteilung der Farbschicht ermöglicht und eventuelle
Farbabweichungen oder sonstige Fehler erkennt. Bei diesem Verfahren
wird aus der mittels eines optischen Empfängers aufgenommenen
fünfdimensionalen (x, y, Y, I, Q) Information eine zweidimensionale
Information extrahiert, die ein Maß für den Farb-
und/oder Helligkeitsverlauf des empfangenen Lichts in einem vorbestimmten
geometrischen Bereich der Farbschicht darstellt.
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WO 2004/010124 A1 offenbart
ein Simulationsverfahren, bei dem die Wahrnehmung des menschlichen
Auges nachvollzogen wird. Ein Freiheitsgrad des betrachtenden menschlichen
Auges ist der Betrachtungswinkel. Die winkelabhängigen
Beiträge der Farbwahrnehmung können auch durch
beliebige Einstellung des Betrachtungswinkels erfasst werden. Auf
Grund dieser winkelabhängigen Beiträge kann eine
materialspezifische Kennlinie erstellt werden, die beispielsweise
bei Lackierprozessen in der Automobilindustrie zur Bewertung der
Risiken einzelner Arbeitsschritte genutzt werden kann.
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Die
Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, eine verbesserte
Simulation der Wahrnehmung des menschlichen Auges für die
Bewertung einer Vielzahl von Oberflächen, insbesondere
von Lackschichten von Karosserieteilen einer Serienproduktion bereitzustellen.
Dabei sollen insbesondere größere Flächen
(> 500 cm2) mit
geringem Aufwand, jedoch schnell und zuverlässig bewertet
werden können. Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung
besteht darin, die Notwendigkeit eines Eingriffs in den Produktionsprozess der
zu bewertenden Oberflächen (z. B. den Lackierungsprozess)
automatisch zu erkennen, um so auf Tendenzen (Farbtrends) während
des Produktionsprozesses rechtzeitig reagieren zu können.
Eine weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, technische
und/oder statistische Ausreißer bei der Messwerterfassung
automatisch zu erkennen und zu eliminieren bzw. zu interpolieren
und lediglich die verbleibenden Messwerte einer weiteren Bewertung
zuzuführen.
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Diese
Aufgaben werden erfindungsgemäß durch die Merkmale
des Patentanspruchs 1 gelöst. Bevorzugte Ausgestaltungen
der Erfindung sind in den Unteransprüchen enthalten.
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Das
erfindungsgemäße Verfahren weist folgende Verfahrensschritte
auf:
- – sequentielles Lackieren einer
Vielzahl von Oberflächen,
- – jeweils nachfolgendes Einstrahlen von Licht auf jede
der lackierten Oberflächen,
- – Abbilden mindestens eines Teils des von der jeweiligen
Oberfläche reflektierten und/oder gestreuten Lichts auf
einen zweidimensionalen, ortsaufgelösten Empfänger,
und
- – Erzeugen eines zweidimensionalen Bildes (mit einer
Vielzahl von Bildpunkten) für jede lackierte Oberfläche,
wobei jedem Bildpunkt neben seinen geometrischen Koordinaten weiterhin
Farb-Koordinaten und Helligkeits-Koordinaten zugeordnet werden,
- – für jede lackierte Oberfläche eine
Vielzahl zweidimensionaler Unterbereiche gebildet wird, die innerhalb des
zweidimensionalen Bildes der jeweils zu untersuchenden Oberfläche
liegen,
- – aus den Bildpunkten jedes Unterbereichs wird jeweils
ein gewichteter Helligkeitswert, mindestens ein gewichteter Farbwert
und/oder ein aus Helligkeitswert und mindestens einem Farbwert generierter
gewichteter Gesamtfarbwert erzeugt,
- – die gewichteten Helligkeitswerte und/oder die gewichteten
Farbwerte und/oder die gewichteten Gesamtfarbwerte werden jeweils
mit einem Referenzwert verglichen und daraus wird eine Helligkeitsabweichung und/oder
mindestens eine Farbabweichung und/oder ein Gesamtfarbabstand ermittelt,
- – die ermittelte Helligkeitsabweichung und/oder die
mindestens eine Farbabweichung und/oder der Gesamtfarbabstand mindestens
eines Unterbereichs wird chronologisch für die Vielzahl
lackierter Oberflächen in einer Datenreihe erfasst,
- – aus den mindestens zwei letzten Elementen der Datenreihe
wird ein Trend für die Helligkeitsabweichung und/oder die
Farbabweichung und/oder den Gesamtfarbabstand ermittelt,
- – die Helligkeitsabweichung und/oder die Farbabweichung
und/oder der Gesamtfarbabstand wird für eine vorgegebene
Anzahl von Oberflächen vorausberechnet,
- – und die vorausberechnete Helligkeitsabweichung und/oder
die vorausberechnete Farbabweichung und/oder der vorausberechnete
Gesamtfarbabstand wird mit einem ersten Grenzwert verglichen.
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Aus
dem Resultat des Vergleichs können Modifikationen für
den Herstellungsprozess der lackierten Oberflächen abgeleitet
werden. Zur Ermittlung des Trends werden vorzugsweise zwischen 2
und 20 der letzten Elementen der Datenreihe verwendet. Vorzugsweise
wird aus den ermittelten Helligkeitsabweichungen und den ermittelten
Farbabweichungen für jeden Unterbereich ein Gesamtfarbabstand
bestimmt und für diesen Gesamtfarbabstand jeweils eine
Datenreihe für die Vielzahl von Karosserien erfasst.
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Die
Idee der Erfindung besteht darin, die Qualität einer Vielzahl
von gleichartigen und mit einem gleichen Farbton lackierten Karosserieteilen
auf ihre Farbtreue bzw. ihren Abstand von einem Referenzmodell zu untersuchen.
Dabei sollen die lackierten Karosserieteile in-situ und sukzessive
während des Herstellungsprozesses untersucht und bewertet
werden, um auf ggf. auftretende Tendenzen (Farbtrends) während
des Produktionsprozesses schnell reagieren zu können. Solche
Tendenzen können beispielsweise durch das sukzessive Verkleben
einer Düse, aber auch durch sonstige ungewollte Einflüsse
auf die zur Produktion verwendeten Vorrichtungen auftreten.
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Erfindungsgemäß kann
der optische Eindruck einer größeren Fläche
von vorzugsweise mehr als 100 cm2 (bevorzugter
mehr als 500 cm2 und noch bevorzugter mehr
als 1000 cm2) durch wenige gemittelte (beziehungsweise
gewichtete) Farb- beziehungsweise Helligkeitswerte repräsentiert
und einfach bewertet werden. Das bedeutet, dass vorzugsweise eine
lackierte Oberfläche von mehr als 100 cm2 (bevorzugter
mehr als 500 cm2 und noch bevorzugter mehr
als 1000 cm2) auf den zweidimensionalen,
ortsaufgelösten Empfänger abgebildet wird.
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Um
auf entsprechende Tendenzen der Farbabweichung vom Referenzmodell
besonders schnell reagieren zu können, ist es vorgesehen,
die zeitliche bzw. chronologische Entwicklung der Farbabweichung
(Helligkeitsabweichung, Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand) zu
bestimmen und die Farbabweichung für eine vorgegebene Anzahl
von Karosserien anhand der zeitlichen Entwicklung in die Zukunft
zu prognostizieren. Dabei wird erfindungsgemäß berücksichtigt,
dass die Vermessung (durch Einstrahlung von Licht und Abbildung
auf einen Empfänger) und Bewertung zur eigentlichen Produktion
(Lackierung) stets zeitversetzt erfolgt. Daher wird der Farbabweichung
vorzugsweise für mindestens solch eine Anzahl von Karosserien
prognostiziert, die innerhalb der Serienproduktion in der Zeit zwischen
Lackierung und Bewertung wieder lackiert worden sind. Dann entspricht
die prognostizierte Farbabweichung nämlich mindestens der
in-situ zu erwartenden Farbabweichung der in diesem Augenblick lackierten
Karosserie. Die vorgegebene Anzahl von zu prognostizierenden Karosserien
kann durch eine Bedienperson festgelegt werden. Es ist alternativ
jedoch auch möglich, diese vorgegebene Anzahl vorab im
System zu implementieren und somit als Systemparameter vorzusehen.
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Um
einen Eingriff in die Produktion rechtzeitig vornehmen zu können,
sollen die Helligkeitsabweichungen, Farbabweichungen bzw. Gesamtfarbabstände
nicht nur mit einem absoluten Kriterium verglichen werden, sondern
es ist erfindungsgemäß vorgesehen, jedem Wert
(Helligkeitsabweichung, Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand) der
Datenreihe (d. h. für eine Vielzahl von zu vermessenden
Karosserieteile) für einen oder mehrere Cluster einen Trendwert
zuzuordnen, der unter Berücksichtigung mindestens eines
(bevorzugt einer Vielzahl) ggf. vorhandenen vorhergehenden und/oder
nachfolgenden Elements der Datenreihe gebildet wird. Für
den Wert der ersten vermessenen Karosserie kann der Trendwert lediglich
aus dem ermittelten Wert (Helligkeitsabweichung, Farbabweichung
bzw. Gesamtfarbabstand) und ggf. nachfolgenden Werten ermittelt
werden. Für später zu vermessende Karosserien kann
dieser Trendwert ein (gewichteter) Mittelwert einer Vielzahl vorhergehender
und/oder nachfolgender Elemente der Datenreihe sein. Aus der ständig
fortschreitenden Datenreihe für Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand wird somit mindestens einem Cluster
(vorzugsweise jedem Cluster) eine weitere Datenreihe zugeordnet,
aus deren Verlauf auf entsprechende Trends bzgl. Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand geschlossen werden kann. Weiterhin
soll die Entwicklung des Trendwerts im Zeitpunkt der Bewertung in
die Zukunft, d. h. auf den tatsächlich stattfindenden Lackierprozess
innerhalb der Serienproduktion prognostiziert werden (der tatsächlich
erst später bewertet wird).
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Um
einen Eingriff in die Produktion rechtzeitig vornehmen zu können,
wird die prognostizierte Datenreihe der Trendwerte (prognostizierte
Farbabweichung) sowie eine zulässige Streubreite mit einem
ersten Grenzwert, der sog. Toleranzgrenze verglichen. Wird diese
Toleranzgrenze durch die Summe aus zulässiger Streubreite
und dem entsprechenden Trendwert erreicht bzw. überschritten,
wird vermutet, dass eine (noch nicht vermessene bzw. noch nicht
bewertete aber ggf. bereits lackierte) Oberfläche außerhalb
der gesetzten Toleranzen liegt bzw. liegen wird, und der Produktionsprozess
wird modifiziert (ggf. Unterbrechung desselben und Einleiten einer
Fehleranalyse).
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Die
zulässige Streubreite wird derart ermittelt, dass ein vorgegebener
Prozentsatz der ermittelten Differenzen (zwischen Messwert wie Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung bzw. Gesamtfarbabstand und zugeordnetem Trendwert)
innerhalb der zulässigen Streubreite liegt. Der Prozentsatz
kann durch einen Benutzer vorgegeben werden. Es ist alternativ jedoch
auch möglich, diesen Prozentsatz (Sicherheit in %) zur
Ermittlung der zulässigen Streubreite vorab im System zu
implementieren und somit als Systemparameter vorzusehen.
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Die
Toleranzgrenze (erster Grenzwert) kann aus einem Farbkontrollmodell
(beispielsweise aus einem Vielfachen (reelle Zahl) der Streuung
des Farbkontrollmodells) abgeleitet werden. Ein solches Kontrollmodell kann
vorab dadurch bereitgestellt werden, dass mehrere Serienkarosserien
(beziehungsweise deren Teile), insbesondere 10 bis 100, vorzugsweise
35 bis 65 solcher Serienkarosserien (beziehungsweise deren Teile), deren
Oberflächen subjektiv als einwandfrei eingestuft wurden,
bzgl. Ihrer Helligkeits- (Y) und Farbkoordinaten (I, Q) vermessen
werden und hieraus für die einzelnen Cluster ein jeweiliger
Soll (Referenz-)Mittelwert gebildet wird. Dieser Mittelwert stellt
dann den entsprechenden Referenzfarbwert oder den entsprechenden
Referenzhelligkeitswert für das jeweilige Cluster dar.
Durch diese Vorgehensweise ist es beispielsweise möglich,
die Wolkigkeit eines Kraftfahrzeuges herauszumitteln. Die einzelne
Karosserie wird damit in ihrer aktuellen Situation mit dem definierten
Farbkontrollmodell verglichen.
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Eine
lackierte Oberfläche im Sinne der vorliegenden Erfindung
ist eine Oberfläche, die eine oder mehrere übereinander
liegende Lackschichten aufweisen kann. Die farbbestimmende Schicht
muss bei mehrschichtigen Lackierungen nicht die oberste Schicht
sein, letztere kann vielmehr beispielsweise auch ein Klarlack sein.
Die farbbestimmende Schicht im Sinne der vorliegenden Erfindung
ist daher bei mehrschichtigen Lackierungen diejenige Lackschicht,
die den vorgesehenen, endgültigen Farbton des lackierten
Gegenstandes im Wesentlichen bestimmt.
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Neben
der Toleranzgrenze bezogen auf das Farbkontrollmodell können
weitere Grenzwerte (Eingriffsgrenze, Warngrenze) anhand von erforderlichen
Toleranzen festgelegt werden, die sich aus dem Produktionsprozess
des Gesamtfahrzeugs ergeben oder auch Zielsetzungen des Unternehmens
abbilden. Diese Grenzwerte können dann dazu herangezogen
werden, entsprechende Farbtrends vor Erreichen der Toleranzgrenze zu
signalisieren. Die Toleranzgrenze wird regelmäßig
durch Streubreite des Farbkontrollmodells – dies ist der Stand
der Technik bezogen auf das Produkt "lackierte Karosserie" – multipliziert
mit einer reellen Zahl im Bereich zwischen 1.5 und 10 (vorzugsweise
2–4) gewählt; Eingriffsgrenze und Warngrenze werden
ebenfalls durch Streubreite des Farbkontrollmodells multipliziert
mit einer reellen Zahl (der Multiplikator für die Eingriffsgrenze
ist geringer als für die Toleranzgrenze und der Multiplikator
für die Warngrenze ist geringer als für die Eingriffsgrenze)
gewählt. Die Multiplikatoren können durch eine
Bedienperson festgelegt werden. Es ist alternativ jedoch auch möglich,
diese Multiplikatoren vorab im System zu implementieren und somit
als Systemparameter vorzusehen.
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Vorzugsweise
sind die einzelnen Unterbereiche zueinander disjunkt. Hierdurch
kann die optische Wahrnehmung der zu untersuchenden Oberfläche
mit einer geringen Anzahl von Unterbereichen besonders effizient
repräsentiert werden. Natürlich ist es auch möglich,
dass sich einzelne Cluster überlappen, jedoch führt
dies zu redundanten Daten, so dass hierdurch die Anzahl der zu verarbeitenden
Daten unnötig erhöht würde.
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Vorzugsweise
weisen die Unterbereiche eine Fläche zwischen 0,1 cm2 und 100 cm2 (bevorzugter
1 cm2 und 25 cm2 und
noch bevorzugter 5 cm2 und 15 cm2) auf. Als Fläche eines Unterbereichs
(Cluster) im Sinne der vorliegenden Erfindung ist die tatsächliche
geometrische Fläche des abgebildeten Unterbereichs auf der
zu untersuchenden Oberfläche (lackiertes Karosserieteil)
und nicht die Fläche des Abbilds auf dem zweidimensionalen,
ortsaufgelösten Empfänger zu verstehen. Die Fläche
des Abbilds auf dem zweidimensionalen, ortsaufgelösten
Empfänger ist regelmäßig kleiner als
die tatsächliche Fläche eines Unterbereichs.
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Durch
die erfindungsgemäße Größenwahl
für die einzelnen Cluster wird einerseits die Anzahl der
zu bewertenden Parameter auf ein effizientes Maß reduziert,
andererseits kann der räumliche Verlauf von Farb-/Helligkeitsabweichungen
für die gesamte (zu untersuchende) Oberfläche
beziehungsweise nahezu die gesamte (zu untersuchende) Oberfläche
dargestellt werden. Die Darstellung des räumlichen Verlaufs
von Farb-/Helligkeitsabweichungen ist beispielsweise wichtig, da
ein bestimmtes Maß an Farb-/Helligkeitsabweichungen in
Randbereichen eines Bauteils deutlich relevanter sein kann als in
der Mitte, da das Bauteil im Randbereich beispielsweise zu anderen
Bauteilen harmonieren muss und daher eine ein bestimmtes Maß an Farb-/Helligkeitsabweichung
von einem Betrachter empfindlicher wahrgenommen werden kann – insbesondere
bei unterschiedlichen Flächennormalen von gefügten
Teilen im angrenzenden Bereich.
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Die
Anzahl der Unterbereiche beträgt vorzugsweise zwischen
5 und 3000 (bevorzugter zwischen 15 und 500 noch bevorzugter zwischen
25 und 200). Die Lage und Größe der einzelnen
Unterbereiche kann vorzugsweise von einem Benutzer vorab eingestellt
werden. Dies hat den Vorteil, dass Bereiche, die für die
optische Wahrnehmung durch einen Betrachter nicht relevant sind
(beispielsweise Teilflächen in einer größeren Fläche)
vorab entsprechend unterdrückt werden können,
da die Cluster vorzugsweise nur in Bereichen lokalisiert werden,
die für die optische Wahrnehmung durch einen Betrachter
relevant sind. Ferner ist es möglich, für die
optische Wahrnehmung als besonders relevant eingeschätzte
Flächen (Unterbereichen) festzulegen und nur diese Unterbereiche
(Prio-Teilflächen) zu bewerten.
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Als
Farb-Koordinaten werden vorzugsweise solche des RGB-Farbraums, des
CIELab-Farbraums oder des DIN99-Farbraums verwendet. Es ist alternativ
auch möglich, andere Farb-Koordinaten zu verwenden. Aus den
Farb-Koordinaten werden ein gewichteter Helligkeitswert und mindestens
ein gewichteter Farbwert bestimmt, die ein Maß für
Helligkeit und Farbe des Clusters darstellen. Dadurch kann die Vielzahl
der Bildpunkte auf dem ortsaufgelösten Empfänger
in eine Vielzahl von Cluster transformiert werden, wobei ein Cluster
einen bestimmten geometrischen Ausschnitt repräsentiert.
Der gewichtete Helligkeitswert ist vorzugsweise ein arithmetischer
Mittelwert der Helligkeitswerte aller Bildpunkte des Clusters, und
der gewichtete Farbwert ist vorzugsweise ein arithmetischer Mittelwert
der Farbwerte aller Bildpunkte des Clusters. Es ist alternativ jedoch auch
möglich, einen gewichteten Helligkeitswert/Farbwert zu
verwenden, der vom arithmetischer Mittelwert abweicht. Essentiell
ist jedoch, dass mindestens 10% (bevorzugt mindestens 50%, besonders
bevorzugt mindestens 95%) der Bildpunkte des Clusters in die gewichteten
Helligkeitswert/Farbwert einfließen.
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Aufgrund
dieser Transformation wird die Anzahl der zu bewertenden Farbwerte
deutlich reduziert, ohne dass die wesentliche Informationen über
den räumlichen Verlauf von Farb-/Helligkeitsabweichungen
verloren gehen.
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Vorzugsweise
werden Unterbereiche stets in gleicher Weise innerhalb des zweidimensionalen
Bildes der jeweiligen Oberfläche positioniert wird. Vorzugweise
werden in gleicher Weise geformte und lackierte Karosserien verwendet.
Dadurch lassen die Farb-/Helligkeitswerte einzelner Cluster verschiedener
Karosserien Rückschlüsse auf Farb-/Helligkeits-Trends
zu, so dass zeitnah eine Fehleranalyse vorgenommen werden kann.
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In
einer bevorzugten Ausführungsvariante der Erfindung ist
es vorgesehen, dass die Cluster mindestens 30% (bevorzugter mindestens
50% noch bevorzugter mindestens 80%) der Fläche der zu
untersuchenden Oberfläche, die auf dem ortsaufgelösten
Empfänger abgebildet wird, abdecken. Dadurch wird erfindungsgemäß der Gesamteindruck
besonders realitätsnah durch die Vielzahl von Unterbereiche
repräsentiert.
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Bei
der Erfassung von Datenreihen unterschiedlicher Karosserieteile
einer Serie (für mindestens einen Cluster – diese
Cluster-Datenreihen können auch für alle Cluster
erfasst werden) ist es vorgesehen, technische Ausreißer
(die beispielsweise durch ein falsches Karosserieteil, Ausfall des
Blitzlichts oder zu späte Auslösung der Aufnahme
derart, dass sich das Karosserieteil nicht mehr in der vorgegebenen
Position befindet, bedingt sein können) aus der Datenreihe
zu eliminieren. Dazu werden Helligkeitsabweichungen, Farbabweichungen und/oder
Gesamtfarbabstände, die betragsmäßig
einen zweiten vorgegebenen Grenzwert überschreiten, vorab
(d. h. vor Bestimmung des Trendwerts) aussortiert, wobei der zweite
Grenzwert betragsmäßig größer
als der erste Grenzwert ist. Der zweite Grenzwert wird vorzugsweise
derart gewählt, dass Cluster mit einem Gesamtfarbabstand
größer als dem zweiten Grenzwert als außerhalb
der durch Mess/Produktionsfehler bedingten Toleranzgrenzen eingestuft
werden.
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Durch
die Eliminierung technischer Ausreißer wird einerseits
die zu verarbeitende Datenmenge verringert und weiterhin sichergestellt,
dass entsprechende Mittelwerte (= Trendwerte), die für
eine Langzeitanalyse (Trendanalyse) beziehungsweise eine Prognose
zugrunde gelegt werden können, durch die genannten Szenarien
(falsches Karosserieteil, Ausfall des Blitzlichts oder zu späte
Auslösung der Aufnahme derart, dass sich das Karosserieteil
nicht mehr in der vorgegebenen Position befindet) nicht verfälscht
werden.
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In
einer weiteren bevorzugten Ausführungsvariante der Erfindung
ist es vorgesehen, (vorzugsweise zusätzlich) statistische
Ausreißer einer Datenreihe (beispielsweise Helligkeitsabweichung,
Farbabweichung oder Gesamtfarbabstand) unterschiedlicher Karosserieteile
benachbarter Elemente (vorhergehende und/oder nachfolgende Messwerte)
der Datenreihe zu interpolieren, um die Verfälschung von
Trends zu vermeiden.
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Dazu
ist es vorgesehen, den numerischen Wert der Helligkeitsabweichung
(beziehungsweise der Farbabweichung oder des Gesamtfarbabstandes)
derjenigen Elemente einer Datenreihe eines Unterbereichs, die betragsmäßig
einen dritten vorgegebenen Grenzwert überschreiten, durch
einen numerischen Wert zu ersetzen, der aus der Helligkeitsabweichung
(beziehungsweise der Farbabweichung oder dem Gesamtfarbabstand)
mindestens eines benachbarten Elements der Datenreihe des Unterbereichs
gebildet ist.
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Vorzugsweise
wird vor dem Einstrahlen von Licht ein Fahrzeugkarosserieteil lackiert
und mindestens 100 cm2 der lackierten Oberfläche
des Fahrzeugkarosserieteils (bevorzugter mehr als 500 cm2 und noch bevorzugter mehr als 1000 cm2) auf den zweidimensionalen, ortsaufgelösten
Empfänger abgebildet. Dadurch ist es möglich,
eine sehr große Oberfläche durch die Auswertung
lediglich eines Bildes (zum Beispiel einer CCD-Kamera) sehr realistisch
zu bewerten.
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Vorzugsweise
werden die zu untersuchende Oberfläche sowie sämtliche
Unterbereiche graphisch dargestellt, wobei Unterbereiche, deren
Summe aus prognostiziertem Trendwert und der ermittelten zulässigen Streubreite
größer als der erste Grenzwert ist, und Unterbereiche,
deren Gesamtfarbabstand (beziehungsweise Helligkeitsabweichung und
mindestens eine Farbabweichung) kleiner als der erste Grenzwert
ist, in der graphischen Darstellung unterschiedlich markiert werden,
beispielsweise durch unterschiedliche Farbgebung (beispielsweise
Summe aus prognostiziertem Trendwert und der ermittelten zulässigen
Streubreite größer als die Toleranzgrenze (erster
Grenzwert) wird rot dargestellt und Summe aus prognostiziertem Trendwert
und der ermittelten zulässigen Streubreite kleiner als
Toleranzgrenze und größer als Eingriffsgrenze
wird gelb dargestellt und alle anderen Cluster werden grün
dargestellt). Dadurch wird eine Einschätzung durch einen
Benutzer dahingehend, ob die Abweichungen aufgrund ihrer räumlichen
Anordnung zu einer Aussortierung des Karosserieteils führen,
besonders einfach. Eine solche Einschätzung durch einen
Benutzer erfolgt regelmäßig unter weiteren Gesichtspunkten,
beispielsweise unter Berücksichtigung weiterer mit gleicher
oder ähnlicher Farbe lackierter Teile in der späteren
Umgebung des Karosserieteils (im eingebauten Zustand), wobei regelmäßig Abweichungen
in Grenzbereichen als relevanter eingestuft werden als in der Mitte
eines Karosserieteils, da die Sensitivität eines Betrachter
für Farbunterschiede in Grenzbereichen regelmäßig
erhöht ist.
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Alternativ
ist es jedoch auch möglich, nur einen Teil der Unterbereiche
nach vorgegeben Kriterien darzustellen, beispielsweise nur vorselektierte
Unterbereiche (so genannte Prio-Teilflächen) oder nur den
beziehungsweise die „schlechtesten" Unterbereiche einer
zu bewertenden Oberfläche, das heißt denjenigen
beziehungsweise diejenigen Unterbereiche mit dem größten
Gesamtfarbabstand (beziehungsweise Helligkeitsabweichung und mindestens
eine Farbabweichung).
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Vorzugsweise
wird eine Glättung der Elemente der Datenreihe durchgeführt.
Vorzugsweise wird die Glättung mittels 2-Parameter-Verfahren
und/oder Prä-Post-Mittelung durchgeführt.
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Die
oben beschriebene Prognose/Trendanalyse kann einerseits in Echtzeit
erfolgen. In diesem Fall können natürlich nur
zuvor ermittelte Abweichungen (das heißt zuvor lackierte
und bewertete Karosserien des gleichen Clusters) in die Bewertung
einfließen. Alternativ ist es möglich, die oben
beschriebene Trendanalyse nach der messtechnischen Erfassung einer
Vielzahl von (gleich lackierten Karosserien) durchzuführen.
Dann können sowohl zuvor als auch nachfolgend ermittelte
Abweichungen (das heißt gleicher Cluster von zuvor/danach
lackierten und bewerteten Karosserien) in die Bewertung einfließen.
Aus einer solchen Trendanalyse können sehr schnell Rückschlüsse
dahingehend gezogen werden, welche prozesstechnischen (von einem
Benutzer gegebenenfalls einzustellenden Parameter) zu einem spürbaren
Trend in den Farb-/Helligkeitsverläufen führt,
so dass eine schnellere Reaktion/Korrektur ermöglicht wird.
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Die
Erfindung soll nachfolgend anhand von in den Figuren dargestellten
Ausführungsbeispielen näher erläutert
werden. Es zeigen:
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1a ein
Flussdiagramm einer bevorzugten Ausführungsvariante des
erfindungsgemäßen Verfahrens;
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1b eine
vergrößerte Darstellung der Unterteilung einer
lackierten, zu bewertenden Oberfläche in eine Vielzahl
von Unterbereiche;
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2a unterschiedliche
Darstellungsmöglichkeiten für Helligkeits-/Farbabweichungen
und Prognose für Helligkeits-/Farbabweichungen einer Datenreihe
einer Vielzahl von Karosserieteilen für einen ausgewählten
Unterbereich;
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2b die
Darstellung des Gesamtfarbabstandes für 100 Karosserieteile
sowie des Prognose des Gesamtfarbabstandes für 5 Karosserieteile
für einen ausgewählten Unterbereich;
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3 eine
Darstellung einer Datenreihe des Gesamtfarbabstandes einer Vielzahl
von Karosserieteilen für einen ausgewählten Unterbereich
zur Erkennung von technischen und statistischen Ausreißern;
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4a eine
fotografische Darstellung eines ordnungsgemäßen
Karosserieteils (Referenz);
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4b–4c fotografische
Darstellungen für die Bewertung von Karosserieteilen in
unterschiedlichen Situationen;
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5 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer Ausreißer;
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6a–7b eine
schematische Darstellung zur Erkennung und Eliminierung statistischer
Ausreißer;
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8 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer Ausreißer und Interpolation der
statistischen Ausreißer;
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9 eine
Darstellung der Datenreihe nach 3 nach der
Eliminierung technischer und statistischer Ausreißer;
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10a–c eine schematische Darstellung zur
Trendabstrahierung aufeinanderfolgender Messwerte und
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11a–12b eine
weitere schematische Darstellung der Trendabstraktion sowie der
Bewertung der einzelnen Messwerte.
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1a zeigt
ein Flussdiagramm einer bevorzugten Ausführungsvariante
des erfindungsgemäßen Verfahrens. Die Aufgabe
der vorliegenden Erfindung besteht einerseits darin, Farb- und Helligkeitsstreuungen (Abweichungen
von einem Referenzmodell) einer Serienproduktion, das heißt
einer Vielzahl von gleichartig lackierten Karosserieteilen zu überwachen
und für einen Benutzer anhand voreingestellter Kriterien übersichtlich darzustellen.
Aus dieser Darstellung kann ein Benutzer entweder unmittelbar entnehmen
oder zumindest schnell darauf schließen, ob ein bestimmtes
lackiertes Karosserieteil der Serie die Kriterien an die optische Wahrnehmung
erfüllt. Andererseits sollen Tendenzen (Trends) von Farb-
und Helligkeitsstreuungen über die gesamte Serie (oder
zumindest) einen Teil der Serie ermittelt und prognostiziert werden,
d. h. durch eine Prognose der Farb- und Helligkeitsstreuungen soll
die Verzögerung zwischen Lackierung und Vermessung/Bewertung
der Oberfläche kompensiert werden, so dass daraus in-situ
Rückschlüsse auf die Einhaltung oder Nicht-Einhaltung
von Produktionsparametern während der Lackierung erfolgen
können.
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Die
Erfindung bezieht sich bei der Bewertung und Darstellung einer Serie
insbesondere auf eine Vielzahl gleicher Karosserieteile, die mit
einem gleichen Farbton lackiert wurden. Die entsprechend lackierten
Karosserieteile sollen dann mittels des erfindungsgemäßen
Verfahrens bewertet werden, wobei die technischen Merkmale der Bewertung
insbesondere die optische Wahrnehmung durch einen Betrachter möglichst
realitätsnah nachbilden sollen.
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Erfindungsgemäß wird,
wie in 1a (oberstes Fenster) dargestellt,
ein lackiertes Karosserieteil – das im Ausführungsbeispiel
eine nicht lackierbare Öffnung für einen Tankdeckel
aufweist – vorzugsweise vollständig auf einen
zweidimensionalen Empfänger – beispielsweise eine
CCD-Kamera – abgebildet und dieses Bild in eine Vielzahl
von Unterbereichen (auch als „Cluster" bezeichnet) aufgeteilt.
Gegenüber der Messung an einzelnen Messstellen hat das
(vorzugsweise vollständige) Abbilden des Karosserieteils
(es sollen mindestens 30%, vorzugsweise mindestens 50% und weiter
bevorzugt mindestens 80% der von einer Kameraposition sichtbaren
Fläche des Karosserieteils auf den Empfänger abgebildet
werden) den Vorteil, dass nicht nur ein nicht-repräsentativer
Ausschnitt des Karosserieteils erfasst wird, was zur einer deutlich
veränderten Bewertung im Vergleich zur optischen Wahrnehmung
des menschlichen Auges (das regelmäßig das gesamte
Karosserieteil erfasst) führen kann.
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1b zeigt
eine vergrößerte Darstellung der Unterteilung
in eine Vielzahl von Unterbereiche. Dabei ist es vorgesehen, für
jeden Cluster einen Farb- und Helligkeitsmittelwert zu bilden und
diese Daten dem Cluster zuzuordnen. Das heißt beispielsweise,
dass jedem Cluster zwei Ortskoordinaten (x, y) und drei Farb-Koordinaten
nach RGB-Farbraum, CIELab-Farbraum, DIN99-Farbraum oder ähnliche
(die bereits einen Helligkeitswert umfassen) aufweist. Es können
jedoch auch vergleichbare, durch entsprechende Transformation erhältliche
Ortskoordinaten und Farb-Koordinaten zugeordnet werden. Die Farb-Koordinaten
umfassen zumindest anteilig auch Informationen über die
Helligkeit der zu bewertenden Oberfläche. Die vereinzelten
Cluster im oberen Bereich der 1b dienen
zur Anpassung der Bildhelligkeit und Prüfung der Systemstabilität.
So kann beispielsweise gemessen werden, ob sich die Kameras bewegt
haben, oder die Lichtmenge des Blitzes zu hoch war. Diese vereinzelten
Cluster werden zur Bestimmung der Helligkeits-/Farbabweichungen
vom Farbkontrollmodell jedoch nicht herangezogen. Durch die Zuordnung
eines Farb- und Helligkeitsmittelwerts für jeden bzw. vordefinierte
Cluster kann erfindungsgemäß eine größere
Fläche durch eine geringe Anzahl von Daten (Farb- und Helligkeitswerten)
dargestellt werden. Erfindungsgemäß werden diese
einzelnen Cluster-bezogenen Daten mit entsprechenden Daten eines
Farbkontrollmodells verglichen und die entsprechenden Abweichungen
gespeichert. in einer bevorzugten Ausführungsvariante des
erfindungsgemäßen Verfahrens werden die ermittelten
Helligkeits- und Farbabweichungen zu einem so genannten Gesamtfarbabstand
berechnet.
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Farbabstände
können grundsätzlich durch Vektoraddition der ΔL-, ΔC-
und ΔH-Werte zwischen der Referenzfarbe und dem Farbprüfling
bestimmt werden. ΔE = √ΔL² + ΔC² + ΔH²
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Die
CIE nimmt aufbauend auf den L*a*b-Farbraum in ihrer im Jahr 2001
veröffentlichten CIEDE2000-Farbdifferenzformel zusätzlich
zu dieser geometrischen Darstellung Korrekturen an den zugrunde liegenden ΔL-, ΔC-
und ΔH vor, um durch eine weitere Verzerrung des Farbraumes
eine Berücksichtigung des Einflusses der Farbsättigung
und eine Korrektur der Ausrichtung der Toleranzellipsen zu erreichen.
Als Gesamtfarbabstand können aber auch äquivalente
Größen herangezogen werden.
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Dieser
Gesamtfarbabstand repräsentiert einen gewichteten Wert
aus den entsprechenden Helligkeits- und Farbabweichungen. Um eine
schnelle Analyse eines lackierten Karosserieteils durch einen Benutzer
vornehmen zu können, ist es nach einer bevorzugten Ausführungsvariante
der Erfindung vorgesehen, zunächst technische Ausreißer
(siehe in 1a unter 1.) zu eliminieren,
danach statistische Ausreißer zu interpolieren (in 1a:
kleine Fenster neben 1.–3.: statistische Ausreißer
sind durch ein Kreuz gekennzeichnet) und nachfolgend einen Trendwert 10, 14 (durchgezogene
Linie 10 im kleinen Fenster neben 2. und 3. in 1a und durchgezogene
Linie 14 in 2b) zu bestimmen. Dieser Trendwert 10, 14 wird
vorzugsweise durch Mittelwertbildung einer Vielzahl (vorzugsweise
zwischen 1 und 20) (ggf. vorhandener) vorhergehender und nachfolgender
Werte 17 (Gesamtfarbabstand 20 vom Farbkontrollmodell)
bestimmt. Danach wird die Streuung der bestimmten Gesamtfarbabstände 17 um
den Trendwert 10, 14 bestimmt und graphisch dargestellt
(2b und Punkte und Kreuze im kleinen Fenster neben
3. und 5. in 1a).
-
Danach
werden die Toleranz- und Eingriffgrenze festgelegt. Dazu wird zunächst
eine Sicherheit in % (siehe in 1a unter
10.) vorgegeben, beispielsweise durch eine Bedienperson oder als
Systemparameter. Ferner wird eine Prognoseweite für die
Bestimmung einer Toleranzgrenze und ggf. weiterhin eine Prognoseweite
für die Bestimmung einer Eingriffsgrenze (siehe in 1a unter
4.) vorgegeben, beispielsweise durch eine Bedienperson oder als
Systemparameter.
-
Beispielsweise
kann gefordert werden, dass mindestens 95% der vermessenen Karosserien
innerhalb einer zulässigen Streubreite 15, 16 (2b)
liegen sollen. Daraus wird dann anhand der bis dahin gemessenen
Gesamtfarbabstände 17 in-situ die zulässige
Streubreite 15, 16 bestimmt und ebenfalls graphisch
dargestellt (gestrichelte Linie 15, 16 oberhalb
und unterhalb der Trendwertlinie 14). Die zulässige
Streubreite 15, 16 wird vorzugsweise durch Approximation
einer Verteilungsfunktion der Streuung um die Trendlinie 10, 14 (vorzugsweise
Gauß-Approximation oder Polynomial-Approximation) ermittelt.
-
Als
Prognoseweite für die Bestimmung einer Toleranzgrenze wird
die Anzahl der Karosserien festgelegt, die prognostiziert werden
soll, um über die Tauglichkeit lackierten Karosserieteils
zu entscheiden. Diese Anzahl (Prognoseweite der Toleranzgrenze)
ist vorzugsweise größer gleich als diejenige Anzahl
lackierter Karosserien, die im Zeitraum zwischen Lackierung und
Bewertung einer Karosserie lackiert werden, damit der Produktionsprozess
ggf. rechtzeitig, vor Lackierung einer Karosserie außerhalb
der Toleranzgrenze unterbrochen bzw. modifiziert werden kann. Als
Prognoseweite für die Bestimmung einer Eingriffsgrenze
wird die Anzahl der Karosserien festgelegt, die prognostiziert werden
soll, um über die Notwendigkeit eines Eingriffs in den
Produktionsprozess zu entscheiden. Diese Anzahl (Prognoseweite der
Eingriffsgrenze) ist vorzugsweise größer gleich
als diejenige Anzahl lackierter Karosserien, die im Zeitraum zwischen
Lackierung und Bewertung einer Karosserie lackiert werden, damit
der Produktionsprozess ggf. rechtzeitig, vor Lackierung einer Karosserie
außerhalb der Toleranzgrenze unterbrochen bzw. modifiziert
werden kann.
-
Ferner
werden eine Toleranzgrenze 12 und eine Eingriffsgrenze 13 bestimmt,
beispielsweise wird die Toleranzgrenze 12 als 3-fache Streubreite
des Farbkontrollmodells und die Eingriffsgrenze 13 als
doppelte Streubreite des Farbkontrollmodells festgelegt (siehe auch 2b).
-
Weiterhin
ist es vorgesehen, die Trendlinie 14 (2b)
bzw. 10 (2a und im kleinen Fenster neben 5.
und 6. in 1a) zu prognostizieren bzw.
interpolieren. Dazu wird ein mittlerer Anstieg einer Vielzahl zurückliegender
Trendwerte der Trendlinie 14 (2b) bestimmt
und ausgehend vom letzten Trendwert 14 (Abszisse = 0) für
eine vorgegebene Anzahl von Karosserien (Prognoseweite = 5) vorausberechnet.
Damit erhält man eine Voraussage dahingehend, wie sich
der Gesamtfarbabstand (bzw. die Helligkeits-/Farbabweichungen) bei
gleichbleibendem Trend entwickeln wird. Daraus kann eine Prognose
dahingehend erstellt werden, ob die innerhalb der zulässigen
Streubreite liegenden Karosserien – die noch nicht vermessen/bewertet
wurden – noch innerhalb der Toleranzgrenze 12 oder
der Eingriffsgrenze 13 liegen. Aufgrund dieser Einschätzung kann
rechtzeitig in den Produktionsprozess eingegriffen werden, wenn
eine nicht hinnehmbare Verschiebung des Gesamtfarbabstandes (bzw.
der Helligkeits-/Farbabweichungen) einsetzt, d. h. wenn die Summe
aus prognostiziertem Gesamtfarbabstand und zulässiger Streubreite
größer oder gleich der Toleranzgrenze 12 (bzw. der
Eingriffsgrenze 13) ist.
-
In 2a sind
die prognostizierten Werte für die Trendlinie 10 in
den Fenstern 7 dargestellt. In 1a sind
die prognostizierten Werte für die Trendlinie 10 (und
die zulässige Streubreite 15, 16) im
Telbereich 19 dargestellt, wohingegen die tatsächlichen
Messwerte im Teilbereich 18 dargestellt sind.
-
Danach
wird die Einhaltungswahrscheinlichkeit der Toleranzgrenze 12 bestimmt,
also ob die Summe aus prognostiziertem Gesamtfarbabstand und zulässiger
Streubreite einer vorgegebenen Anzahl (Prognoseweite für
die Toleranzgrenze) von noch nicht bewerteten Karosserien innerhalb
der Toleranzgrenze 12 liegt. Ist dies nicht der Fall, wird
der entsprechende Unterbereich (Cluster) als nicht in Ordnung klassifiziert
und entsprechend (beispielsweise rot) dargestellt (unten in 1a).
In einem solchen Fall wird vorzugsweise der Produktionsprozess unterbrochen
bzw. modifiziert.
-
Die
Bestimmung der Einhaltungswahrscheinlichkeit kann durch bekannte
mathematische Verfahren erfolgen, beispielsweise durch Bestimmung
eines relativen Verhältnisses zwischen a) einem unbestimmten
Integral der Messwertstreuung (um die Trendlinie 10, 14)
und b) dem durch die (obere und untere) Toleranzgrenze 12 bestimmten
Integral unter Berücksichtigung der Lage.
-
Ferner
ist es möglich, die Einhaltungswahrscheinlichkeit der Eingriffsgrenze 13 (2b)
zu bestimmen, also ob die Summe aus prognostiziertem Gesamtfarbabstand
und zulässiger Streubreite einer vorgegebenen Anzahl (Prognoseweite
für die Eingriffsgrenze) von noch nicht bewerteten Karosserien
innerhalb der Eingriffsgrenze 13 liegt. Ist dies nicht
der Fall, wird der entsprechende Unterbereich (Cluster) entsprechend (beispielsweise
gelb) dargestellt (unten in 1a). In
diesem Fall kann eine Bedienperson (oder eine Systemroutine) einen
Eingriff in den Produktionsvorgang vornehmen, da sich bereits abzeichnet,
dass sich die Farbwerte tendenziell derart entwickeln, dass ein
zeitnahes Verlassen der Toleranzgrenze 12 zu erwarten ist.
Ein Eingriff in den Produktionsvorgang kann beispielsweise in einer
Unterbrechung der Serien-Lackierung und Überprüfung
der Produktionsmittel (Düsen, Farbmischung etc.) liegen.
-
Die
oben genannte Analyse zwischen den gemessenen Helligkeits- und Farbwerten
und den Referenzhelligkeits- und Farbwerten (Farbkontrollmodell)
inkl. Trendanalyse, Ermittlung der zulässigen Streubreite, Prognose
und Vergleich mit Toleranzgrenze 12 (ggf. auch Eingriffsgrenze 13)
wird vorzugsweise für sämtliche Cluster (Unterbereiche)
jedes Karosserieteils vorgenommen. Alternativ ist es jedoch möglich,
den entsprechenden Vergleich der Gesamtfarbabstände (beziehungsweise
Helligkeits- und Farbabstände) mit dem ersten Grenzwert
nur für eine bestimmte Anzahl von Clustern eines Karosserieteils
durchzuführen. Ein weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung
besteht darin, nicht nur große lackierte Flächen
in einem einfachen System zu bewerten, sondern weiterhin Veränderungen
von Helligkeits- und Farbwerten innerhalb einer Serie von lackierten
Oberflächen effizient erfassen zu können, wobei
die Bewertung der Farb- und Helligkeitsabweichungen (beziehungsweise
der Gesamtfarbabstände) einer durch einen Betrachter realisierten
optischen Wahrnehmung möglichst nahe kommen soll und weiterhin
Trends von Farb- und Helligkeitsänderungen möglichst schnell
erfassbar sein sollen.
-
Dazu
ist es erfindungsgemäß vorgesehen, die entsprechende
Aufteilung des zweidimensionalen Bildes für jedes Karosserieteil
einer zu bewertenden Serie in jeweils die gleichen Unterbereiche
vorzunehmen, so dass die entsprechenden Unterbereiche einer Serie
(einer Vielzahl von nacheinander lackierten Karossen) entsprechend
verglichen und bewertet werden kann (das heißt, die Ortskoordinaten
und die Ausdehnung der Cluster sind für alle Karosserien
einer Serie gleich). Dazu werden erfindungsgemäß die
Helligkeits- und Farbdifferenzen (beispielsweise der Gesamtfarbabstand)
eines Clusters für eine Vielzahl von lackierten Oberflächen
in einer Datenreihe erfasst, wobei die einzelnen Elemente der Datenreihe
vorzugsweise chronologisch entsprechend dem Zeitpunkt des Lackierens
sortiert werden sollen. Eine solche Darstellung ist beispielsweise in 2a für
unterschiedliche Farb-/Helligkeitskriterien veranschaulicht, wobei
eine Serie von 100 lackierten Teilen (siehe Abszisse von –100
bis 0) dargestellt worden ist. Insbesondere wird durch ΔY
in Fenster 1 die Helligkeitsabweichung der einzelnen Karosserien
Nr. –100 bis Nr. 0 für einen vorausgewählten
(stets gleichen) Cluster vom entsprechenden Farbkontrollmodell dargestellt.
Aus den über die Serie erfassten Helligkeitsabweichungen
können für jeden Messwert entsprechende Mittelwerte,
die beispielsweise aus einer Vielzahl vorhergehender und nachfolgender
Messwerte ermittelt werden, dargestellt werden. Ebenfalls können
entsprechende Toleranzgrenzen, die ebenfalls aus der Vielzahl der
Messwerte gewonnen beziehungsweise generiert werden, dargestellt
werden. In analoger Weise stellt Fenster 2a mit ΔI
eine Farbabweichung rot-grün, Fenster 3 mit ΔQ
eine Farbabweichung gelb-blau, Fenster 4 mit ΔE
eine Gesamtfarbabweichung dar. In Fenster Nr. 5 sind die Farbabweichungen
kartesisch dargestellt und in Fenster 6 ist veranschaulicht,
eine Helligkeitsabweichung als Balkendiagramm darzustellen.
-
Die
in 2a gezeigten Trendlinien 10 (beziehungsweise
gewichteten Verläufe) können einem Benutzer Rückschlüsse
auf die Einhaltung oder Nicht-Einhaltung von Produktionsparametern
ermöglichen, so dass ein Verlassen der Toleranzgrenze 12 innerhalb
einer Serie rechtzeitig erkannt werden kann. Als Indikatoren dient
dabei die Eingriffsgrenze 13 (2b). In
den Fenstern 1–4 der 2a zeigen
die Abszissen je eine durchlaufende Nummer der lackierten Karosserien
und die Ordinaten je die ermittelten Werte für Helligkeitsabweichung/Farbabweichung
bzw. Gesamtfarbabstand. In den Bereichen 7 werden die Werte
der Trendlinien 10 in die Zukunft approximiert, vorzugsweise
durch Bestimmung eines mittleren Anstieges einer vorgegebenen Anzahl
der letzten ermittelten Werte der Trendlinien 10 und Fortschreibung
der Werte der Trendlinien 10 unter Berücksichtigung
des mittleren Anstieges.
-
Um
die in 2a gezeigten Mittelwertslinien 10 einwandfrei
ermitteln zu können, ist es erfindungsgemäß vorgesehen,
technische Ausreißer und statistische Ausreißer
aus einer entsprechenden Datenreihe zu eliminieren und bei der Mittelwertsbildung
(beziehungsweise Wichtung) nicht zu berücksichtigen. 3 zeigt eine
Datenreihe des Gesamtfarbabstandes ΔE (Ordinaten) einer
Vielzahl von Karosserieteilen (Abszisse) für einen ausgewählten
Unterbereich zur Erkennung von technischen und statistischen Ausreißern.
(technischer Ausreißer: durch ein Kreuz und statistische
Ausreißer durch eine Umrandung gekennzeichnet).
-
Bei
einem technischen Ausreißer kann es sich um mehrere Szenarien
handeln, die beispielsweise nicht durch eine fehlerhafte Lackierung,
sondern durch andere Umstände bedingt sein müssen.
Zur Veranschaulichung ist in 4a die
fotografische Aufnahme eines korrekt lackierten Karosserieteils
dargestellt. In 4b ist eine fotografische Aufnahme
eines mit einer falschen Farbe lackierten Karosserieteils dargestellt, wobei
in einem solchen Fall (der als technischer Ausreißer klassifiziert
werden soll) der Gesamtfarbabstand eines vorausgewählten
Clusters einen zweiten Grenzwert überschreitet. Das gleiche
kann wie in 4c dargestellt, beispielsweise
dann der Fall sein, wenn die Auslösung der Kamera (zweidimensionaler
ortsaufgelöster Empfänger) derart spät
erfolgt, dass sich die in einem Produktionsband automatisch weiterbewegte
Karosserie nicht mehr (oder noch nicht) an der zur fotografischen
Erfassung vorgegebenen Position befindet (ebenfalls technischer
Ausreißer). Ein weiterer Fall ist in 4d dargestellt,
wo es sich um den Ausfall des Blitzlichtes handelt, so dass eine
entsprechende fotografische Aufnahme nur fehlerhaft erfolgen kann
(ebenfalls technischer Ausreißer). In 4e ist
ein weiteres Beispiel dargestellt, bei dem es sich jedoch nicht
um einen technischen Ausreißer handelt. Dort ist eine fotografische
Aufnahme eines lackierten Karosserieteils dargestellt, die unter
dem Einfluss von (ungewolltem) Fremdlicht erfolgt ist. Hier ist
jedoch der Gesamtfarbabstand des entsprechenden Clusters unter einem
zweiten Grenzwert geblieben, so dass dieser Gesamtfarbabstand in
der Datenreihe, siehe 3, weiterhin berücksichtigt
wird (keine Eliminierung). Der zweite Grenzwert ist den oben genannten
Szenarien entsprechend anzupassen. Vorzugsweise wird der zweite
Grenzwert als Gesamtfarbabstand ΔE = 10 verwendet.
-
In 5 werden
die nach 3 dargestellten Messwerte nach
Eliminierung des technischen Ausreißers dargestellt.
-
Ein
weiterer Aspekt des erfindungsgemäßen Verfahrens
besteht in der Interpolation statistischer Ausreißer (siehe 3 umrandete
Messwerte mit 2 < ΔE < 10). Um statistische
Ausreißer handelt es sich bei Messwerten, die nicht als
technische Ausreißer klassifiziert werden, das heißt,
deren Gesamtfarbabstand beispielsweise kleiner als ein zweiter Grenzwert
ist, deren Abweichungen jedoch von den übrigen Messwerten derart
deutlich abweicht, so dass es sich hier nicht um Zufallsabweichungen
handeln kann (hier beispielsweise ist der Gesamtfarbabstand größer
einem dritten Grenzwertwert). Der Vorteil der Interpolation dieser
statistischen Ausreißer liegt darin, dass die entsprechende
Trendanalyse (beispielsweise die in den 2a, 11a und 12a gezeigte
statistische Mittellinie) nicht unnötig verfälscht
wird. Vorzugsweise wird der dritte Grenzwert als Gesamtfarbabstand
mit ΔE < 10
und ΔE > 2
verwendet.
-
In 6a bis 7b wird
ein Beispiel zur Interpolation statistischer Ausreißer
dargestellt. Insbesondere ist die Ermittlung des dritten Grenzwertes
aus einer Vielzahl von Messwerten auf unterschiedliche Weise möglich.
In 6a bis 7b ist über
die Abszissen eine Vielzahl lackierter Karosserien und über
die Ordinaten die jeweils ermittelten Werte für den Gesamtfarbabstand
abgetragen.
-
Im
Ausführungsbeispiel soll die Bestimmung des dritten Grenzwertes
anhand von 5 bekannten Messwerte einer Serie, das heißt
5 bekannten Gesamtfarbabständen für 4 unterschiedliche
Karosserien demonstriert werden:
x1 = –8;
x2 = 6; x3 = 6,4;
x4 = 10,25; x5 =
35
-
Zunächst
wird der Median der Messwerte gebildet: x ~ = 6,4
-
Danach
der Median der absoluten Abweichungen (MaD) von x ~:
|x1 – x ~| = 14,4; |x2 – x ~|
= 0,4; |x3 – x ~| = 0; |x4 – x ~|
= 3,85; |x5 – x ~| = 28,6; MaD = 3,85
-
Schließlich
werden die oberen und unteren Ausreißergrenzen mit Hilfe
folgender Tabelle
| Probenumfang N | g(n, α) |
| Gavies/Gather | Grubbs | Dixon |
| g(n,
5%) | g(n,
1%) | g(n,
10%) | g(n,
5%) | g(n,
10%) | g(n,
5%) | g(n,
1%) |
| 3 | 33,59 | 161,15 | 1,148 | 1,153 | 0,886 | 0,941 | 0,988 |
| 4 | 10,12 | 24,71 | 1,425 | 1,463 | 0,679 | 0,765 | 0,889 |
| 5 | 11,77 | 28,84 | 1,602 | 1,672 | 0,557 | 0,642 | 0,780 |
| 6 | 8,20 | 15,40 | 1,729 | 1,822 | 0,482 | 0,560 | 0,698 |
| 7 | 8,32 | 13,75 | 1,828 | 1,938 | 0,434 | 0,507 | 0,637 |
| 8 | 7,30 | 11,87 | 1,909 | 2,032 | 0,479 | 0,554 | 0,683 |
| 9 | 7,38 | 11,48 | 1,977 | 2,110 | 0,441 | 0,512 | 0,635 |
| 10 | 6,81 | 10,20 | 2,036 | 2,176 | 0,409 | 0,477 | 0,597 |
| 11 | 6,97 | 10,96 | 2,088 | 2,234 | 0,517 | 0,576 | 0,679 |
| 12 | 6,51 | 9,27 | 2,134 | 2,285 | 0,490 | 0,546 | 0,642 |
| 13 | 6,71 | 10,53 | 2,175 | 2,331 | 0,467 | 0,521 | 0,615 |
| 14 | 6,30 | 8,70 | 2,213 | 2,371 | 0,492 | 0,546 | 0,641 |
| 15 | 6,49 | 9,95 | 2,247 | 2,409 | 0,472 | 0,525 | 0,616 |
| 16 | 6,15 | 8,32 | 2,279 | 2,443 | 0,454 | 0,507 | 0,595 |
| 17 | 6,29 | 9,25 | 2,309 | 2,475 | 0,438 | 0,490 | 0,577 |
| 18 | 6,03 | 8,05 | 2,335 | 2,504 | 0,424 | 0,475 | 0,561 |
| 19 | 6,10 | 8,49 | 2,361 | 2,532 | 0,412 | 0,462 | 0,547 |
| 20 | 5,92 | 7,84 | 2,385 | 2,557 | 0,401 | 0,450 | 0,535 |
| 21 | 5,92 | 7,70 | 2,408 | 2,580 | 0,391 | 0,440 | 0,524 |
| 22 | 5,83 | 7,67 | 2,429 | 2,603 | 0,382 | 0,430 | 0,514 |
| 23 | 5,74 | 6,92 | 2,448 | 2,624 | 0,374 | 0,421 | 0,505 |
| 24 | 5,75 | 7,53 | 2,467 | 2,644 | 0,367 | 0,413 | 0,497 |
| 25 | 5,59 | 6,15 | 2,486 | 2,663 | 0,360 | 0,406 | 0,489 |
Tabelle:
Kritische Faktoren g(n, α) zu den Verfahren von Davies/Gather,
Grubbs und Dixon errechnet:
g
u(n, α)
= x ~ – g(n, α)·MaD; g
o(n, α)
= x ~ + g(n, α)·MaD;
g
u(5,1%)
= 6,4 – 1,76·3,85 = –0,376; g
o(5,5%) = 6,4 + 1,76·3,85 = 13,176
-
Die
Bestimmung des dritten Grenzwertes kann jedoch auch nach anderen
Kriterien erfolgen.
-
8 zeigt
eine Darstellung der Datenreihe nach 6a, 6b nach
der Eliminierung Interpolation der statistischen Ausreißer,
wobei die Kreise in 8 die interpolierten Werte darstellen.
-
9 zeigt
eine schematische Darstellung der Messwerte der 3 nach
Eliminierung sowohl der technischen als auch der statistischen Ausreißer
In den 3, 7 und 9 wurde
eine Serie von 250 lackierten Karosserieteilen bewertet. Erfindungsgemäß werden
statistische Ausreißer im Gegensatz zu technischen Ausreißern
nicht vollständig eliminiert, da neben additiven Ausreißern
auch Sprünge oder Trendänderungen im Verlauf der
Messwerte als Ausreißer identifiziert werden können.
Durch die Interpolation anstelle der vollständigen Eliminierung
der Ausreißer wird eine angemessene Reaktion des Überwachungssystems
erreicht, ohne dass eine spezielle Bewertung der Ausreißer
notwendig wird. Die Auswirkungen einer Fehlentscheidung (nicht erkannte
Ausreißer) werden somit gering gehalten.
-
Ein
weiterer Aspekt der vorliegenden Erfindung ist die so genannte Trendabstrahierung,
die in den 10a bis 12b schematisch
dargestellt wird. Die Idee besteht darin, die entsprechenden Messwerte
eines Clusters oder mehrerer Cluster (bei Messwerten sind ermittelte
Helligkeitsabweichungen, ermittelte Farbabweichungen beziehungsweise
der ermittelte Gesamtfarbabstand gemeint) für eine Serie
einer Vielzahl von lackierten Karossen grafisch darzustellen, wobei
zur Veranschaulichung von Trends zu jedem Messwert ein gewichteter
Mittelwert, der aus einer Vielzahl vorangehender oder nachfolgender
Elemente der Datenreihe gebildet wird, ebenfalls grafisch (als Linie)
dargestellt wird. Zur entsprechenden Mittelwertbildung kann beispielsweise
das 2-Parameter-Verfahren nach Holt verwendet werden, bei dem zunächst
optimale Parameter bestimmt und gegebenenfalls eine Glättung
der gewichteten Mittelwerte Ergebnisse (Prä-Post-Mittelung,
Goldener Schnitt) durchgeführt wird.
-
10a, 10b, 10c zeigen beispielhaft das Ergebnis des Verfahrens
der exponentiellen Glättung welches gleichzeitig den Periodengrundwert
und den Trend eines Messwertverlaufes ermittelt und diese mittels
2 verschiedener Parameter glättet. Als Optimum werden die
Ergebnisse der Prä-Post-Mittelung gewählt. Es
liefert dadurch deutlich bessere Ergebnisse als eine Trendabstrahierung
durch Mittelwertbildung.
-
11a zeigt eine Darstellung der Datenreihe nach 9 nach
der Durchführung des 2-Parameter-Verfahrens mit den optimalen
Parametern. 11b zeigt die Streuung der Elemente
der Datenreihe nach 11a.
-
12a zeigt eine Darstellung der Datenreihe nach 9 nach
der Durchführung des 2-Parameter-Verfahrens und der Prä-Post-Mittelung. 12b zeigt die Streuung der Elemente der Datenreihe
nach 12a.
-
- 1
- Farbabweichung
Helligkeit
- 2
- Farbabweichung
Rot-Grün
- 3
- Farbabweichung
Gelb-Blau
- 4
- Gesamtfarbabstand
- 5
- Farbabweichung
Rot-Grün und Farbabweichung Gelb-Blau kartesisch
- 6
- Farbabweichung
Helligkeit als Balkendarstellung
- 7
- Prognosefortschreibung
- 10
- Trendwert
- 12
- Toleranzgrenze
- 13
- Eingriffsgrenze
- 14
- Trendwert
(berechneter Trend)
- 15
- Streubreite
- 16
- Streubreite
- 17
- Messwert
(Gesamtfarbabstand)
- 18
- Rückblick
(über 10 Karosserien)
- 19
- Prognose
(5 Karosserien)
- 20
- Gesamtfarbabstand
- ΔI
- Farbabweichung
Rot-Grün
- ΔQ
- Farbabweichung
Gelb-Blau
- ΔY
- Farbabweichung
Helligkeit
- ΔE
- Gesamtfarbabstand
-
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
-
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-
Zitierte Patentliteratur
-
- - DE 10103555
A1 [0002, 0003]
- - WO 2004/010124 A1 [0002, 0004]