3D vision inspectie voor gietdelen

Het project ontwikkelt een 3D porositeiten scanner voor de automotive sector om oppervlaktefouten van aluminium gietdelen autonoom en betrouwbaar te meten, ter verbetering van kwaliteitscontrole en procesoptimalisatie.

Subsidie
€ 173.810
2017

Projectdetails

Inleiding

De automotive sector, zijnde dé thuismarkt van Manders Automation, stelt ieder jaar weer hogere eisen aan aluminium gietdelen in het algemeen en aan functionele delen in het bijzonder. Aluminium componenten zijn belangrijk voor deze sector vanwege het lichte gewicht, de stijfheid, corrosiebestendigheid en de warmtegeleiding.

Huidige situatie

Steeds meer functionele componenten zoals versnellingsbakken en (bewegende) delen van motoren bestaan uit aluminium of legeringen daarvan. Deze componenten worden op grote schaal gefabriceerd door middel van een complex hogedruk gietproces. Inherent aan dit proces is de relatieve grove maatvoering en oppervlaktegesteldheid, waardoor (mechanische) nabewerking noodzakelijk is.

Probleemstelling

Een ander fenomeen dat bij het gietproces optreedt, is het ontstaan van gasinsluitingen in de gegoten massa met porositeit en het ontstaan van putjes in het bewerkte oppervlak als mogelijk gevolg. Met name voor functionele vormdelen, waar bijvoorbeeld gladheid en vloeistofafdichting cruciaal zijn, leiden dat soort oppervlaktebeschadigingen tot lekkages en/of drukverlies en zelfs tot het uitvallen van complete systemen. Voor iedere original equipment manufacturer (OEM) is dit met het oog op productaansprakelijkheid, kwaliteitsimago en reputatieschade daarom een heel belangrijk onderwerp.

Kwaliteitscontrole

Momenteel is het mogelijk om afmetingen en interne kwaliteit objectief met technologische hulpmiddelen vast te stellen. De oppervlaktecontrole wordt daarentegen nog steeds 100% visueel uitgevoerd door vakmensen. Deze wijze van kwaliteitscontrole is onbetrouwbaar en gaat gepaard met hoge arbeidskosten. Bestaande technologische hulpmiddelen zoals 2D vision systemen en röntgen voldoen niet, omdat deze systemen last hebben van reflecties en pseudofouten (bijv. verkleuringen). Tevens is de meetnauwkeurigheid te laag en is er sprake van te hoge tacttijd, waardoor geen inline oplossing gerealiseerd kan worden.

Marktvraag

Toeleveranciers uit de automotive branche (tier 1 en 2) erkennen deze tekortkomingen in de kwaliteitscontrole. Men zoekt naar een systeem dat opgenomen kan worden in een lopende productielijn en autonoom controles met 100% betrouwbaarheid kan uitvoeren.

Projectdoel

Sense It Innovations en Manders Automation willen inspelen op deze marktvraag door het ontwikkelen, testen en valideren van een 3D porositeiten scanner. Het doel van de innovatie is het meten en classificeren van oppervlaktefouten van bewerkte gietdelen in termen van gietgallen, krimpholtes en (micro) porositeit.

Functionaliteit van het systeem

Het systeem dient de metingen te converteren naar Pore classes (PK-classes), hierin zijn de evaluatierichtlijnen (grootte, concentratie en afstand) voor bewerkte delen opgenomen. Daarnaast wordt het mogelijk om trendanalyses uit te voeren op productielijnen (statistical process control).

Doelstellingen

Het project sluit hierbij aan bij de doelstellingen van de topsectoren Hightech Materialen en Systemen & ICT (advanced instrumentation) en Logistiek (ketensamenwerking).

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 173.810

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2017

Partners & Locaties

Projectpartners

  • Sense It Innovations B.V.penvoerder
  • Manders Automation

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking

MIT R&D Samenwerking

K.N.I.T.T.: Knitwear Next-level Interactive Textile Technology

Het project van Knitwear Lab B.V. en Raverko B.V. ontwikkelt een 3D-simuleringstool voor duurzame textielproductie, gericht op co-creatie en de overgang naar digitale productpaspoorten.

€ 151.428
MIT R&D Samenwerking

Full electric rim drive aandrijving voor commerciële vaart

Het project ontwikkelt een prototype van een 50 kW elektrische rim drive motor voor commerciële vaartuigen, ter vervanging van dieselmotoren, met focus op duurzaamheid en innovatieve functionaliteiten.

€ 177.700
MIT R&D Samenwerking

Ecotop AI Ripening systeem

Het project ontwikkelt AI-software en een rijpcel om de rijpheid en kwaliteit van tropisch fruit automatisch te meten en te optimaliseren, wat leidt tot minder verspilling en energiebesparing.

€ 286.773
MIT R&D Samenwerking

EEGX2

Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.

€ 120.943

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT Haalbaarheid

Interne rolkooi scanner

VAM ontwikkelt een digitale methode voor 3D-scanning van chassis om rolkooien efficiënter en nauwkeuriger te ontwerpen, wat tijd en materiaal bespaart en opleidingskosten verlaagt.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Interne rolkooi scanner

VAM ontwikkelt een digitale 3D-scanner om rolkooien efficiënter en nauwkeuriger te ontwerpen, wat tijd en kosten bespaart.

€ 20.000