При переработке пластмасс, в частности литьем под давлением, решающее значение имеет быстрое обнаружение брака, особенно в случае крупносерийного или массового производства. Однако традиционные методы оптического анализа изображений контролируемых деталей требуют больших затрат времени и средств, поскольку изображения дефектов и других аномалий литья весьма разнообразны. Здесь может помочь искусственный интеллект (ИИ), но, опять же, на сбор и проверку обучающих данных требуются большие усилия и время. В рамках проекта Quku-ML, выполненного Кельнским техническим университетом (TH Köln) совместно с двумя промышленными партнерами, был запрограммирован робот, который фотографировал литьевые детали с 16 ракурсов (рис. 1, а). Затем около 1600 снимков были использованы для обучения ИИ, который стал распознавать различные аномалии, такие как царапины, трещины, отсутствующие элементы конструкции или коробление деталей. В результате были получены тепловые карты аномалий, которые отображают дефектные участки в цвете (рис. 1, б).
В случае, если количественный показатель какой-либо аномалии был выше или ниже некоего порогового значения, ИИ идентифицировал литьевую деталь как брак. При этом точность принятого решения, как показал последующий эксперимент, составила 91 %. Однако для промышленного серийного производства эта точность все еще недостаточна и может вызвать дополнительные производственные затраты. Примером служит ошибочное определение частиц загрязнений как аномалий. Поэтому проводятся дальнейшие исследования для усовершенствования метода.
Сразу несколько компаний сотрудничают и посвящают себя теме встроенного мониторинга процесса литья под давлением на основе ИИ. В партнерский конгломерат под названием Avidens входят компании Sensxpert (зона ответственности – датчики и ИИ), Schwarz Plastics Solutions (переработка пластмасс), Netzsch (анализ и тестирование материалов) и Precupa (производство литьевых форм со встроенными датчиками). В связи с действующими и будущими европейскими стандартами в области экономики замкнутого цикла в литье под давлением все чаще используются пластмассы с определенной долей вторичного материала, полученного как из производственных отходов, так и из отходов потребления. Это создает новые проблемы для стабильного производства изделий, поскольку качество и характеристики перерабатываемых материалов в той или иной степени меняются при смешивании «первички» и «вторички». Различия могут возникать от партии к партии, от мешка к мешку с гранулятом или даже от цикла к циклу. Вместе с тем традиционные технологии контроля, в том числе встроенного, не обеспечивают понимания или контроля того, что происходит на выходе из сопла в процессе впрыска расплава в форму. Встроенные в форму датчики давления также имеют ограниченную возможность мониторинга, поскольку они не могут видеть «внутренности» материала и отливки.
Подход Avidens заключается в мониторинге процесса литья и корректировке его параметров в случае отклонений в поведении материала непосредственно в форме. Недавно разработанные диэлектрические датчики считывают данные об изменении вязкости материала, затем обрабатывают их с помощью ИИ и сопоставляют с построенными стандартными кривыми (рис. 2). Это позволяет обнаруживать отклонения в режиме реального времени и корректировать их, обеспечивая встроенную настройку параметров процесса.
Премьера партнерского проекта состоится на выставке Fakuma-2024 (15–19.10.2024, Германия).
Литьевые детали для медицинского и лабораторного оборудования, а также для автопрома часто требуют допусков порядка сотых долей миллиметра, для проверки которых компания Werth Messtechnik предлагает мультисенсорную автоматизированную координатно-измерительную систему ScopeChec, основанную на комбинации оптических и тактильных датчиков. Примером таких высокоточных изделий служат пластиковые пластины для культивирования клеток, используемые в ПЦР-тестах на заражение коронавирусом. Эти пластины, содержащие 96 полостей, отличаются минимальными размерными допусками, в том числе в отношении плоскостности, допуск на которую не должен превышать 0,1 мм. Результаты измерений в виде облака точек, обработанные с помощью ИИ, затем используются или для контроля качества изделий, или для доработки литьевых форм, если речь идет о стадии технологической подготовки производства.
Южно-германский центр пластмасс SKZ из Вюрцбурга и компания Sonotec в рамках проекта Foam Res Control разработали новую измерительную систему для встроенного неразрушающего контроля экструдируемых вспененных пластмасс (рис. 4). Измерительная технология основана на использовании мощных ультразвуковых (УЗ) преобразователей, не требующих контакта с контролируемым материалом и способных создавать УЗ-колебания, проникающие сквозь пенопласт, несмотря на его высокий коэффициент затухания. Первичным информативным параметром служит интенсивность УЗ-сигнала после его взаимодействия с материалом. На основе полученных данных становится возможной их корреляция с соответствующими показателями свойств пенопласта. Для этого создается, обучается и оптимизируется нейронная сеть. Таким образом, осуществляется надежный и воспроизводимый встроенный мониторинг технологического процесса экструзии вспененных листовых полимерных материалов, управляемый с помощью ИИ.
Группа компаний Anton Paar впервые представила на выставке Kuteno-2024 (14–16.05.2024, Германия) несколько новинок из линейки контрольно-измерительного оборудования компании Brabender, вошедшей в состав ГК в августе 2023 г. Среди них были реометр крутящего момента Brabender Metastation 4E с модульной двухшнековой насадкой Twinlab B-TSE-A 12/36 (рис. 5, а), измеритель влажности Brabender Aquatrac-V (рис. 5, б) и компактный модульный реометр.
Первый, имея модульную конструкцию и позволяя по мере необходимости подключать различные смесители и насадки для экструдеров, подходит для широкого спектра применений, таких как классическое компаундирование или производство экологически чистых упаковочных биополимеров, полученных из морских водорослей.
Такие материалы, как ПК, ПА, ПЭТ, ПБТ, АБС, ПММА и ПУ, вследствие их молекулярной структуры в той или иной степени поглощают влагу из воздуха. Поэтому контроль их влажности до и после процесса их сушки имеет важное значение для качества готовых изделий. Именно для этих целей предназначен прибор Brabender Aquatrac-V.
Наконец, компактный модульный реометр, по словам разработчиков, подходит практически для всех жидкофазных сред (полимерные расплавы, дисперсии, смолы, растворители), а также материалов в их вязкоупругой форме (эластомеры, термопласты) и даже в твердом агрегатном состоянии (гранулы, порошки, реактопласты, наполненные полимеры).
Использование роботов для выполнения рутинных задач, требующих точности и повторяемости, уже давно стало стандартом во многих отраслях промышленности, но не в случае проведения механических испытаний. Исправить эту ситуацию компания ZwickRoell предлагает с помощью модульной роботизированной системы roboTest, к которой могут быть подключены машины для испытаний на удар, растяжение или трехточечный изгиб (рис. 6). Многоосевой промышленный робот сам забирает образцы из накопительного магазина и устанавливает на машину для испытаний. Это обеспечивает высокую точность и повторяемость результатов тестирования за счет идентичного размещения образцов в машине. В зависимости от размера образцов их может поместиться в одном магазине до 600 шт. При этом штатные сотрудники освобождаются от монотонных стандартных обязанностей и имеют больше времени для выполнения более сложных задач.
В институте химической технологии Fraunhofer IST разработаны износостойкие многофункциональные сенсорные системы, которые размещаются непосредственно на формообразующей поверхности литьевой формы, что позволяет проводить измерения в зонах основной нагрузки. Примером может служить тонкопленочный терморезистивный датчик, который устанавливается на сменную вставку в форме (рис. 7). Его конструкция с 13 точками измерения, специально адаптированная под формуемую деталь, предоставляет возможность измерять весь фронт потока расплава в зависимости от местоположения. Датчики распределены в формующей полости таким образом, что они отображают геометрию детали. Полученные данные измерений считываются и обрабатываются электронным блоком в режиме реального времени, что позволяет мгновенно обнаруживать отклонения в режиме заполнения формы и оперативно вносить исправления и корректировки. Этому способствуют и алгоритмы машинного обучения, реализованные на периферийном устройстве. Результаты анализа данных выводятся в виде цветового сигнала на пульт управления литьевой машиной еще до того, как форма снова откроется после процесса литья.
Оптическая сортировка полимерных гранул необходима везде, где обесцвечивание и наличие черных пятен размерами от 50´50 мкм приводят к проблемам с переработкой. За счет автоматизированного отделения дефектных гранул, а также инородных примесей исключаются ненужные затраты на персонал, электроэнергию и простои оборудования. На сортировочных линиях компании Sortco, специалиста в области оптической сортировки, с нескольких сторон сканируется каждая отдельная гранула, и в случае обнаружения с помощью ИИ дефектных они автоматически удаляются из потока сырья (рис. 8). И так до 100 т гранулята в сутки при двухсменной работе на восьми сортировочных линиях.
Экструзионная линия компании Optical Control Systems (OCS) оснащена блоком определения оптических и других физических свойств производимых каст-пленок (рис. 9). Все настройки и параметры, такие как производительность экструдера, температура, натяжение пленки, усилие намотки и диаметр наматываемого рулона сохраняются в памяти системы управления и могут быть всегда воспроизведены. Это важно для выявления причин возникновения возможных дефектов – гелей, инородных включений, загрязнений и др., а также для определения мутности, прозрачности, блеска и плотности пленок. Тестируемыми полимерами могут быть, например, ПЭВП, ПЭНП, ПП, ПЭТ, используемые в форме гранулята, порошка или хлопьев. Модульная архитектура измерительного экструдера и анализатора пленки позволяет легко встраивать дополнительное измерительное и испытательное оборудование и проводить техобслуживание линии.
Еще одной новинкой от OСS является сканер модели PS25c, который с производительностью до 25 кг/ч может анализировать на виброплите высокопрозрачные и непрозрачные гранулы с помощью цветной камеры 3cMOS, после чего отсеивать те, которые имеют цветовые отклонения.
При использовании вторичного сырья все большее распространение приобретает интеграция технологии измерения цвета непосредственно в производственный процесс. Метрологические решения для сыпучих материалов, таких как грануляты, позволяют обнаруживать отклонения в цвете и автоматически принимать контрмеры. Преимущества такого подхода очевидны: 100%-ный мониторинг, мгновенное вмешательство в производственный процесс, предотвращение брака, экономия ресурсов и гарантия заданных показателей цвета. Примером служит новый компактный прибор IPM компании colorLite, предназначенный для определения цвета таких сыпучих материалов, как гранулят (рис. 10). Измерительная камера прибора автоматически заполняется навеской анализируемого материала путем его отсасывания непосредственно на производственной линии, после чего спектр цветов регистрируется датчиком измерительной системы, а полученные данные передаются в подключенную систему управления процессом. IPM оснащен сенсорным дисплеем с четким обзором для визуализации результатов контроля, который, по словам разработчиков, прост в использовании даже для неопытных операторов.
Еще одна компания – Konica Minolta, специализирующаяся производстве систем определения цвета, запускает новую линейку спектрофотометров с беспроводной передачей данных измерений: cM-17d (рис. 11) и базовый вариант cM-16d. Вертикальная конструкция и эргономичная ручка приборов обеспечивают простоту и удобство их использования. Для точного позиционирования и предотвращения ошибок cM-17d дополнительно оснащен встроенной камерой для предварительного просмотра диапазона измерений в реальном времени. Прибор cM-17d является первым портативным устройством, оснащенным запатентованной технологией анализа и автоматической компенсации сдвига длин волн, что обеспечивает дополнительную стабильность и надежность полученных данных даже при колебаниях температуры или других изменениях окружающей среды.
Подготовил канд. техн. наук В. Н. Мымрин с использованием пресс-материалов упомянутых в данном обзоре компаний
Quality Control, Artificial Intelligence, Integration and Automation
The use of artificial intelligence (AI) is becoming an increasingly pronounced trend in the field of testing and quality control of polymer materials and products made from them. Almost every second of the new developments in this area is based, among other things, on the introduction of AI. Other trends remain automation of testing and control operations, as well as their integration directly into production processes in order to improve data processing performance and reliability of results. This is evidenced by the examples given in this review.
Опубликовано в журнале «Полимерные материалы» № 10 (305) 2024 г., с. 14-19.
