Fusion von Sensorsignalen in Produktionsprozessen: Wie mathematische Modelle die Sensorgenauigkeit um den Faktor 10 steigern

Einleitung

In modernen Produktionsprozessen entscheidet die Steigerung der Sensorgenauigkeit über Qualität, Ausschuss und Prozessstabilität. Ein besonders wirksamer Hebel ist die Fusion von Sensorsignalen in Produktionsprozessen – kombiniert mit Vorwissen über das zu vermessende Objekt und robusten mathematischen Modellen. Ergebnis: typischerweise eine Genauigkeitssteigerung um bis zu Faktor 10 gegenüber Standardverfahren.

Warum klassische Bildfilter nicht reichen

Häufig werden verrauschte Sensordaten durch Weichzeichner oder andere Bildfilter geglättet. Das reduziert zwar das Rauschen, erzeugt jedoch:

• Randeffekte und verwaschene Kanten
• Artefakte in Ecken und Übergängen
• Unruhige Flächen und systematische Verzerrungen

Im Resultat bleiben entscheidende Details unklar – etwa der genaue Startpunkt einer Struktur oder exakte Höhenwerte.

Unser Ansatz: modellbasierte Fusion mit Parameteroptimierung

Statt das Signal blind zu glätten, verknüpfen wir Messdaten mit Vorwissen über das Objekt. Technisch bedeutet das:

• Wir formulieren ein generatives, robustes mathematisches Modell des Zielobjekts (z. B. eines Keils).
• Wir definieren eine Zielfunktion: maximale Übereinstimmung zwischen modelliertem Bild und gemessenem, verrauschtem Sensorsignal.
• Über eine Parameteroptimierung passen wir die Modellparameter so an, dass das Modell die Messung bestmöglich erklärt.

Diese Kombination – Parameteroptimierung mathematischer Modelle – korrigiert sensorspezifische Abweichungen wie statistisches Rauschen und nutzt vorhandenes Domänenwissen konsequent aus.

Projektbeispiel: Keilform robust rekonstruieren

Aufgabe:

• Objekt: ein keilförmiges Bauteil, das von Höhe 0,1 auf 1,0 ansteigt; Hintergrund: 0.
• Input: ein 2D-Distanzmessbild mit realistischem Rauschen.
• Problem klassischer Filter: Kantenaufweichung, Eckenartefakte, keine klare Bestimmung des Startpunkts und der genauen Höhen.

Vorgehen:

• Modelliert wird genau ein Keil mit den Parametern Z-Min (linker Rand) und Z-Max (rechter Rand).
• Die Optimierung sucht die Parameter, die die höchste Übereinstimmung mit dem verrauschten Messbild erreichen.

Ergebnis:

• Z-Min (≈ 0,1) wird auf ±10% bestimmt – robust trotz geringen Absolutwerts.
• Z-Max (≈ 1,0) liegt mit ±1% (Abweichung ~0,01) sehr präzise.
• Das rekonstruierte Bild ist von der „Wahrheit“ praktisch nicht zu unterscheiden.
• Deutlich bessere Resultate als Standardmethoden, die Umgebungsinformationen nicht einbeziehen.

Vorteile für Ihre Produktion

• Steigerung der Sensorgenauigkeit: bis zu Faktor 10 durch die Fusion von Sensorsignalen in Produktionsprozessen.
• Zuverlässige Kanten und Geometrien: keine durch Glättung verursachten Randeffekte.
• Weniger Ausschuss, bessere Qualitätsentscheidungen: präzisere Messwerte an den relevanten Merkmalen.
• Robustheit gegen Rauschen: systematische Korrektur statt bloßer Filterung.
• Skalierbarkeit: übertragbar auf andere Geometrien und Sensortypen.

Typische Herausforderungen – und wie wir sie adressieren

• Robustes Modellieren: Wir entwickeln maßgeschneiderte, physikalisch und geometrisch plausible Modelle für Ihr Bauteil.
• Laufzeit der Optimierung: Wir wählen effiziente Zielfunktionen, starten mit guten Initialwerten und nutzen geeignete Optimierer, um Rechenzeit zu kontrollieren.
• Datenqualität: Durch Vorverarbeitung und geeignete Likelihood-/Fehlermodelle integrieren wir Rauschen und Ausreißer realistisch.

Wann sich der Ansatz besonders lohnt

• Bei bekannten oder eingeschränkten Objektgeometrien (z. B. Keile, Stufen, Zylinder, Ebenen).
• Bei niedriger Signalqualität bzw. starkem Rauschen, wo Filter an Grenzen stoßen.
• Wenn mehrere Sensoren kombiniert werden sollen (multimodale Fusion).
• In Inline-Szenarien, in denen belastbare Entscheidungen trotz Messunsicherheit gefordert sind.

Implementierung in der Praxis

• Datenbasis: vorhandene Messbilder/Signale, Spezifikationen der Zielgeometrie.
• Integration: als modulare Auswertungspipeline on-premises oder am Edge.
• Performance: anpassbar an Taktzeiten; Optimierungstiefe und Modellkomplexität skalieren mit Ihren Echtzeitanforderungen.

Fazit

Die Fusion von Sensorsignalen in Produktionsprozessen, gestützt durch mathematische Modelle und zielgerichtete Parameteroptimierung, liefert reproduzierbar präzisere Messergebnisse als klassische Filtermethoden. So gelingt die nachhaltige Steigerung der Sensorgenauigkeit – und damit die Grundlage für stabile, effiziente Produktionsabläufe.

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