Skip to main content

Qualitätssicherung in der Produktion

  • Chapter
  • First Online:
Handbuch Industrie 4.0

Zusammenfassung

In diesem Beitrag wird das Thema Qualitätssicherung im Kontext von Industrie 4.0 (I4.0) unter dem Aspekt der Bildverarbeitung und Signalanalyse betrachtet. Es werden sowohl hardware- als auch softwaretechnische Anforderungen und Rahmenbedingungen ausgeführt. An ausgewählten Anwendungsbeispielen werden die beschriebenen Techniken näher erläutert.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 89.00
Price excludes VAT (USA)
  • Available as EPUB and PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Hardcover Book
USD 99.99
Price excludes VAT (USA)
  • Durable hardcover edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Similar content being viewed by others

Literatur

  • Cao H, Zhang X, Chen X (2017) The concept and progress of intelligent spindles: a review. Int J Mach Tools Manuf 112:21–52. https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2016.10.005

    Article  Google Scholar 

  • Chen YR, Chao K, Kim MS (2002) Machine vision technology for agricultural applications. Comput Electron Agric 36:173–191

    Article  Google Scholar 

  • Effenberger I (2019) Automatisierte Messablauferzeugung und 3D-Datenauswertung in der Multisensor-Koordinatenmesstechnik. Stuttgart, Univ., Fak. Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik, Inst. für Steuerungstechnik der Werkzeugmaschinen und Fertigungseinrichtungen, Diss., 2019

    Google Scholar 

  • Effenberger I, Felix T, Frommknecht A, Fulga S, Springhoff A (2016) Machine vision platform for non-destructive testing methods of fibre reinforced plastics. In: 19th world conference on non-destructive testing. Munich, Germany, 13–17 June 2016

    Google Scholar 

  • Eigenbrod H et al (2013) Impact of melt viscosity changes induced by pellet water absorption on the replication quality of micro needle arrays. 4M 2013, 10th international conference on multi-material micro manufacture. Proceedings, S 199–202. ISBN: 978-981-07-7247-5

    Google Scholar 

  • Frommknecht A, Schmauder M, Boonen L, Glanz C (2019) Automated inline visual inspection and 3D measuring in electrode manufacturing. In: Optical measurement systems for industrial inspection XI. Munich, Germany, 24–27 June 2019

    Google Scholar 

  • Hinz M, Radetzky M, Guenther LH, Fiur P, Bracke S (2019) Machine learning driven image analysis of fine grinded knife blade surface topographies. Procedia Manufacturing 39:1817–1826. 25th international conference on production research manufacturing innovation: cyber physical manufacturing Chicago, Illinois, USA, 9–14 Aug 2019. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.01.257

  • Kaupp M (2014) Ein Verfahren zur automatischen Erzeugung intelligenter Prozessüberwachungssysteme. Stuttgarter Beiträge zur Produktionsforschung, Bd 36. https://doi.org/10.18419/opus-6856

  • Keferstein CP, Marxer M, Bach C (2018) Fertigungsmesstechnik: Alles zu Messunsicherheit, konventioneller Messtechnik und Multisensorik. 9., überarb. u. erw. Aufl. Springer Vieweg, Wiesbaden. ISBN 978-3-658-17756-0

    Google Scholar 

  • Memore (2022) memoreCare – Wenn Therapie auf Freude trifft. https://memore.de/. Zugegriffen am 7.03.2022

  • Mueller R, Teubner J, Alonso G (2009) Data processing on FPGAs. Proc VLDB Endow 2(1):910–921. https://doi.org/10.14778/1687627.1687730

    Article  Google Scholar 

  • Nasiri S, Khosravani MR (2019) Faults and failures prediction in injection molding process. Int J Adv Manuf Technol 103(5–8):2469–2484

    Article  Google Scholar 

  • Oeckl S (2015) „Inline-Computertomographie in der Gussteilprüfung“. In: Leitfaden zur industriellen Röntgentechnik, Fraunhofer Geschäftsbereich Vision Leitfaden-Reihe Band 15, Beitrag Nr. 19

  • Penumuru DP, Muthuswamy S, Karumbu P (2020) Identification and classification of materials using machine vision and machine learning in the context of industry 4.0. J Intell Manuf 31:1229–1241. https://doi.org/10.1007/s10845-019-01508-6

    Article  Google Scholar 

  • Prickett PW, Johns C (1999) An overview of approaches to end milling tool monitoring. Int J Mach Tools Manuf 39(1):105–122. https://doi.org/10.1016/S0890-6955(98)00020-0

    Article  Google Scholar 

  • Qi CR, Su H, Mo K, Guibas LJ (2017) PointNet: deep learning on point sets for 3D classification and segmentation. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, Honolulu, 21–26 July 2017, S 652–660

    Google Scholar 

  • Schuth M, Buerakov W (2017) Handbuch Optische Messtechnik: Praktische Anwendungen für Entwicklung, Versuch, Fertigung und Qualitätssicherung. Hanser, München. ISBN 978-3-446-43634-3

    Book  Google Scholar 

  • Stahl J, Jauch C (2019) Quick roughness evaluation of cut edges using a convolutional neural network. In: Proc. SPIE 11172, fourteenth international conference on quality control by artificial vision, 111720P 16 July 2019. https://doi.org/10.1117/12.2519440

  • Ulixes (2022) Der Assistent. https://www.ulixes.de/der-assistent/. Zugegriffen am 7.03.2022

  • Wahl M (2017) Prozessregelung und Qualitätssicherung in Laser- und Elektronenstrahlanwendungen im visuellen und IR-Bereich. https://www.photonikforschung.de/projekte/integrierte-optik/projekt/pro-visir.html. Zugegriffen am 20.06.2020

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding authors

Correspondence to Ira Effenberger or Marco Huber .

Editor information

Editors and Affiliations

Section Editor information

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2023 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature

About this chapter

Check for updates. Verify currency and authenticity via CrossMark

Cite this chapter

Effenberger, I., Eigenbrod, H., Frommknecht, A., Jauch, C., Denecke, J., Huber, M. (2023). Qualitätssicherung in der Produktion. In: Bauernhansl, T. (eds) Handbuch Industrie 4.0. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-58532-0_166

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-58532-0_166

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-58531-3

  • Online ISBN: 978-3-662-58532-0

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

Publish with us

Policies and ethics