Airbag-Bauteile auf Vollständigkeit prüfen: Netz, Bolzen, Löcher, Perforation und Label vor dem Einbau

An einem Airbagteil tragen oft unscheinbare Merkmale die Funktion: das umspritzte Netz im Schusskanal, eine durchgeschnittene Perforation, kleine Löcher im Kunststoffträger, eine Schnur oder das Label. Keines davon lässt sich sinnvoll in einem Messwert ausdrücken. Die Station hat es erzeugt oder nicht. Dieser Beitrag richtet sich an Qualitäts- und Fertigungsingenieure bei Zulieferern von Airbag-, Gurtstraffer- und Interieurteilen mit Insassenschutzfunktion. Er geht dokumentierte Anwendungen der Reihe nach durch, vom Netz in schwarzem Kunststoff bis zum Label hinter dem Display. Eine abgenommene Prüfung ist nicht darunter.

Wichtige Punkte im Überblick

Netz, Perforation, Löcher, Schnur und Label tragen am Airbagteil die Funktion, und obwohl sie an ganz unterschiedlichen Stationen entstehen, lautet die Prüffrage jedes Mal: vorhanden, ja oder nein.
In der Anwendungspraxis entscheiden die Randbedingungen über Kamera, Beleuchtung und Geräteklasse, etwa kleine Löcher auf großem Abstand, ein schwarzes Netz in schwarzem Kunststoff oder ein verdreht liegendes Label.
Für Perforation und Löcher ist Durchlicht vorgesehen, weil ein vollständiger Schnitt oder ein offenes Loch Licht durchlässt und ein stehengebliebener Steg oder ein fehlendes Loch nicht.
Für Scheiben in mehreren Kavitäten eines Werkzeugs bestätigt ein einzelner Tastpunkt nur die Kavität, auf die er zielt, deshalb braucht es ein flächiges Bild oder einen Prüfpunkt je Kavität.
Das Airbaglabel soll schon in der Linie abgefragt werden, weil die Prüfung am Bandende erst nach der Displaymontage kommt und ein fehlendes Label dann die vollständige Demontage des Displays erfordert.

Loch, Schnitt, Netz, Schnur: Merkmale, die entweder da sind oder nicht

Die Merkmale entstehen an ganz unterschiedlichen Stationen. Netz und Bolzen werden umspritzt, die Perforation schneidet eine Laserzelle, Scheiben legt ein Linearroboter in die Kavitäten eines Werkzeugs, und das Label kommt in der Montage hinzu. Die Prüffrage ist trotzdem jedes Mal dieselbe: vorhanden, ja oder nein.

Einfach ist die Aufgabe dadurch nicht. Kleine Löcher auf großem Abstand, ein schwarzes Netz in schwarzem Kunststoff und ein Label, das verdreht oder abgeknickt liegen kann, bestimmen Kamera, Beleuchtung und Geräteklasse. In der Anwendungspraxis sind es genau diese Randbedingungen, an denen sich die Auswahl entscheidet, nicht die Frage selbst.

In mehreren Anwendungen ist zusätzlich gefragt, ob Netz und Bolzen an der richtigen Position sitzen, ob eine Scheibe verkippt liegt oder ob die Schnur eingehängt ist; diese Lagefragen und der Nachweis im Audit gehören zum Artikel über die Lagekontrolle an sicherheitsrelevanten Bauteilen.

Umspritztes Netz und Bolzen im schwarzen Kunststoff

Bei einem Interieurzulieferer geht es um einen Querträger. Zwei Artikel laufen über dieselbe Station, und ein Controller soll zwei Kameras bedienen. Die erste Kamera sieht ein Airbagnetz in einem Feld von etwa 300 x 300 mm, die zweite Einlegeteile in schwarzem Kunststoff auf etwa 70 x 70 mm. Vorgesehen sind für das Netz eine multispektrale Beleuchtung und für die Einleger ein Polarisationsfilter vor dem Objektiv. Ob das Umspritzen selbst fehlerfrei gelungen ist, ist dort ebenfalls gefragt, doch diese Bewertung gehört zur Oberflächen- und Defektprüfung.

Ein anderer Zulieferer braucht eine Schusskanalprüfung. Beschrieben sind zwei Konfigurationen: eine mit drei Kameras unterschiedlicher Auflösung, eine mit drei gleichen Kameras, beide mit Polarisationsfilter. Im Vordergrund steht, ob das umspritzte Netz und die Bolzen vorhanden sind.

Beide Stationen brauchen mehrere Kameras an einem Controller. Dafür passt die High-Performance Bildverarbeitung mit integrierter AI der Modellreihe VS-G, die bis zu acht Kameras betreibt. Multispektrale Aufnahme ist dort mit Schwarzweißkameras dokumentiert, nicht mit jedem Kameratyp, was bei der Kamerawahl für das Netz zu beachten ist. Ob sich Netzfäden im schwarzen Umspritzmaterial deutlich genug abheben, zeigt erst ein Test am Originalteil.

Perforation und Löcher: Durchlicht und Achse für Links- und Rechtslenker

In einer Laserschneidzelle für Airbags muss die Perforation durchgeschnitten sein. Die Prüfung beschränkt sich ausdrücklich auf die Anwesenheit des Schnitts. Das Bildfeld liegt bei etwa 300 x 300 mm, der Arbeitsabstand bei mindestens 500 mm, und für die Prüfung ist rund eine Sekunde vorgesehen. Während der Aufnahme hält ein Roboter das Teil. In Frage kommt die All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS mit Durchlicht. Der Gedanke hinter dem Durchlicht ist einfach: Ein vollständiger Schnitt lässt Licht durch, ein stehengebliebener Steg nicht. Dieselbe Aufgabe enthält Vakuumlöcher mit Durchmessertoleranz, eine Maßaufgabe, die in diesem Beitrag außen vor bleibt.

Eine zweite Aufgabe betrifft einen Kunststoffträger, in dem mehrere Löcher mit einem kleinsten Durchmesser von 1 mm vorhanden sein sollen. Die Kamera arbeitet aus weniger als einem Meter, unter den Löchern lässt sich eine Hintergrundbeleuchtung anbringen. Für Links- und Rechtslenker verfährt eine Linearachse die Kamera, deshalb sind zwei Beleuchtungen eingeplant. Die Variante kommt hier aus dem Auftrag, die Station muss sie nicht erst im Bild erkennen.

In Frage kommen zwei Wege: ein AI Vision-Sensor der Modellreihe IV4, mit dem die Aufgabe nach dokumentierter Einschätzung grundsätzlich lösbar ist, und die All-in-One Kamera. Die Präferenz liegt bei der Kamera, weil der Betreiber dieselbe Abfrage an anderer Stelle bereits mit einem VS-System durchführt.

Rechnerisch ergibt ein knapp 300 mm breites Bildfeld auf einer 5-MP-Kamera mit 2432 Pixeln Breite gut 0,1 mm je Pixel. Ein Loch von 1 mm bildet sich damit auf knapp neun Pixeln ab. Das ist ein Planungswert, keine Zusage für das reale Bild mit Durchlicht und Achsbewegung.

Steckverbinder hinter Glas und die Schnur im Höhenvergleich

An einem Airbagteil sollen zehn Stecker geprüft werden. Das Sichtfeld ist etwa 8 cm breit und liegt hinter Glas, die Teile stehen während der Abfrage still.

Für ein so kleines Feld mit stehendem Teil ist der Vision-Sensor die naheliegende Klasse. Das Werkzeug AI Identify braucht zum Start die Registrierung eines einzigen Gutbilds, weiteres Anlernen ist möglich. Erhält jeder Stecker ein eigenes Werkzeug, belegen die zehn Stecker zehn der bis zu 64 Prüfwerkzeuge eines Programms. Die Glasscheibe gehört in den Test, weil sie Reflexe ins Bild bringen kann.

An einem Airbagstandort im Ausland sollen Löcher und eine Schnur als vorhanden erkannt werden. Für die Schnur ist ein Bildbasierter Höhenvergleichssensor der Modellreihe IX in Betracht gezogen. Ein Höhenvergleich bietet sich an, wenn sich ein Merkmal eher durch seine Höhe als durch seinen Kontrast vom Untergrund abhebt.

Scheiben in sechzehn Kavitäten: das Werkzeug prüfen, bevor es Schaden nimmt

Für ein Gurtstraffersystem bestückt ein Linearroboter ein Werkzeug mit Scheiben. Mehrere Werkzeuge stehen in Reihe, zusammen mit 16 Kavitäten auf rund 500 mm Länge. Die Scheiben sind identisch, das Werkzeug ist ölig oder gefettet. Liegt eine Scheibe nicht richtig, nehmen Komponenten des Werkzeugs Schaden. Vom Gesamttakt von gut 20 Sekunden bleiben für die Prüfung etwa zwei Sekunden.

Die Aufgabe zeigt eine Grenze der Sensorklasse. Ein einzelner Tastpunkt bestätigt nur die Kavität, auf die er zielt; für sechzehn Kavitäten braucht es entweder ein flächiges Bild oder mehrere Prüfpunkte. Notiert sind ein 2D-Ansatz, ein 3D-Ansatz und als Alternative mehrere Höhenvergleichssensoren aus etwa einem halben Meter Abstand unter rund 45 Grad.

Für die reine Anwesenheit genügt ein Unterschied zwischen leerer und belegter Kavität. Wie viele Kavitäten ein Höhenvergleichssensor in einem Bild abdeckt, ist vor der Auswahl zu klären, ebenso, wie Öl und Fett auf dem Werkzeug das Bild verändern.

Das Airbaglabel in der Linie statt am Bandende

Eine weitere Aufgabe betrifft ein Airbaglabel für Fahrzeuge eines Exportmarkts. Am Bandende wird das Label zwar geprüft, zu diesem Zeitpunkt ist das Display aber schon montiert. Fehlt das Label, muss das Display vollständig demontiert und das Label dahinter eingesetzt werden, mit entsprechendem Aufwand und Kosten. Die Anwesenheit soll deshalb schon in der Linie abgefragt werden.

Für den Vision-Sensor spricht, dass AI Identify laut Dokumentation unabhängig von der Orientierung erkennt. In der dokumentierten Anwendung gilt die Erkennung auch bei stark verdrehtem Label als sehr stabil; das ist eine Einschätzung aus der Anwendung, keine Gerätespezifikation. Als Alternative ist beschrieben, allein über das Lesen des Barcodes auf dem Label zu prüfen, was bei einem abgeknickten Label weniger sicher wäre; das Lesen selbst und der Inhalt des Labels gehören zu Codelesen und Kennzeichnung.

Häufige Fragen

F Welche Merkmale an Airbagteilen werden als reine Anwesenheit geprüft?

In dokumentierten Anwendungen sind es das umspritzte Netz und die Bolzen im Schusskanal, die durchgeschnittene Perforation, Löcher im Kunststoffträger, eine Schnur, Scheiben in den Kavitäten eines Werkzeugs und das Airbaglabel. Allen gemeinsam ist, dass die Station nur feststellt, ob das Merkmal da ist. Lage, Maß und Defekt sind eigene Prüfaufgaben.

F Warum wird für Perforation und Löcher Durchlicht vorgesehen?

Ein vollständiger Schnitt oder ein offenes Loch lässt Licht durch, ein stehengebliebener Steg oder ein fehlendes Loch nicht. Mit einer Beleuchtung hinter dem Teil wird die Anwesenheit so zu einem hellen oder dunklen Bereich im Bild. Voraussetzung ist, dass sich unter dem Teil eine Beleuchtung anbringen lässt, was in den beschriebenen Anwendungen jeweils möglich ist.

F Reicht ein Vision-Sensor für Löcher von 1 mm aus weniger als einem Meter Abstand?

In einer dokumentierten Anwendung gilt die Aufgabe mit dem AI Vision-Sensor der Modellreihe IV4 als grundsätzlich lösbar. Die Präferenz lag bei der All-in-One Kamera, weil der Betreiber sie an anderer Stelle für dieselbe Abfrage nutzt. Rechnerisch fallen bei knapp 300 mm Bildbreite und 5 MP knapp neun Pixel auf ein Loch von 1 mm.

F Wie prüft man Scheiben in mehreren Kavitäten eines Werkzeugs?

Ein einzelner Messpunkt reicht für eine Reihe von Kavitäten nicht, gebraucht wird ein flächiges Bild oder ein Prüfpunkt je Kavität. In einer dokumentierten Anwendung sind dafür ein 2D-Ansatz, ein 3D-Ansatz und mehrere bildbasierte Höhenvergleichssensoren notiert. Öl und Fett auf dem Werkzeug gehören in den Test.

F Wie viele Kameras braucht eine Netzprüfung im Schusskanal?

Die dokumentierten Konfigurationen sehen zwei bis drei Kameras an einem Controller vor, teils mit unterschiedlicher Auflösung. Die High-Performance Bildverarbeitung mit integrierter AI der Modellreihe VS-G betreibt bis zu acht Kameras an einem Controller. Ein Polarisationsfilter vor dem Objektiv ist in beiden Anwendungen vorgesehen.

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