Für das zerstörungsfreie Prüfverfahren von Batterieseparatoren wurden in Ab-schnitt 4.2 technische und prozessuale Anforderungen aus dem Stand der For-schung und Technik abgeleitet. Diese werden zur Bewertung des Verfahrens sowie der Methode zur Klassifikation hinsichtlich ihres Erfüllungsgrades über-prüft. Die Resultate sind in Tabelle 29 dargestellt und werden im Folgenden erläutert.
Optische Verfahren sind berührungslos und unabhängig vom elektrischen Leit-verhalten des Materials. Die Möglichkeit der Darstellung des Prüfmerkmals geht über diese kategorische Betrachtung hinaus. Hierzu gehört neben der reinen Darstellung von Ungänzen auch die Richtigkeit der Detektion im Sinne einer vollflächigen Erkennung. Dies ist erforderlich für eine korrekte Berechnung der Objektmerkmale, welche die Grundlage für die Klassifikation darstellen. In Ab-schnitt 7.3 konnte gezeigt werden, dass das Verfahren nach Otsu dies mittels einer automatisierten und reproduzierbaren Schwellwertermittlung mit hoher Genauigkeit ermöglicht. Die beiden Anforderungen können daher als vollständig erfüllt betrachtet werden.
Zudem werden Batterieseparatoren als Endlosmaterial in einem Extrusionspro-zess hergestellt. Die hohen Bahngeschwindigkeiten von 100 minm stellen erhebli-che Geschwindigkeitsanforderungen an die Bildaufnahme sowie die gesamte Bildverarbeitungskette. Alle Schritte der Bildverarbeitung, d. h. die
Vorverarbei-tung sowie die Segmentierung, wurden maßgeblich unter dem Gesichtspunkt der Verarbeitungsgeschwindigkeit ausgewählt. In der technischen Umsetzung des Verfahrens in Kapitel 6 wurde, unter Berücksichtigung der Einfachheit der Im-plementierung, das Verfahren für eine eingeschränkte Materialgeschwindigkeit von 10 m
min realisiert. Die Skalierbarkeit der Bildaufnahme wurde in Abschnitt 6.6 erfolgreich geprüft.
Die Integrierbarkeit des Verfahrens in den Prozess ist – neben der oben betrach-teten Geschwindigkeit – in erster Linie die Möglichkeit der vollflächigen Prü-fung. Dies konnte durch die Betrachtung der Skalierbarkeit der Umsetzung des Verfahrens in Abschnitt 6.6 sichergestellt werden.
Eine Betrachtung der Investitionskosten des Verfahrens erfolgt in Abschnitt 8.4.
Tabelle 29: Erfüllungsgrad der technischen und prozessualen Anforderungen
Anforderungen Erfüllungsgrad
Technische
Darstellung der Prüfmerkmale Berührungslosigkeit
Geschwindigkeit der Signalaufnahme Integrierbarkeit in den Prozess
Niedrige Auflösung
Investitionskosten vgl. Abschnitt 8.4
Prozessuale
Hohe Genauigkeit der Klassifikation Hohe Geschwindigkeit der Klassifikation Mehrklassen-Fähigkeit der Modellierung Menschenlesbarkeit der Modelle
Robustheit gegenüber Rauschen Geringe manuelle Aufwände Flexibilität des Verfahrens Möglichkeit der Regelinduktion
Anforderung nicht erfüllt Ansätze vorhanden
Wichtige Aspekte umgesetzt Anforderung überwiegend erfüllt Anforderung vollständig erfüllt
Eine weitere Herausforderung der Prüfung von Batterieseparatoren stellt – trotz der hohen zu detektierenden Flächeninhalte – die benötigte niedrige Auflösung von 20 μm dar. Jedoch ist dies durch heutige Zeilenkamerasysteme realisierbar.
Eine weitere Herausforderung resultiert indirekt aufgrund der benötigten gerin-gen Pixelgröße der Sensoren, welche eine geringere Empfindlichkeit aufweisen.
Eine Lösung hierfür ist die Verwendung einer Zeilenkamera mit mehreren Zei-len.
Die Auswahl von Entscheidungsbäumen als maschinellen Lernalgorithmus geht relativ zur nicht-linearen Modellierung, bspw. mittels SVM, mit einer geringeren Genauigkeit einher. Die Genauigkeit der Klassifikation ist darüber hinaus abhän-gig vom Datensatz. Hierbei konnte durch die Methode zur Klassifikation von Ungänzen eine hohe Validität der Objektmarkmale hergestellt werden. Anhand der exemplarischen Anwendung der Methode in einem Anwendungsbeispiel konnte ferner gezeigt werden, dass durch die generierten Klassifikationsmodelle hohe Sensitivitätswerte sowie eine hohe Vertrauenswahrscheinlichkeit erreicht wird.
Hinsichtlich der Geschwindigkeit des Verfahrens in der Klassifikationsphase ist gleichzeitig die Möglichkeit der Regelinduktion zu nennen. Diese ermöglicht eine Überführung der generierten Modelle in Parallelepiped-Klassifikatoren, welche die einfachste und schnellste Variante der Klassifikation darstellen. Zu-dem wurde hier eine Kompatibilität zu heutigen Bildverarbeitungssystemen geschaffen.
Vorteile von Entscheidungsbäumen, welche auch für deren Auswahl entschei-dend waren, sind ihre Mehrklassen-Fähigkeit, welche hinsichtlich der Klassifika-tion von Ungänzen zwingend erforderlich ist, sowie die Menschenlesbarkeit der Modelle. Diese konnte genutzt werden, um die Methode zur Klassifikation um eine Plausibilitätskontrolle der im Modell verwendeten Merkmale zu erweitern.
Ein weiterer Vorteil von Entscheidungsbäumen ist deren Robustheit gegenüber fehlender Daten. Im Gegensatz dazu besteht aber eine geringe Robustheit gegen-über irrelevanter Merkmale sowie verrauschten Daten. Hinsichtlich irrelevanter Merkmale wurde in der Methode zur Klassifikation zunächst eine Vorverarbei-tung implementiert, durch welche Positionsinformationen entfernt werden. Dies wird zusätzlich mittels der Plausibilitätskontrolle anhand der Modelle verifiziert.
Verrauschte Daten sind im vorliegenden Anwendungsfall auf eine schlechte Qualität der Bilddaten zurückzuführen. Dies wurde mittels der automatisierten und reproduzierbaren Segmentierung verhindert.
Eine Klassifikation ist im Kontext des maschinellen Lernens als überwachtes Verfahren einzustufen, weshalb die Zuordnung der Klassen durch den Benutzer erfolgen muss. Des Weiteren benötigen Algorithmen des maschinellen Lernens freie Parameter, welche vom Anwender vorzugeben sind. Hierdurch resultiert ein Erfordernis nach manuellen Aufwänden. In der Methode zur Klassifikation wur-den diese Umfänge durch die Anwendung eines Versuchsplans für die Benutzer-eingaben sowie einer definierten Priorisierung der Sensitivitäten erheblich redu-ziert. Die Modellierung sowie die Auswertung der Kennzahlen erfolgt automati-siert.
Die hohe Variantenvielfalt an Batterieseparatoren mit spezifischen Eigenschaften erfordert eine hohe Flexibilität der Parameter. Dies wurde in Bezug auf alle Bildverarbeitungsschritte durch den Verfahrensentwurf in Kapitel 4 umgesetzt und durch die Methode zur Klassifikation beherrschbar gemacht. Hierdurch konnte in Verbindung mit der geringen Trainingszeit von Entscheidungsbäumen eine hohe Praxistauglichkeit ermöglicht werden.
Zusammenfassend werden die Anforderungen an das Verfahren zur Klassifikati-on vKlassifikati-on Ungänzen bei der optischen Prüfung vKlassifikati-on Batterieseparatoren hinreichend erfüllt.