Die automatisierte Röntgeninspektion (AXI) ist eine Technologie, die auf den gleichen Prinzipien wie die automatisierte optische Inspektion (AOI) basiert.Es verwendet Röntgenstrahlen anstelle von sichtbarem Licht als Quelle, um automatisch Merkmale zu prüfen, die normalerweise nicht sichtbar sind.
Die automatisierte Röntgeninspektion wird in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen eingesetzt, vor allem mit zwei Hauptzielen:
Prozessoptimierung, d. h. die Ergebnisse der Inspektion werden zur Optimierung nachfolgender Bearbeitungsschritte genutzt,
Die Erkennung von Anomalien, dh das Ergebnis der Inspektion, dient als Kriterium für die Ablehnung eines Teils (wegen Ausschuss oder Nacharbeit).
Während AOI hauptsächlich mit der Elektronikfertigung in Verbindung gebracht wird (aufgrund der weit verbreiteten Verwendung in der Leiterplattenherstellung), verfügt AXI über ein viel breiteres Anwendungsspektrum.Es reicht von der Qualitätsprüfung von Leichtmetallfelgen bis zur Erkennung von Knochenfragmenten in verarbeitetem Fleisch.Überall dort, wo große Mengen sehr ähnlicher Artikel nach einem definierten Standard hergestellt werden, ist die automatische Inspektion mithilfe fortschrittlicher Bildverarbeitungs- und Mustererkennungssoftware (Computer Vision) ein nützliches Werkzeug zur Qualitätssicherung und Verbesserung der Ausbeute bei der Verarbeitung und Fertigung.
Mit der Weiterentwicklung der Bildverarbeitungssoftware ist die Zahl der Anwendungen für die automatisierte Röntgeninspektion enorm und wächst ständig.Die ersten Anwendungen fanden in Branchen statt, in denen der Sicherheitsaspekt von Komponenten eine sorgfältige Prüfung jedes hergestellten Teils erforderte (z. B. Schweißnähte für Metallteile in Kernkraftwerken), da die Technologie anfangs erwartungsgemäß sehr teuer war.Doch mit der breiteren Verbreitung der Technologie sanken die Preise deutlich und die automatisierte Röntgeninspektion wurde einem viel größeren Anwendungsbereich zugänglich – teilweise wiederum getrieben durch Sicherheitsaspekte (z. B. Erkennung von Metall, Glas oder anderen Materialien in verarbeiteten Lebensmitteln) oder um die Ausbeute zu steigern und die Verarbeitung optimieren (z. B. Erkennung der Größe und Lage von Löchern im Käse, um Schnittmuster zu optimieren).[4]
Bei der Massenproduktion komplexer Artikel (z. B. in der Elektronikfertigung) kann eine frühzeitige Fehlererkennung die Gesamtkosten drastisch senken, da dadurch verhindert wird, dass fehlerhafte Teile in nachfolgenden Fertigungsschritten verwendet werden.Daraus ergeben sich drei wesentliche Vorteile: a) Es erfolgt zum frühestmöglichen Zeitpunkt eine Rückmeldung darüber, ob Materialien defekt sind oder Prozessparameter außer Kontrolle geraten sind, b) es verhindert die Wertschöpfung bereits defekter Komponenten und reduziert somit die Gesamtkosten eines Defekts und c) es erhöht die Wahrscheinlichkeit von Feldfehlern des Endprodukts, da der Fehler aufgrund der begrenzten Menge an Testmustern in späteren Phasen der Qualitätsprüfung oder während der Funktionsprüfung möglicherweise nicht erkannt wird.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 28. Dezember 2021