Download pdf - Stabilisierung von Rauheitskennwerten durch Ausblenden von Stördaten

STEIGENDE ANFORDERUNGEN AN DIE RAUHEITSMESSUNG

In den vergangenen Jahren wurde eine Vielzahl von Fertigungsverfahren ent-wickelt, um den steigenden Anforderun-gen an Oberflächen von Zylinderlaufbah-nen in Verbrennungsmotoren gerecht zu werden. So werden Laufbahnen heute serienmäßig mit Lasern belichtet [1] bezie-hungsweise strukturiert [2], porenhaltige Spritzschichten gehont [3] oder Mikro-materialausbrüche gezielt freigelegt [4]. Im Allgemeinen setzt man heute das tak-tile Tastschnittverfahren ein, um derar-tige Oberflächen zu beurteilen. Vor allem die Kennwerte der Rk-Gruppe (Rpk, Rk, Rvk) nach DIN EN ISO 13565-2 [5], wel-che Aussagen bezüglich des Spitzenan-

teils (Rpk), des Plateaus (Rk) und des Ölrückhaltevolumens (Rvk) der Oberflä-che ermöglichen, werden zur Charakte-risierung herangezogen [5]. Allerdings stellt der Trend zur Mikrostrukturierung die konventionelle Rauheitsmesstechnik vor neue Herausforderungen. So werden teilweise Strukturen wie Poren oder Lun-ker im Rauheitsschrieb dargestellt, die durch den Fertigungsprozess nur mar-ginal oder gar nicht beeinflussbar sind. Man kann mit einer Rauheitsmessung oft nur den Zustand der finalen Ober-fläche beurteilen, nicht aber den Fer-tigungsprozess an sich. Des Weiteren beeinflussen derartige Strukturen die ohnehin schon natürliche Streuung der Oberflächenkennwerte signifikant. Um eine sinnvolle Beurteilung der Fer-

tigungsprozesse zu erreichen, kann man eine 3D-Rauheitsmessung der Oberfläche anstreben. Dies führt zu Herausforde-rungen wie der detaillierten Analyse der verwendeten Messsysteme [6] und geeig-neter 3D-Kennwerte [7]. Man kann aber auch die konventionelle Rauheitsmess-technik nutzen und die enthaltenen Störstrukturen (beispielsweise Poren, Lunker, Materialausbrüche) ausblenden, um eine adäquate Auswertung anhand der bekannten und etablierten Rk-Gruppe [5] vorzunehmen. Dazu kann man mehr-fach die Oberfläche messen und heuris-tisch versuchen, keine ungewünschten Strukturen zu ermitteln, oder eine Aus-wertung anstreben, die entsprechende Strukturen für die Kennwertberechnung vernachlässigt. Eine solche Auswertung

AUTOREN

DIPL.-ING. (FH) SEBASTIAN PEHNELT

ist Mitarbeiter in der Prüfmittelplanung für Aggregate

bei der Audi AG in Ingolstadt.

DIPL.-ING. (FH) PETER DOLLINGER

ist Leiter der Technologieplanung Aggregate/EMotoren bei

der Audi AG in Ingolstadt.

PROF. DR.-ING. JÖRG SEEWIGist Leiter des Lehrstuhls für

Messtechnik und Sensorik (MTS) der Technischen Universität

Kaiserslautern.

DIPL.-ING. MATTHIAS EIFLERist Wissenschaftlicher Mitarbeiter

am Lehrstuhl für Messtechnik und Sensorik (MTS) der Technischen

Universität Kaiserslautern.

STABILISIERUNG VON RAUHEITSKENNWERTEN DURCH AUSBLENDEN VON STÖRDATENBei der Rauheitsmessung von gehonten Oberflächen, beispielsweise Zylinderlaufbahnen, treten in den Mess-

daten immer wieder einzelne signifikante Oberflächenstrukturen als Störstellen auf, die die Rauheitskennwerte

massiv beeinflussen können. Daher werden in der Industrie gezielt Störstellen aus den Messdaten ausgeblendet,

was bisher allerdings nach subjektiven Bewertungskriterien erfolgt. Der Lehrstuhl für Messtechnik und Sensorik

der Technischen Universität Kaiserslautern und Audi haben einen neuen Algorithmus entwickelt, der Störstellen

nach objektiven Kriterien ausblendet und so die Stabilität der Rauheitskenngrößen erhöht.

ENTWICKLUNG MESS- UND PRÜFTECHNIK

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Mess- und Prüftechnik

wird hier vorgestellt. Dabei können durch die Implementierung des Filters zur robusten Ausbruchunterdrückung durch Flächenintegration gezielt Störstel-len bei bekannten Oberfl ächen entfernt werden. Die Auswertung des Restprofi ls erfolgt dann anhand der Rk-Gruppe [5].

GEGENSTAND DER ENTWICKLUNG

Im Fokus der Untersuchung stand die Laufbahnoberfl äche des Zylinderkurbel-gehäuses eines Reihen-Vierzylindermo-tors mit einer Diamant-Fluidstrahl-Glätt-honung (FG-Honung) [4]. In aller Regel fi nden sich in bis zu einem Drittel der Rauheitsschriebe Ausbrüche, die eine Beurteilung des reinen Honprozesses ver-fälschen. Ein solcher Rauheitsschrieb ist in ❶ (oben) dargestellt. Hier kann festge-stellt werden, dass es zwei Riefen gibt, die deutlich aus dem gehonten Profi l ausreißen. Aufgrund der Tatsache, dass beispielsweise der Rvk-Wert nur mit einer sehr geringen Anzahl an Profi lpunkten ermittelt wird, führen solche Ausreißer zu einer enormen Verfälschung des Kennwerts.

Mit herstellerspezifi scher Software ist es heute bereits möglich, bestimmte An -teile aus den Profi ldaten zu eliminieren. Problematisch ist dabei, dass man Daten

eliminiert, ohne die Statistik der Oberfl ä-che zu berücksichtigen [8]. Diese Tatsa-che bot den Anlass, ein Filter zu entwi-ckeln, welches automatisch und werker-unabhängig die Störstrukturen aus dem Profi l entfernt und eine adaptive Unter-drückung von Ausreißerstellen gewähr-leistet. In ① (unten) ist ersichtlich, dass

das gezeigte Profi l einen großen Flächen-anteil von Poren aufweist und so die Flächen der Störstellen eindeutig hervor-treten. Folgend werden zwei Ansätze zur Unterdrückung von Ausreißern vor-gestellt, welche in der Industrie schon an gewendet werden. Danach wird ein neuer, verbesserter Ansatz vorgestellt.

❶ Beispielhaftes Honprofi l: Profi l (oben) und Riefenfl äche (unten)

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Mess- und Prüftechnik

STAND DER TECHNIK

An einem Beispiel der Mahr GmbH wird eine Möglichkeit zur Riefenunterdrückung aufgezeigt, welche bereits in der Praxis genutzt wird [8]. Dabei wird nach der Definition eines bestimmten Fensters eine Filterung der Oberfläche ausgeführt. Parameter des Filters sind seine Fenster-breite und -höhe. Der Bediener kann ent-scheiden, inwieweit Poren oder Aufwürfe für die Auswertung be rücksichtigt wer-den sollen oder nicht. An schließend wird die Oberfläche an den definierten Stellen manipuliert. Ein Beispiel bei der Ermitt-lung von Rz wird in ❷ [8] dargestellt. Der Rz-Wert ohne die Ausblendung der Poren beträgt 6,89 µm. Werden die Poren, wie durch die rote Filterlinie dargestellt, nicht für die Auswertung berücksichtigt, ergibt sich ein Rz-Wert von 4,46 µm.

Grundlage dieser Filtermethode ist die manuelle Ausführung des Vorgangs durch einen Bediener. Hierdurch kommt es möglicherweise zur Anwendung von subjektiven Bewertungskriterien sowie zur Vernachlässigung der Statistik der Oberfläche.

Die Jenoptik Industrial Metrology Germany GmbH bietet ebenfalls ein Filter-verfahren zur Stördatenausblendung an, ❸ [9]. Dabei wird das Profil ausgerichtet und anschließend eine robuste Filterung im Welligkeits- und Rauheitsprofil aus-geführt [9]. Im Rauheitsprofil wird eine Parallele in einem definierten Abstand (n-fache Standardabweichung) zur Abszisse im Oberflächenprofil verscho-ben. Die Schnittpunkte zwischen dieser Parallelen und dem Profil stellen die Detektionsschwelle für Ausreißer aus dem Profil dar [9]. Ausgehend von den so detektierten Schnittpunkten wird der Schnittpunkt mit der Abszisse gesucht. Die ermittelten Störstellen werden an -schließend entfernt und linear inter poliert, bevor die Kennwertberechnung durch-geführt wird [9]. Nachteil dieses Verfah-

rens ist, dass es primär auf die Tiefe der Stördaten reagiert. Die Signifikanz von Stördaten wird jedoch häufig durch ihre Fläche charakterisiert und nicht durch ihre Tiefe. Neben dieser Mö glichkeit kann außerdem eine morpho logische Filterung aus der Konturmesstechnik eingesetzt werden, um Stördaten zu eliminieren [10].

BESCHREIBUNG DES ENTWICKELTEN ALGORITHMUS

Grundsätzlich gilt, dass jeder Rauheits-kennwert eine statistische Streuung in Abhängigkeit der Feinstruktur der Ober-fläche aufweist [11]. Der Fertigungspro-zess, der zur Erzeugung der Oberfläche eingesetzt wird, prägt die charakteris-tischen Eigenschaften der Oberfläche wesentlich. Es kann weiterhin festge-stellt werden, dass die Werte von Rvk und Rpk auf realen Oberflächen beson-ders stark streuen, da zu Ihrer Ermitt-lung nur ein sehr geringer Anteil der Profildaten genutzt wird [11]. Daher ist es sinnvoll, eine Stabilisierung von Rvk-Werten auf realen Oberflächen herbei-zuführen und dabei etwaige Ausbrüche beziehungsweise Ausreißer aus dem Datensatz zu eliminieren. Dies ist, wie zuvor beschrieben, derzeit schon mög-lich, allerdings kommen hier teilweise eher subjektive Bewertungskriterien zum Einsatz. Der hier neu vorgestellte Algo-

rithmus zur robusten Ausbruchunter-drückung durch Flächenintegration hin-gegen arbeitet nach objektiven Kriterien.

Ein detaillierterer Ablauf des Algo-rithmus ist in ❹ dargestellt. Nach der Berechnung des Rauheitsprofils unter Anwendung eines robusten Profilfilters nach ISO/TS 16610-31 [12] wird der Flä-cheninhalt (Ai) jeder einzelnen Riefe er -mittelt. Anschließend erfolgt die Sortie-rung der Einzelflächeninhalte Ai. Nach der Ermittlung des ursprünglichen Rvk-Werts wird eine Elimination der größten Riefe ausgeführt. Danach wird der Rvk-Wert erneut berechnet. Die relative Än -derung des Rvk-Werts zeigt, inwieweit Ausreißer bereits eliminiert worden sind. Für diese Änderung wird ein Schwell-wert vorgegeben. Wird dieser Schwell-wert erreicht, kann die Lösung als kon-vergiert angesehen werden, andernfalls wird ein weiterer Iterationsschritt benö-tigt. Hierbei wird die neue größte Riefe ausgeblendet und eine erneute Berech-nung des Rvk-Werts ausgeführt.

Nachfolgend soll der Algorithmus an einem Beispiel erläutert werden. Bei dem Profil aus ① (oben) werden die Riefenflä-chen ermittelt, welche in ① (unten) dar-gestellt sind. Die Riefenflächen werden nach ihrer Größe sortiert, was in ❺ (oben) dargestellt ist. In ⑤ (Mitte) ist der zugehö-rige Rvk-Wert nach Elimination der jewei-ligen Riefen gezeigt. Wie in ⑤ (unten)

❷ Beispiel der Filtermethode der Mahr GmbH [8]

❸ Beispiel der Filtermethode der Jenoptik Industrial Metrology Germany GmbH [9]


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ersichtlich ist, nimmt die Änderung des Rvk-Werts mit absteigender Riefengröße sehr schnell ab. Nach Entfernung der

zweiten Riefe in diesem Beispiel wird der vorgegebene Schwellwert bereits unterschritten.

❹ Ablauf des vorgestellten Algorithmus

❺ Vorgehen beim Algorithmus: Riefenflächen nach Größe sortiert (oben), Rvk-Werte sortiert (Mitte), Änderung des Rvk-Werts (unten)

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Die entfernten Ausbrüche werden für die nachfolgende Berechnung der Rau-heitskenngrößen nicht mehr berücksich-tigt. Somit werden die Rauheitskennwerte unter der Annahme ermittelt, dass die Oberfläche nicht durch Ausbrüche ver-fälscht worden ist. Eine analoge Anwen-dung kann auch erfolgen, wenn die Aus-reißer in Form von Spitzenwerten (Peaks) auftreten. Somit kann ebenfalls eine Korrektur des Rpk-Werts erfolgen. Nach der hier gezeigten Filterung der Oberflä-che können wie gewohnt alle Rauheits-kennwerte ermittelt werden.

ANWENDUNG BEI REALEN MESSDATEN

Wie nachfolgend gezeigt wird, hat die Auswertung einen wesentlichen Einfluss auf die berechneten Kennwerte. Dabei wird derselbe Datensatz mit verschiede-nen Auswertestrategien untersucht und die errechneten Rk-Parameter (Rpk, Rk,

Rvk) werden verglichen. Die Ergebnisse der verschiedenen Auswertestrategien sind in ❻ dargestellt. Zunächst wird das Sonderfilterverfahren nach DIN EN ISO 13565-1 [13] angewendet. Es ist zu erken-nen, dass das Profil und somit die Rau-heitskennwerte verfälscht werden, da das Sonderfilter Aufwürfe im Bereich der großen Riefe erzeugt. Da die Riefe, die als Ausreißer angesehen werden kann, berücksichtigt wird, ergibt sich auch ein stark verfälschter Wert für Rvk.

Die zweite Auswertung erfolgt nach ISO/TS 16610-31 [12]. Man erkennt, dass durch die robuste Gaussfilterung zunächst eine stabilere Ermittlung des Rpk-Werts ermöglicht wird. Der Rvk-Wert hingegen wird durch den Ausreißer weiterhin stark beeinflusst.

Bei der dritten Auswertung wird zu -sätzlich zum robusten Profilfilter noch der vorgestellte Algorithmus zur robusten Ausbruchunterdrückung durch Flächen-integration angewendet. Im Ergebnis ist

ersichtlich, dass sich nun anhand der robusten Kennwertermittlung von Rvk und Rpk der Honprozess unabhängig von stochastisch auftretenden Stördaten beurteilen lässt.

ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK

Eine Unterdrückung von Stördaten wird in der Industrie (beispielsweise bei der Jenoptik Industrial Metrology Germany GmbH und der Mahr GmbH) bereits durchgeführt, hat in der jetzigen Form jedoch Nachteile bei der Anwendung. Es ist zu erwarten, dass derartige Verfahren weitere Verbreitung finden werden, da sie wirtschaftliche Vorteile bieten.

In diesem Beitrag wird ein verbesserter Algorithmus vorgestellt, der eine Un ter -drückung von Stördaten nach objektiven Bewertungskriterien gewährleistet. Dies führt bei vielen Messungen zu einer Zeitersparnis, da diese nicht erneut durch-

❻ Auswertestrategien für Messdaten mit Honriefen


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geführt werden müssen, sondern die Kor rektur der unerwünschten Abwei-chungen im Auswertevorgang erfolgt. Eine serienmäßige Auswertung und Gegenüberstellung der Kennwerte wird bereits durchgeführt. Das Auswerte modul zur robusten Ausreißerunter drückung durch Flächen integrale auf Basis des vorgestellten von Audi und dem Lehr-stuhl für Messtechnik und Sensorik der Technischen Universität Kaiserslautern MTS entwickelten Algorithmus ist in der Programmiersprache C++ erstellt worden und kann herstellerunabhängig zur Rauheitsmessung von Zylinderlauf-bahnen eingesetzt werden.

LITERATURHINWEISE[1] Lindner, H. et al.: Präzisionsbearbeitung von Grauguß-Zylinderlaufbahnen von Verbrennungs kraft-maschinen mit UV-Photonen. Abschlussbericht, Förderkennzeichen 13N6865 und 13N6927, 1999[2] Flores, G. et al.: Funktionsgerechte Endbear-beitung von Zylinderbohrungen aus Gusseisen. In: MTZ 68 (2007), Nr. 3, S. 181 ff.[3] Barbezat, G.; Schmid, J.: Plasmabeschichtungen von Zylinderkurbelgehäusen und ihre Bearbeitung durch Honen. In: MTZ 62 (2001), Nr. 4, S. 314 ff.[4] Seck, E.; Strobel, J.: Diamant-Fluidstrahl-Glätt-honung – Ein neues Verfahren zur Bearbeitung der Zylinderlaufbahnen von Kurbelgehäusen aus Grau-guss. In: MTZ 62 (2001), Nr. 2, S. 184 ff.[5] DIN EN ISO 13565-2: Geometrische Produkt-spezifikationen (GPS) – Oberflächenbeschaffenheit: Tastschnittverfahren, Teil 2: Beschreibung der Höhe mittels linearer Darstellung der Materialanteilkurve. April 1998[6] Pehnelt, S. et al.: Vergleichende Untersuchung optischer Oberflächenmessgeräte mit einem Chirp-Kalibriernormal. In: Technisches Messen 78 (2011), S. 457 ff.[7] Pehnelt, S. et al.: Topografiebeurteilung von Zylin-derlaufbahnen. In: MTZ 74 (2013), Nr. 4, S. 320 ff.[8] Mahr GmbH: Interne Information zur Software-option „Spezialporenfilter“. 2012[9] Jenoptik Industrial Metrology Germany GmbH: Interne Information zur Softwareoption „Porenfilter“. 2007 [10] Volk, R.; Ville, J. F.: Filters for contour mea-surement. 10. Internationale Konferenz „Metrology and Properties of Engineering Surfaces“. Saint Etienne (Frankreich), 2005[11] Seewig, J.: The Uncertainty of Roughness Parameters. In: Sensor 2013, S. 291-296[12] ISO/TS 16610-31: Geometrische Produkt-spezifikation (GPS) – Filterung, Teil 31: Robuste Profilfilter: Gausssche Regressionsfilter. 2011[13] DIN EN ISO 13565-1: Geometrische Produkt-spezifikationen (GPS), Oberflächenbeschaffenheit – Tastschnittverfahren, Teil 1: Filterung und allge-meine Messbedingungen. 1997

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