MATLAB in der Industrie - VOLAS
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VOLAS
MATLAB in der Industrie
RWTH Aachen MATLAB Day 2019
Roland Priem, VOLAS GmbH
Inhalt VOLAS
• Kurze Vorstellung der VOLAS
• Beispiele für den Einsatz von MATLAB
– Auswertung von Messdaten
– In-House Apps
– Simulink
17.04.19; © VOLAS GmbH 2
VOLAS
VOLAS GmbH
17.04.19; © VOLAS GmbH 3
VOLAS GmbH VOLAS
• Gegründet 2014
• 4 Mitarbeiter
• Sitz in Aachen
• Entwicklung und Pro-
duktion von Sensoren und
Geräten zur Geometrie-
prüfung mit optischen
Messverfahren
Friedrich Vollmer Feinmessgerätebau GmbH (die „große Schwester“)
• Gegründet 1963
• ca. 100 Mitarbeiter
• Sitz in Hagen
• Messgeräte für Dicke und
Planheit von (Metall-)band
• Walzwerksregelungen
• ...
17.04.19; © VOLAS GmbH 4
VOLAS GmbH VOLAS
• OEM-Lieferant für Entwicklungskompetenzen:
hochspezialisierte
kundenspezifische • 3D-Konstruktion
Messsysteme • Auslegung optischer
• Entwicklung in enger Komponenten
Zusammenarbeit mit dem
OEM-Kunden • Elektronikentwicklung
• Eigene Fertigung • FPGA-Programmierung
(Endmontage, Kalibrierung • Embedded Software
und Qualifizierung)
17.04.19; © VOLAS GmbH 5
Abstandsmessung mit Lasertriangulation VOLAS
• Fokussierter Laserstrahl
trifft auf Oberfläche des
Messobjekts.
Laserstrahl • Streulicht wird unter einem
festen Winkel beobachtet
und auf einen Detektor
Detektor
abgebildet.
(Zeilenkamera)
• Ändert sich der Abstand
des Objekts in Richtung
des Laserstrahls, ändert
Abbildungsoptik sich die auch die Lage des
Lichtflecks auf dem
Gestreutes Licht Detektor.
• Mittels einer einmalig
ermittelten Kalibrierkurve
wird die Lage des
Objekt Lichtflecks in einen
Abstandswert
umgerechnet.
17.04.19; © VOLAS GmbH 6
Typische Leistungsmerkmale VOLAS
Merkmal Spezifikation
Messbereiche 4 bis 60 mm
Messfrequenz bis 80 kHz
Laserklasse 3B (20 mW)
Linearität 0.0075% vom Messbereich
(z. B. 0.9 µm bei 12 mm)
Temperaturstabilität 0.001% vom MB pro K
17.04.19; © VOLAS GmbH 7
Dickenmessung von Metallbändern VOLAS
Dicke
d = aL-(a1+a2)
Typische Mess-
unsicherheit
± 1-2 µm
17.04.19; © VOLAS GmbH 8
Im Walzwerk VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 9
Wellenmessung „LightSCOPE“ VOLAS
• Erweitert eine etablierte Familie von taktilen
Messmaschinen um eine optische Komponente.
• Zwei translatorische Achsen und eine Schwenkachse
erlauben optimale Anpassung an Bauteilgeometrie.
• Zwei orthogonale Beobachtungsrichtungen zur
Minimierung von Abschattungen.
Quelle: www.adcole.com
• Integration in Anlagensoftware über TCP/IP API.
17.04.19; © VOLAS GmbH 10Wellenmessung „LightSCOPE“ VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 11
VOLAS
MATLAB bei der VOLAS
17.04.19; © VOLAS GmbH 12VOLAS
Auswertung von Messdaten
17.04.19; © VOLAS GmbH 13Machbarkeitsstudie LightSCOPE VOLAS
Aufgabe • Messungen an einer Nockenwelle mit einem
Standardsensor in einer provisorischen
Messanordnung.
• Bestimmung typischer in der späteren Anwendung
geforderter Kenngrößen der Welle (z.B. Abstände
oder Winkel).
• Abschätzung der Streuung dieser Größen mittels
Messreihen.
Ziel • Nachweis, dass die für eine Bauteiltoleranz T
erforderliche Reproduzierbarkeit erreicht wird.
17.04.19; © VOLAS GmbH 14Messanordnung VOLAS
Laserstrahl
Verschiebung
17.04.19; © VOLAS GmbH 15Sensorrad VOLAS
1. Messung
Sensor verschieben
2. Messung
17.04.19; © VOLAS GmbH 16Rohdaten in Sensorkoordinaten VOLAS
4 4
3 3
2 2
1 1
Sensor Distance Reading [mm]
Sensor Distance Reading [mm]
0 0
-1 -1
-2 -2
-3 -3
-4 -4
-5 -5
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
Sample 10 4 Sample 10 4
90
90
120 60
120 60
20
20
150 30
150 30
10
10
180 0 0
180 0 0
210 330
210 330
240 300
240 300
270
270
17.04.19; © VOLAS GmbH 17Transformation in Maschinenkoordinaten VOLAS
90
120 60
20
150 30
10
180 0 0
210 330
240 300
270
17.04.19; © VOLAS GmbH 18Flankenerkennung und Winkelbestimmung VOLAS
90
120 60
20
150 30
10
180 0 0
210 330
240 300
270
17.04.19; © VOLAS GmbH 19Messreihe für einen Relativwinkel VOLAS
Timing Wheel - relative edge angle (7)
75.05
mean = 74.9830 °
= 0.0014 °
range = 0.0048 °
75.04
75.03
75.02
relative edge angle (7) [°]
75.01
75
74.99
74.98
74.97
74.96
74.95
0 2 4 6 8 10 12 14 16
number of measurement
17.04.19; © VOLAS GmbH 20Warum MATLAB? VOLAS
• Leicht zugängliche Syntax erlaubt Konzentration auf den Algorithmus
• Komplexere Methoden zur Softwareentwicklung (z. B. Objektorientierung,
Unit Tests) bei Bedarf verfügbar
• Schnell auch bei großen Datenmengen
• Vielfältige Möglichkeiten zur graphischen Darstellung
• Viele Standardalgorithmen bereits eingebaut oder in Toolbox verfügbar
• Teilausführung von Skripten
• Sehr mächtiger Debugger
• Umfangreiche Dokumentation mit gleichbleibend hoher Qualität
17.04.19; © VOLAS GmbH 21VOLAS
In-House Tools
17.04.19; © VOLAS GmbH 22App Designer VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 23
Parametrierung VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 24
Visualisierung VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 25
Steuerung VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 26
Warum MATLAB? VOLAS
• App-Designer erlaubt einfache Gestaltung von Benutzeroberflächen auch
ohne besondere Programmiererfahrung.
• Fertige „Widgets“ für die wichtigsten Aufgaben im Laboralltag (z. B.
numerische Eingabefelder, Schalter, Lämpchen).
• Objektorientierter Ansatz des App-Designers ermöglicht auch komplexere
UIs (z. B. mehrere Dialogfenster oder mehrere Instanzen eines Dialogs).
• Reiches Repertoire an graphischen Darstellungsmöglichkeiten.
• Schnell genug auch für animierte Grafiken.
• Vorhandener MATLAB-Code (z. B. Treiber oder Auswertefunktionen) kann
verwendet werden.
• Apps lauffähig unter Windows, Linux und macOS.
17.04.19; © VOLAS GmbH 27VOLAS Simulink
Modellbasierte Prototypentwicklung VOLAS
Erstelle / erweitere Simulink-Modell für Versuchsanordnung
Verifiziere Modell
Ergänze Modell um Signalverarbeitung
Verifiziere Signalverarbeitung
Bereite Signalverarbeitung für HDL-Codegenerierung vor
Generiere HDL-Code und binde ihn in FPGA-Projekt ein
Teste Signalverarbeitung im realen Versuchsaufbau
17.04.19; © VOLAS GmbH 29Beispiel: Moduliertes Michelson-Interferometer VOLAS 17.04.19; © VOLAS GmbH 30
Interferometer + Detektor VOLAS Gelb = Vorgabe, Blau = Messwert 17.04.19; © VOLAS GmbH 31
Warum Simulink? VOLAS
• Simulation fördert das Verständnis für den Versuchsaufbau.
• Entwicklung kann schon beginnen, wenn Hardware noch nicht verfügbar ist.
• Simulink ist datenflussorientiert. Dies entspricht in vielen Fällen der
„natürlichen“ Denkweise bei der Signalverarbeitung und lässt sich
insbesondere auf FPGAs gut abbilden.
• Algorithmen können im Modell zunächst ohne Rücksicht auf vorhandene
Ressourcen entwickelt werden (z. B. mit Fließkommaarithmetik). Dadurch
können Alternativen schneller verglichen werden.
• Für die Anpassung an die Restriktionen der Zielhardware steht automatisch
eine „goldene“ Referenzimplementierung zur Verfügung.
• Codegenerierung ersetzt manuelle Nachimplementierung des fertigen
Algorithmus. Dies spart Zeit und vermeidet Fehler.
• Viele fertige Bausteine verfügbar (z. B. Filter).
• Rückgriff auf MATLAB jederzeit möglich.
17.04.19; © VOLAS GmbH 32VOLAS Fragen?
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