Industrial computed tomography (CT) plays a key role in 3D coordinate metrology as an alternative to conventional coordinate measuring machines. CT measurement uncertainty depends on the setup parameters with which CT scans are performed. Currently, there is no established model that can describe the relationship between CT setup parameters and measurement uncertainty, and thus determine the optimal settings for a given measurement task. In practice, CT users choose setup parameters intuitively causing high variability in the measurement results. In this study, we enhance and validate an analytical method for optimizing imaging parameters. The proposed method is based on the assumption that minimizing the contribution of imaging parameters to measurement uncertainty corresponds to (1) maximizing image contrast and signal, (2) minimizing geometric blurring, and (3) minimizing image noise and CT artifacts. It also requires information about the workpiece nominal geometry and material composition. The proposed method calculates the optimal photon energy for precise surface determination, given the workpiece position and orientation. Tube voltage and prefilter are determined so that the resulting x-ray spectrum has an effective energy equal to the optimal energy and beam hardening artifacts are minimized. Tube current is chosen to maximize image signal, while avoiding blurring and excessive generated tube power. Exposure time is chosen as the shortest time that fully exploits the detector dynamics. The proposed method was validated by analyzing the standard deviations of CT measurements on a test phantom. An analysis of variance on the uncertainty components showed that the predicted parameters were globally optimal.

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Kurzfassung Die steigende Komplexität der Prüfprozesse im industriellen Umfeld stellt produzierende Unternehmen aufgrund fehlender Hilfestellungen vor Herausforderungen bei der Messunsicherheitsbestimmung. Dieser Beitrag stellt vor, wie mittels der Richtlinie VDI/VDE 2600 – 2, die im VDI/VDE-GMA Fachausschuss 1.21 unter Leitung des Lehrstuhls für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement am WZL der RWTH Aachen erarbeitet wurde, diesen Herausforderungen begegnet werden kann.

Abstract. Metrology has a key position in networked, adaptive production, with the task of a holistic and valid assessment of the state of various production scenarios. With the diminishing focus on a device-specific development towards an adaptive production network, which is less hierarchical in the sense of the "Internet of production", and with the focus on the properties of cyber-physical systems (CPSs), new opportunities for the strengthening of metrology arise. Characteristic of these CPSs are sensors for multi-modal data acquisition, actuators for interaction with the environment, distributed computing power and the ability to spontaneously or permanently network itself. They form the basis for the creation of a "digital shadow" and thus are essential components of a model for process control. Current trends and challenges for metrology in networked production, such as multi-sensor systems, model-based measurements, virtual measurement processes or the integration into adaptable production systems, broaden the boundaries of future requirements of metrology, in particular with regard to its flexibility, speed and compatibility. A prerequisite is a scalable, specifiable information fusion. A solution to this is the service-based provision of sensor information, measurement data and decisions, which can be flexibly adapted to task-specific requirements. For this concept of "sensor information as a service", development stages and prerequisites for its implementation as well as affected areas are discussed.

ZusammenfassungIn der vernetzten, adaptiven Produktion fällt der Messtechnik mit der Aufgabe einer ganzheitlichen, validen Zustandserfassung unterschiedlicher Produktionsszenarien eine Schlüsselposition zu. Mit der abnehmenden Fokussierung auf die gerätetechnische Ausprägung hin zu einem im Sinne eines „Internet of Production“ weniger hierarchisch organisierten, adaptiven Produktionsnetzwerks ergibt sich mit einer auf die Eigenschaften cyber-physischer Systeme (CPS) ausgerichtete Betrachtungsweise eine Stärkung der Messtechnik. Kennzeichen solcher CPS sind Sensoren zur multi-modalen Datenerfassung, Aktuatorik zur Interaktion mit der Umgebung, verteilte Rechenleistung und die Fähigkeit zur spontanen oder dauerhaften Vernetzung. Sie bilden die Grundlage für die Erzeugung eines „digitalen Schattens“ und somit wesentliche Bestandteile der Modelle einer darauf aufbauenden Prozesssteuerung und -regelung. Aktuelle Trends und Herausforderungen für die Messtechnik in der vernetzten Produktion, wie Multi-Sensor-Systeme, Messen am Modell, virtuelle Messprozesse oder die Integration in wandlungsfähige Produktionssysteme weiten die Grenzen für zukünftige Anforderungen an die Messtechnik, insbesondere hinsichtlich ihrer Flexibilität, Schnelligkeit und Kompatibilität. Voraussetzung ist allerdings eine skalierbare, spezifizierbare Informationsverknüpfung. Eine Antwort darauf ist die servicebasierte Bereitstellung von Sensorinformationen, Messdaten und Entscheidungen, welche den aufgabenspezifischen Anforderungen flexibel angepasst werden können. Für eine derartige Organisation der „Sensorinformationen als Dienst“ werden Entwicklungsstufen, Umsetzungsvoraussetzungen sowie betroffene Bereiche diskutiert.