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KI-basierte optische Qualitätsüberwachung in der additiven Fertigung

KI-basierte optische Qualitätsüberwachung in der additiven Fertigung
Bildquelle: Jose Barradas/Shutterstock.com

Additive Fertigungsverfahren gewinnen in der Industrie zunehmend an Bedeutung. Besonders KMU setzen vermehrt auf diese Fertigungsverfahren, da durch diese die Kosten reduziert, die Agilität und die Wettbewerbsfähigkeit gesteigert werden kann. Problematisch dabei ist, dass bisher kein vollumfängliches System existiert, mit dem die Qualität der Bauteile bereits während der Fertigung überwacht werden kann. Forscher*innen des Instituts für die Integrierte Produktion Hannover (IPH) gGmbH haben ein solches System zur Qualitätsüberwachung entwickelt, das Ausschuss minimiert und damit Kosten spart.

Das Fused Deposition Modeling (FDM) stellt eines der am weitesten verbreiteten Verfahren in der Additiven Fertigung dar. Bei diesem Verfahren wird ein thermoplastischer Kunststoff durch eine Düse schichtweise extrudiert. Durch die Bewegung der Düse in unterschiedliche Raumrichtungen können beliebige geometrische Formen erzeugt werden.

Kamera ermöglicht Kontrolle der Prozess- und Bauteilqualität

Um Fehler im Inneren der gedruckten Bauteile zu erkennen, müssen diese derzeit geröntgt und bei Qualitätsmängeln entsorgt werden. „Wenn KMU die Bauteilqualität zukünftig bereits während des 3D-Drucks überprüfen können, lässt sich der Druckprozess rechtzeitig nachregeln oder abbrechen. Unternehmen können dadurch Ausschuss vermeiden und die Fertigungskosten senken“, erläutert Paulina Merkel, IPH-Mitarbeiterin und KI-Expertin des Mittelstand-Digital Zentrums Hannover. Die Überwachung erfolgt durch eine Kamera, welche über dem Druckbett des FDM-Druckers angebracht wird. Nach jeder fertig gedruckten Schicht fährt der Druckkopf kurz zur Seite, damit das optische Messsystem Bilder aufnehmen kann.

Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler haben ein Lichtsystem für die Dunkelfeldbeleuchtung installiert, das Fehlstellen im Bauteil erkennbar macht. Dazu erhellt ein Beleuchtungsring das Bauteil rundum, während die Kamera Bilder aufnimmt. Diese Bilder werden mittels KI-basierender Bildverarbeitungssoftware ausgewertet, welche die Prozessgüte bei der additiven Materialextrusion kontinuierlich für jede Schicht überwacht.

Auf Basis der Merkmale bzw. der Extrakte einer Schichtaufnahme wird eine sichtprüfungsspezifische Entscheidung getroffen. Die Entscheidung kann u. a. das Erkennen von Defekten, die Klassifikation von Objekten oder die Interpretation von Parametern sein. Dabei sind unter Defekten z. B. Leerstellen, Über- und Unterextrusion und Abweichungen der Soll-Geometrie von der Ist-Geometrie zu verstehen. Mithilfe der Aussagen unterscheidet das System zwischen Gut- und Schlechtteilen. Auf dieser Grundlage entscheidet das System, welches Bauteil Ausschuss ist und welcher Bearbeitungsprozess abgebrochen werden muss.

Anforderungen an das Messsystem:

• Detektion von Abweichungen zwischen Ist- und Soll-Geometrie, sowie weitere Fehler wie Fehlstellen, Über- und Unterextrusion
• Unabhängigkeit des Prüfsystems von der Form und dem Material des Bauteils
• Skalierbarkeit des optischen Prüfsystems
• Datenauswertung in Echtzeit

Vorteile:

• Echtzeit-Kontrolle der Prozess- und Bauteilqualität
• Ermöglichung des sofortigen Eingreifens in den Prozess bei Abweichungen vom Soll-Zustand
• Vollautomatisierte Lösung
• Unabhängigkeit des Systems vom FDM-Drucker Typ/Hersteller sowie von der Bauteilgeometrie und Material

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