Ecomat-Projekt: 3D-Drucker sollen lernen, Fehler zu vermeiden

Mit Hilfe von Machine Learning sollen 3D-Drucker die Qualität der von ihnen produzierten Bauteile selbstständig überwachen und Fehler vermeiden können, um so den Prüfaufwand erheblich zu senken. Das ist Ziel des Forschungsprojekts „Automatisierte Fehlerdetektion und Fehlerbewertung von Röntgen-Computertomographie-(CT)-Daten hochkomplexer 3D Metall- und Faserverbundbauteilen“, das das Werkstoffprüfunternehmen Testia gemeinsam mit dem Faserinstitut Bremen sowie Kolbes Messtechnik noch bis Ende 2021 durchführt. Es handelt sich um ein Projekt im Rahmen des ECOMAT (Bremen Center for Eco-efficient Materials and Technologies).

Der Prüfaufwand hochkomplexer Bauteile aus dem 3D-Drucker für Hochsicherheitsanwendungen – beispielsweise Luftfahrt – ist hoch und kann bis zu 50 % der Gesamtkosten des Bauteils ausmachen. Speziell ausgebildete und zertifizierte Prüferinnen und Prüfer nutzen dazu Methoden wie die Röntgen-Computertomographie, um Werkstücke zu durchleuchten.

Um den Fehlstellen künftig automatisiert auf die Spur zu kommen, werden im Projekt zwei Ansätze vereint: Die Computertomographie (CT) zeigt nach der Fertigstellung eines Bauteils, wo im Fehler entstanden sind. Dabei sollen schon kleine Fehler nachgewiesen werden, die nur etwas dicker als das menschliche Haar sind. Die CT-Daten korrelieren die Forschenden mit Sensordaten, die schon während des Drucks aufgenommen werden. Dazu gehören die Position des Lasers, Geräusche aufzeichnen, Temperatur oder Strahlung messen. Die CT-Daten und die Sensordaten speisen ein neuronales Netz.

„Unser Ziel ist, dass das neuronale Netz lernt, aus den beim Druck gesammelten Sensordaten die Position und Größe der Fehler vorherzusagen.“
Stefan Neumann, Data Scientist bei Testia

So könnten Fehler in Zukunft schneller gefunden oder sogar komplett vermieden werden – indem das neuronale Netz schon beim Drucken automatisch Alarm schlägt und anhält, sobald eine Fehlerquelle auftaucht.

Das Ziel des Forschungsvorhabens ist, den enormen Prüfaufwand zu verringern – und damit die additive Fertigung auch dort zu ermöglichen, wo der Einsatz bisher noch zu teuer ist.

Bild oben: 3D-gedruckte Bauteile müssen im Flugzeugbau strengsten Qualitätskriterien genügen. (Quelle: WFB)


Quelle und weitere Infos: Pressemitteilung

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