InnoCON 2021
Akustische Kontrolle von Schweißnähten bei sicherheitskritischen Bauteilen im Rahmen der Qualitätssicherung
Kategorie: Transformation hin zu einer Digitalen Wirtschaft/ Künstliche Intelligenz
Kurzbeschreibung:
Das Fügen von metallischen Strukturen durch Lichtbogen- oder Rührreibprozesse ist ein wesentlicher Fertigungsschritt in der industriellen Produktion, z. B. im Maschinen-, Anlagen-, Automobilbau, oder Bauwesen. Ohne den Einsatz der Fügetechnik wären viele Güter gar nicht herzustellen. Ein beachtlicher Teil des erschaffenen Wertes – also die Wertschöpfung – dieser Investitions- und Konsumgüter ist demgemäß direkt auf den Einsatz von Fügetechniken zurückzuführen. Zum Nachweis der Schweißnahtqualität werden derzeit zerstörende und zerstörungsfreie Prüfmethoden überwiegend nach dem Herstellungsprozess eingesetzt, um Unregelmäßigkeiten entsprechend der Normen festzustellen. In der Regel werden dabei mehrere Prüfverfahren genutzt, da nicht jedes zur Erkennung aller Unregelmäßigkeiten geeignet ist.
Die Motivation für dieses Forschungsvorhaben besteht darin, eine KI-basierte Toolbox zu entwickeln, welche den aufwendigen Prozess der Einrichtung der Inlinebasierten Prozessüberwachung und die Bewertung der Daten um >85 % reduziert. Hier bieten KI-basierte Frameworks zur flexiblen Orchestrierung und Konfiguration dieser Bausteine enorme Potentiale zur Einrichtung auf neue Fehlertypen und veränderte Rahmenbedingungen. Genutzt werden für die Identifikation der Schweißnahtkontrolle neben Maschinenparametern insbesondere akustische Daten, wodurch eine berührungslose und zerstörungsfreie Prozessüberwachung in Echtzeit ermöglicht werden soll.
Das Projekt wird durch das BMBF in der Maßnahme „Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis“ gefördert.
Kati Breitbarth
Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT
+49 3677 467-361
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