Verbundprojekt Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für die in-situ Qualitätskontrolle in der additiven Fertigung durch multimodale Prozessüberwachung - SenseAI; Teilprojekt: Entwicklung einer multimodalen Prozessdatenbank in der Fördermaßnahme Lernende Produktionstechnik - Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion (ProLern) im Programm "Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen" des BMBF

Abstract

Das Gesamtziel des Projektes SenseAI ist die Entwicklung einer multimodalen In-situ-Prozessinspektion für die prozessbegleitende Qualitätskontrolle in additiven Fertigungsverfahren, speziell im Laser Powder Bed Fusion von Metallen (PBF-LB/M). Das Vorhaben verfolgt das Ziel, Defekte bereits während des Bauprozesses zuverlässig zu erkennen, um Ausschuss zu reduzieren sowie nachgelagerte Prüfverfahren und deren hohe Kosten deutlich zu verringern. Auf diese Weise sollen die Wirtschaftlichkeit, Zuverlässigkeit und Attraktivität additiver Fertigungsverfahren signifikant gesteigert werden. Im Mittelpunkt des Projektes steht die Entwicklung einer neuartigen multisensorischen Überwachungslösung, die verschiedene, sich ergänzende Messprinzipien miteinander kombiniert. Hierzu zählen die Erfassung der Schmelzbaddynamik (Meltpool Monitoring, MPM), die zeitaufgelöste thermische Analyse des Pulverbettes (Optische Tomographie, OT), die 3D-Topographieüberwachung von Pulverschicht und Bauteil (Light Field Imaging, LFI) sowie die Erfassung von Maschinendaten und Peripherieinformationen. Durch die Fusion dieser Daten entsteht ein digitales Prozessabbild, das eine räumlich und zeitlich hochaufgelöste Bewertung des Bauprozesses erlaubt. Q2WEB brachte in diesem Zusammenhang seine vollständig eigenentwickelte HPC-Datenbank ein, die auf Grund der Nutzung von GPU (Graphical Processing Unit) extrem schnell und effizient in der Verarbeitung ist. Darauf aufbauend wird die Datenbank intern um ein KI-gestütztes Analysesystem erweitert, das Defekte automatisiert und ortsaufgelöst in Realtime vorhersagen kann. Neben der physikalischen Integration der Sensoren wird eine Softwareplattform für die Echtzeit-Datenverarbeitung entwickelt und die HPC-Datenbank um ein auf künstlicher Intelligenz (KI) basierendes Analysetool erweitert. Ziel ist die Validierung der Multisensorik in einer industriellen Demonstrator Anlage und als skalierbare Komponente zukünftiger Qualitätssicherungslösungen in der additiven Fertigung.