SenseAI - Lernende Produktionstechnik – Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion (ProLern)

Sachbericht zum Verwendungsnachweis - Verbundprojekt Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für die in-situ Qualitätskontrolle in der additiven Fertigung durch multimodale Prozessüberwachung

dc.bibliographicCitation.seriesTitleInnovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen
dc.contributor.authorCarl, Volker
dc.contributor.authorWeissbuch, Frank
dc.date.accessioned2026-01-06T11:19:52Z
dc.date.available2026-01-06T11:19:52Z
dc.date.issued2025-12-23
dc.description.abstractDie Qualitätssicherung stellt einen der größten Kostentreiber in der metallbasierten additiven Fertigung dar. Insbesondere in sicherheitskritischen Branchen wie der Luftfahrt oder Medizin kann die manuelle Dokumentation und Qualitätssicherung bis zu 80 Prozent der Stückkosten ausmachen [1]. Zudem ist die nachgelagerte Qualitätssicherung oft nicht ausreichend aussagekräftig, was zu weiteren Kosten durch Nacharbeit oder Ausschuss führt [2]. Im BMBF-Verbundprojekt SenseAI wurde daher ein multisensorisches Überwachungssystem entwickelt, das es ermöglichen soll, relevante Prozessdaten inline zu erfassen und unmittelbar auszuwerten. Ziel war es, die Grundlage für eine echtzeitfähige Qualitätskontrolle während des Bauprozesses zu schaffen. Raytrix brachte in diesem Zusammenhang die Lichtfeldtechnologie als neuartigen bildgebenden Ansatz in das Projekt ein. Lichtfeldkameras liefern nicht nur klassische 2D-Bilder, sondern erfassen zusätzlich die Tiefeninformation des aufgenommenen Objekts. Diese Fähigkeit eröffnet die Möglichkeit, den Bauprozess dreidimensional zu beobachten und potenzielle Fehler bereits während der Fertigung zu erkennen. Die Aufgabenstellung von Raytrix bestand darin, ein für den industriellen Einsatz im LBM-Verfahren geeignetes Lichtfeldkamerasystem zu entwickeln und in eine Demonstratoranlage zu integrieren. Dazu zählten sowohl optische und mechanische Anpassungen als auch die Entwicklung einer Softwareplattform zur Echtzeitverarbeitung der erzeugten 3D-Daten. Ziel war es, die Lichtfeldtechnologie als skalierbare Komponente für zukünftige Qualitätssicherungslösungen in der additiven Fertigung zu qualifizieren.ger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28337
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/27406
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationThetaScan GmbH
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600 | Technik
dc.subject.otheroptische Tomografieger
dc.subject.otherMultisensorikger
dc.subject.otherMeltpool Monitoring MPMger
dc.subject.otherpermanente 3D-Topographieüberwachungger
dc.subject.otherOT Anlagenger
dc.subject.otherin-situ Prozessüberwachungger
dc.subject.otherQualitätskontrolleger
dc.titleSenseAI - Lernende Produktionstechnik – Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion (ProLern)ger
dc.title.subtitleSachbericht zum Verwendungsnachweis - Verbundprojekt Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für die in-situ Qualitätskontrolle in der additiven Fertigung durch multimodale Prozessüberwachung
dc.typeReport
dcterms.extent25 Seiten
dtf.duration01.06.2021-31.12.2024
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program02P20A103
dtf.funding.verbundnummer01234957
tib.accessRightsopenAccess

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