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.seriesTitle | Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen | |
| dc.contributor.author | Carl, Volker | |
| dc.contributor.author | Weissbuch, Frank | |
| dc.date.accessioned | 2026-01-06T11:19:52Z | |
| dc.date.available | 2026-01-06T11:19:52Z | |
| dc.date.issued | 2025-12-23 | |
| dc.description.abstract | Die 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.version | publishedVersion | |
| dc.identifier.uri | https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28337 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.34657/27406 | |
| dc.language.iso | ger | |
| dc.publisher | Hannover : Technische Informationsbibliothek | |
| dc.relation.affiliation | ThetaScan GmbH | |
| dc.rights.license | Creative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/ | |
| dc.subject.ddc | 600 | Technik | |
| dc.subject.other | optische Tomografie | ger |
| dc.subject.other | Multisensorik | ger |
| dc.subject.other | Meltpool Monitoring MPM | ger |
| dc.subject.other | permanente 3D-Topographieüberwachung | ger |
| dc.subject.other | OT Anlagen | ger |
| dc.subject.other | in-situ Prozessüberwachung | ger |
| dc.subject.other | Qualitätskontrolle | ger |
| dc.title | SenseAI - Lernende Produktionstechnik – Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) in der Produktion (ProLern) | ger |
| dc.title.subtitle | Sachbericht zum Verwendungsnachweis - Verbundprojekt Entwicklung einer künstlichen Intelligenz für die in-situ Qualitätskontrolle in der additiven Fertigung durch multimodale Prozessüberwachung | |
| dc.type | Report | |
| dcterms.extent | 25 Seiten | |
| dtf.duration | 01.06.2021-31.12.2024 | |
| dtf.funding.funder | BMFTR | |
| dtf.funding.program | 02P20A103 | |
| dtf.funding.verbundnummer | 01234957 | |
| tib.accessRights | openAccess |
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