Verbundprojekt: KI2AF - Künstliche Intelligenz zur Automatisierten Fehlerkorrektur in der Additiven Fertigung; Teilvorhaben der iFactory3D GmbH: Kamerasysteme, Trainingsdatengenerierung, Hardware-Integration und Demonstrator der KI-gestützten Fehlerkorrektur auf Fließband-3D-Druckern

Abstract

Im Verbundprojekt KI2AF wurde ein KI-gestütztes System zur automatischen Erkennung und Korrektur von Druckfehlern beim Fused Layer Modeling entwickelt. Das Teilvorhaben der iFactory3D GmbH umfasste die Integration von Düsen- und Plattformkamera samt Beleuchtung in Fließband-3D-Drucker, die Erzeugung von rund 200 Prozessvideos mit synchronen Maschinendaten als Trainingsgrundlage, die Auswahl der Hardware für die KI-Inferenz und den Aufbau eines Demonstrators. Die vom Verbundpartner SKZ trainierten Objekterkennungsmodelle (YOLO) erreichen eine Precision von etwa 0,85 und laufen lokal auf dem Raspberry Pi des Druckers, ein separates Edge-Device ist nicht erforderlich. Der Demonstrator erkennt Fehler wie Unterextrusion, Stringing, Warping oder abgelöste Bauteile, bricht den Auftrag ab, berechnet korrigierte Prozessparameter und startet das Bauteil automatisch neu. Ergänzend wurde gezeigt, dass sich aus Prozessbildern die Festigkeitsstufe der Bauteile mit etwa 96 % Genauigkeit vorhersagen lässt.