Forscher der Universität Rostock entwickelt KI-basierte Qualitätskontrolle für 3D-Druck

Die additive Fertigung hat sämtliche wirtschaftliche und industrielle Branchen erobert und wird immer mehr zur Alltagstechnologie. Wir wissen bereits um die verschiedensten Anwendungen in Luft- und Raumfahrt, der Medizintechnik und der Automobilindustrie, daneben spielt AM aber auch eine immer wichtigere Rolle in Maschinenbau, Mode, Pharmaindustrie und sogar bei Konsumgütern bis hin zu Lebensmitteln. Die Gründe dafür sind vielfältig. Individualisierbarkeit, Nachhaltigkeit, Kostenvorteile und lokale Produktion sind nur einige Argumente, die sich für die additive Fertigung aussprechen. Mit steigendem Wachstum an Anwendungen wird allerdings auch die Frage der Qualitätskontrolle immer wichtiger. Obwohl die Technologie bereits für bahnbrechende Neuerungen und Innovationen gesorgt hat, ist der Verbesserungsbedarf noch sehr groß. „Die Qualität der gedruckten Bauteile und die Reproduzierbarkeit des Druckprozesses sind noch nicht da, wo sie sein sollten“, sagt Erik Westphal und entschied sich, genau da anzusetzen, um den 3D-Druck zu optimieren.

Erik Westphal ist Maschinenbau-Ingenieur und Wissenschaftler an der Universität Rostock und forscht am Lehrstuhl für Mikrofluidik bei Prof. Hermann Seitz. Die Idee, den 3D-Druck perfektionieren zu wollen, kam dem 32-Jährigen bereits 2019. Seither hat er an einem Verfahren gearbeitet, das 3D-Druckfehlern im Herstellungsprozess auf den Grund geht. Dazu setzt er auch auf Machine Learning und entwickelte einen Algorithmus, der die Qualitätssicherung der 3D-Drucke sicherstellt. „Ziel ist es, mit diesen Mustern automatisch menschliche Entscheidungen herbeizuführen,“ hebt Westphal hervor. Die derzeitige Bilanz zu seinem Vorhaben, die Zukunftstechnologie 3D-Druck auf einen sicheren Stand zu bringen, sieht vielversprechend aus.

Maschine lernt Qualitätskontrolle

Herzstück von Westphals Verfahren zur Qualitätssicherung ist die Künstliche Intelligenz (KI), genauer gesagt das Machine Learning (ML). Während des Druckprozesses sammeln installierte Kameras Daten und sorgen auf diese Weise für eine umfassende Dokumentation des Druckvorgangs. Darüber hinaus liefern die Kameras ein detailliertes Monitoring des Prozesses. Der von Westphal entwickelte Algorithmus wertet diese Datenmengen aus Video- und Bildquellen dann aus und sucht nach Mustern. So erkennt er, ob in einer Druckschicht Fehler vorliegen, worin dieser eventuell besteht und welche Konsequenzen der Druckfehler für den weiteren Druckvorgang mit sich zieht. „Auf jedem Bild ist die Schicht zu erkennen, die gerade bearbeitet wird. Defekte oder Verunreinigungen werden durch den Algorithmus sofort erkannt“, erörtert Westphal. Diese Tatsache ermöglicht ein unmittelbares Eingreifen und spart letztendlich Zeit und Kosten, beides Haupt-Währungen der modernen Industrie. Aus diesem Grund könnte das KI-gestützte Verfahren von Westphal besonders für die industrielle Branche interessant sein. „Dieses Verfahren ermöglicht es, den Fertigungsprozess stabiler zu machen“, sagt Westphal zu seinem Verfahren und setzt nach: „Nun kann man während des laufenden Druckprozesses entscheiden, die Druckeinstellungen zu optimieren oder den Druck bei zu gravierenden Fehlern abzubrechen.“

Dieses Anwendungsbeispiel der Qualitätskontrolle durch Machine Learning unterstreicht einmal mehr die vielfältigen Potentiale der Künstlichen Intelligenz innerhalb der additiven Fertigung. Dennoch gilt es hervorzuheben, dass Maschinen nicht in jedem Fall Menschen ersetzen können und in der Entwicklung von KI noch viel Spielraum offen bleibt. Auf den Punkt gebracht, ist KI in diesem Bereich noch nicht so intelligent wie ein Mensch, aber durchaus lernbereit, worauf das Machine Learning abzielt. „Perfekt ist die KI in diesem Bereich noch nicht. Noch müssen wir die Computer für unsere Zwecke trainieren,“ meint Westphal dazu. Mehr zu diesem Thema finden Sie HIER.

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*Bildnachweise: Universität Rostock/Joachim Mangler