SAViour: App soll für Qualitätssicherung im 3D-Druck sorgen
Die Integration Künstlicher Intelligenz in die einzelnen Prozessschritte des 3D-Druck gewinnt zunehmend an Bedeutung. Durch den Einsatz diverser sensor- und computergestützter Technologien kann die Herstellung aber nicht nur automatisiert und effizienter gestaltet werden, sondern auch Qualitätsansprüche genauer kontrolliert und sichergestellt werden. Letzteres ist vor allem für Einzelanfertigungen im medizinischen Bereich von Interesse, da diese besondere Kriterien zur Zulassung erfüllen müssen. Das Institut für Integrierte Produktion Hannover (IPH) arbeitet gemeinsam mit dem Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen am Projekt SAViour und der Realisierung einer App zur Prozesskorrektur von 3D-gedruckten medizinischen Produkten.
SAViour soll Künstliche Intelligenz in den 3D-Druckprozess integrieren
Das Potenzial, welches die Kombination von KI und 3D-Druck schafft, wurde bereits vor Jahren erkannt und findet heute bereits vielerlei Anwendung innerhalb der 3D-Druck Branche. Die Relevanz des Power-Duos wird vor allem im medizinischen Sektor immer bedeutsamer, wie Expert 3D, eine Schulung speziell für medizinisches Personal, zeigt. Damit 3D-gedruckte Applikationen wie Prothesen, Hörgeräte oder Zahnschienen aber überhaupt bei den Patienten zur Anwendung kommen können, müssen die Teile sehr hohen Qualitätsstandards entsprechen, welche streng kontrolliert und von den Herstellern garantiert werden müssen. Das Forschungsprojekt mit dem Titel “Sensorik- und App-basierte Validierung der Prozess- und Produktqualität für die aufwandsreduzierte Zulassung personalisierter Medizinprodukte (SAViour)” soll die Qualitätssicherung für den medizinischen Einsatz von 3D-gedruckten Teilen zukünftig erleichtern.
Die Additive Fertigung kommt für die individuelle Fertigung von Zahnschienen zum Einsatz. (Bildrechte: Ulbricht Dental-Technik, ein Partner des SAViour Projektes)
Die Druckqualität in den verschiedenen 3D-Druckverfahren wird neben der Art des Druckers und des Materials auch von anderen Parametern bestimmt. So müssen, abhängig vom Verfahren, beispielsweise die Umgebungstemperatur, die Druckgeschwindigkeit, Vibrationen und mehr gemessen werden, um ein einwandfreies Endprodukt zu garantieren. Weil für den Anwender Druckfehler, wie Risse oder Poren, nach der Fertigstellung nur schwer oder gar nicht erkennbar sind, sollen zukünftig Sensoren und Tonaufnahmen direkt in den Druckprozess integriert werden, um Unregelmäßigkeiten im Druckprozess aufzeichnen. Diese sollen außerdem vollautomatisiert ausgewertet und anschließend in einer App für den Nutzer ersichtlich sein. Die Herausforderung besteht dabei insbesondere in der Qualität der aufgezeichneten Daten sowie deren Auswertung und Interpretation. So muss die Software beispielsweise in der Lage sein, Umgebungsgeräusche herauszufiltern. Das Forschungsteam setzt dabei auf Machine Learning, eine Form der Künstlichen Intelligenz, welches eine fehlerfreie Interpretation der akustischen Signale ermöglichen soll. „Unser Ziel ist es, den Aufwand der Qualitätssicherung im 3D-Druck zu reduzieren und auch dem Laien über eine intuitive App eine Überwachung des Druckes zu ermöglichen“, so Anna-Lena Knott vom Werkzeugmaschinenlabor.
IPH setzt auf Industriedrucker der German RepRap GmbH
Im Rahmen des Forschungspojektes wird ein x500PRO der German RepRap GmbH verwendet. Der Industriedrucker arbeitet mit dem Kunststoff Acrylnitril-Butadien-Styrol (ABS) als Filament und ermöglicht die Produktion von hochkomplexen Geometrien. ABS weist eine vergleichsweise hohe Festigkeit auf, ist jedoch extrem temperatursensibel und eignet sich daher wohl ideal als Testmaterial für die Sensoren. Der x500Pro besticht neben seinem Dual Lift Extruder System mit einem beheizten Bauraum und eignet sich laut Hersteller ideal zur Serienproduktion von Hochleistungsmaterialien.
Für das Forschungsprojekt wird ein x500 Pro von GermanRepRap eingesetzt. (Bildrechte: IPH, Désirée Binder)
Nähere Informationen sowie die Möglichkeit sich am Forschungsprojekt zu beteiligen finden Sie hier
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