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Additive Fertigung Qualität 3D-gedruckter Bauteile perfektionieren

Quelle: Pressemitteilung Universität Rostock Lesedauer: 2 min |

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Universität Rostock

Die additive Fertigung ist im Maschinenbau im Kommen, dennoch gibt es beispielsweise bei der Qualität der gedruckten Bauteile und der Reproduzierbarkeit des Druckprozesses noch viel Verbesserungsbedarf. Ein Rostocker Wissenschaftler geht diesen Verfahrensfehlern mit Machine Learning auf den Grund.

Der Maschinenbau-Ingenieur Erik Westphal vor einer Sammlung von Probe-Werkstücken, die im 3D-Druckverfahren hergestellt wurden.
Der Maschinenbau-Ingenieur Erik Westphal vor einer Sammlung von Probe-Werkstücken, die im 3D-Druckverfahren hergestellt wurden.
(Bild: Joachim Mangler/Universität Rostock)

Der 32-jährige Maschinenbau-Ingenieur und Wissenschaftler Erik Westphal hatte bereits 2019 eine erste Idee ein Qualitätssicherungsverfahren für den 3D-Druck zu entwickeln. Derzeit forscht er am Lehrstuhl für Mikrofluidik der Universität Rostock bei Professor Hermann Seitz nach Möglichkeiten, diese Zukunftstechnik auf einen sicheren Stand zu bringen. Dazu nutzt er das so genannte Machine Learning (ML), ein Teilbereich der KI. „Perfekt ist die KI in diesem Bereich noch nicht. Noch müssen wir die Computer für unsere Zwecke trainieren.“ Denn KI heißt eigentlich, dass der PC ähnlich intelligent ist wie ein Mensch. „Aber das gibt es noch nicht.“

Automatisch menschliche Entscheidungen herbeiführen

Bei seinem Qualitätssicherungsverfahren wird der Druckvorgang von mehreren Kameras genau beobachtet, per Video und Bild dokumentiert und direkt von einem ML-Algorithmus ausgewertet. „Auf jedem Bild ist die Schicht zu erkennen, die gerade bearbeitet wird. Defekte oder Verunreinigungen werden durch den Algorithmus sofort erkannt.“

Probe-Werkstücke aus dem 3D-Drucker der Universität Rostock. Auch der Korb wurde mit diesem Verfahren hergestellt.
Probe-Werkstücke aus dem 3D-Drucker der Universität Rostock. Auch der Korb wurde mit diesem Verfahren hergestellt.
(Bild: Joachim Mangler/Universität Rostock)

Aus riesigen Datenmengen sucht der von Westphal entwickelte Algorithmus nach Mustern, die ein Mensch so nicht direkt sehen oder finden könnte – etwa ob in der aktuellen Bauteilschicht ein Fehler vorliegt, wo er sich befindet und welche Auswirkungen er auf den weiteren Druckverlauf hat. „Ziel ist es, mit diesen Mustern automatisch menschliche Entscheidungen herbeizuführen.“

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Detailliertes Monitoring des gesamten 3D-Druckprozesses

„Dieses Verfahren ermöglicht es, den Fertigungsprozess stabiler zu machen“, sagt Westphal. Denn bislang konnten die Fehler gar nicht oder wenn, dann erst nach dem Druckprozess erkannt werden. „Nun kann man während des laufenden Druckprozesses entscheiden, die Druckeinstellungen zu optimieren oder den Druck bei zu gravierenden Fehlern abzubrechen.“ Somit kann Zeit und Geld eingespart werden – eine für Wirtschaft und Industrie verlockende Aussicht. Zudem erhält man nebenbei durch die bildliche Datenerfassung auch ein detailliertes Monitoring des gesamten 3D-Druckprozesses. (jup)

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