Revolution in der Metallfertigung: Wie Kameras und KI die additive Produktion verbessern

Revolution in der Metallfertigung: Wie Kameras und KI die additive Produktion verbessern

Forscher des LaserAnwendungsZentrums (LAZ) der Hochschule Aalen arbeiten daran, die Stabilität und Effizienz des pulverbettbasierten Laserstrahlschmelzens von Metallen (PBF-LB/M) zu verbessern. Dieses additive Fertigungsverfahren spielt eine entscheidende Rolle bei der Herstellung komplexer, hochleistungsfähiger Metallbauteile für Branchen wie die Luft- und Raumfahrt, die Medizintechnik und den Automobilbau. Das Team setzt dabei auf moderne Kameratechnologie, um den Prozess in Echtzeit zu überwachen und zu optimieren.

Beim PBF-LB/M-Verfahren wird Metallpulver schichtweise mit einem Laser aufgeschmolzen, um präzise Bauteile zu erzeugen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, jede Phase des Prozesses exakt zu analysieren, da bereits kleine Abweichungen die Qualität des Endprodukts beeinträchtigen können. Um dies zu bewältigen, hat das LAZ-Team zwei Hochleistungs-USB3-Industriekameras des Herstellers IDS Imaging Development Systems integriert.

Die erste Kamera, eine USB3 uEye CP, erfasst dynamische Aspekte des Prozesses wie Spritzerbildung und Rauchentwicklung. Mit über 100 Bildern pro Sekunde und einer Auflösung von mehr als 1000 x 1000 Pixeln ermöglicht sie eine Echtzeitüberwachung der Wechselwirkung zwischen Laser und Material. Diese Daten helfen den Forschern, die Fertigungsparameter an die Materialeigenschaften oder die Bauteilgeometrie anzupassen.

Die zweite Kamera, eine USB3 uEye SE, dient der statischen Analyse. Mit einer Auflösung von 20,36 Megapixeln (4512 x 4512 Pixel) untersucht sie Anomalien in den Pulverschichten und aufgeschmolzenen Geometrien. Diese detaillierte Prüfung sorgt dafür, dass Fehler frühzeitig erkannt werden, was die Gesamtqualität der Bauteile steigert.

Die Forschung hat auch direkte praktische Anwendungen. Seit 2023 setzt beispielsweise General Motors das PBF-LB/M-Verfahren ein, um weichmagnetische FeSi6.5-Komponenten für Elektrofahrzeugmotoren herzustellen. Diese Teile, etwa Rotor- und Statorbauteile, bieten eine höhere Energiedichte und machen Elektrofahrzeuge effizienter.

Für die Zukunft plant das Team, künstliche Intelligenz in das Überwachungssystem zu integrieren. Eine KI-gestützte Auswertung dynamischer und statischer Beobachtungen könnte die Ressourceneffizienz und Nachhaltigkeit im Fertigungsprozess weiter verbessern.

Das Projekt der Hochschule Aalen zeigt, wie fortschrittliche Bildgebung und Echtzeitüberwachung die additive Fertigung optimieren können. Durch die Steigerung der Prozessstabilität und Bauteilqualität unterstützt die Forschung Branchen, die auf hochwertige Metallkomponenten angewiesen sind. Die künftige Einbindung von KI könnte zudem zu einer höheren Effizienz und weniger Materialverschwendung in der Produktion führen.