KI zur Echtzeitprüfung von Schweißnähten
Jan Voets, M.Sc. und Dr.-Ing. Richard Meyes Foto: Wolf Sondermann
Gemeinsam mit der RUB und der Digitalagentur shetani aus Wuppertal wurde ein System zur onlinefähigen Echtzeit-Qualitätsabschätzung von Schweißnähten beim Vorgang des Laserdurchstrahlschweißen, also während der Produktion, entwickelt.
Ein KI-basierter, virtueller Temperatursensor trägt zur Optimierung bei und kann so ein gleichmäßigeres, sauberes Ergebnis liefern.
Dr.-Ing. Richard Meyes, der gemeinsam mit Dr.-Ing. Hasan Tercan den Forschungsbereich „Industrial Deep Learning“ leitet, und Jan Voets, Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter am TMDT, entwickeln multimodale Deep-Learning-Architekturen zur intelligenten Sensordatenfusion. Der Projektpartner shetani baut die echtzeitfähige Infrastruktur und Bedienoberfläche.
Für den Aufbau und die Durchführung der Experimente an der Schweißanlage, sowie die Entwicklung einer Simulation zur Bereitstellung aller Daten für die Künstliche Intelligenz ist der “Lehrstuhl für Laseranwendungstechnik” der RUB verantwortlich.
Die Nutzung von KI für die aktive Steuerung komplexer industrieller Prozesse ist ein wichtiger Ansatz zur Optimierung und zeigt, wie sich die Welt der Ingenieurskunst mit der von modernen Algorithmen und Daten zusammenführen lässt.
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“KI sichert Qualität in der Produktion”
