Denkweit-Geschäftsführer Dr. Dominik Lausch und Mitbegründer Dr. Kai Kaufmann an ihrem Labor-Prüfgerät für E-Zellen. Unter dem Sensor liegt eine Pouch-Zelle. (Bild: IMG Sachsen-Anhalt)
Batteriesysteme für Elektrofahrzeuge unterliegen hohen Qualitätsansprüchen, können aber bislang nicht zerstörungsfrei geprüft werden. Das ändern will das Startup Denkweit aus Halle (Saale), eine Ausgründung der Fraunhofer-Gesellschaft. „Wenn nur eines der in Reihe geschalteter Lithium-Ionen-Packs einen Fehler hat, könne das zum Defekt der ganzen Batterie, im schlimmsten Fall zum Brand des Autos führen. Das wollen Hersteller natürlich unbedingt vermeiden“, sagt Dominik Lausch von Denkweit und verweist auf den „unique selling point“ der entwickelten neuen Technologie: Sie ermöglicht es "erstmals, Stärke und Richtung von elektrischen Strömen großflächig, kontaktlos und in Echtzeit zu messen". Das physikalische Prinzip dahinter ist allerdings schon seit 200 Jahren bekannt: „Fließt Strom durch einen Leiter, wird ein Magnetfeld erzeugt. Ist ein Bauteil defekt, verändern sich Stärke oder Flussrichtung des Stroms und damit auch das Magnetfeld“, erklärt Lausch. Defekte in Batterien allerdings ließen sich bislang nicht zerstörungsfrei nachweisen und konnten deshalb nur stichprobenartig identifiziert werden.
Als Gewinner des „Hugo-Junkers-Preises für Forschung und Innovation aus Sachsen-Anhalt 2018“ in der Kategorie „Innovativste Produkte, Dienstleistungen und Geschäftsmodelle“ stellt Denkweit seine kontaktlose, ortsaufgelöste Analyse elektrischer Ströme vor.
Zeilensensor misst das Magnetfeld flächig, kontaktlos und in Echtzeit
Der neuartige Zeilensensor misst das Magnetfeld nicht nur punktuell, sondern flächig, kontaktlos und in Echtzeit. Deshalb kann er gut zur Erkennung von Defekten und zur Qualitätsüberwachung von E-Batterien eingesetzt werden. Zumal das Startup seinen Sensor mit maschinenlernenden Algorithmen verknüpft. Die Software erkennt den Defekt in der Zelle oder an der Schweißstelle laut eigenen Angaben automatisch und selbstlernend und übersetzt die Messergebnisse in Bilder. Dominik Lausch und sein Team trainieren ihr Erkennungsprogramm mit Daten von defekten Batteriesystemen und von Fehlersimulationen. „In der Regel“, so Lausch, „müssen die neuronalen Netze der künstlichen Intelligenz mit hunderten Daten gefüttert werden. Unser Programm braucht nur etwa 30 Bilder, aus denen es zig-fach neue generiert.“
Im vergangenen Jahr wurde das junge Hallenser Unternehmen in das Startup-Förderprogramm von Volkswagen aufgenommen.
