Die Wissenschaftler wollen verschiedenen Sensoren am Druckkopf des 3D-Druckers anbringen, um Fehler während des Produktionsprozesses zu erkennen, beispielsweise einen kurzzeitig verstopften Druckkopf. Désirée Binder / IPH Hannover

Die Wissenschaftler wollen verschiedene Sensoren am Druckkopf des 3D-Druckers anbringen, um Fehler während des Produktionsprozesses zu erkennen, beispielsweise einen kurzzeitig verstopften Druckkopf.
(Bild: Désirée Binder / IPH Hannover)

Die Wissenschaftler wollen dazu einen industriellen 3D-Drucker mit Sensortechnik ausstatten, um den Druckvorgang zu überwachen. Die Sensordaten werden in einer App mithilfe von Künstlicher Intelligenz über ein Qualitätsmodell ausgewertet, um Produktionsfehler zuverlässig zu erkennen. Das Forschungsprojekt konzentriert sich vorrangig auf die personalisierte medizintechnische Teilefertigung wie Zahnschienen oder Implantate, weil die Hersteller garantieren müssen, dass sich keine unsichtbaren Risse oder Poren im Bauteil befinden und die geometrischen Anforderungen sowie die gewünschten Materialeigenschaften erzielt werden. Für die Produkt-Zulassung muss zudem der Nachweis eines Qualitätssicherungssystems erbracht werden.

Infrarotsensoren, Vibrationssensoren und optische Messtechnik im Einsatz

Für das Forschungsprojekt nutzt das IPH den Industriedrucker X500PRO von German RepRap. Als Druckmaterial dient der Kunststoff Acrylnitril-Butadien-Styrol (ABS), der eine vergleichsweise hohe Festigkeit aufweist, aber sehr temperatursensibel ist. Zur Überwachung der Druckqualität wollen die Wissenschaftler verschiedene Sensoren nutzen. Denkbar sind beispielsweise Sensoren, die die Temperatur der Bauplatte oder Baukammer messen, Infrarotsensoren, mit denen sich die Temperatur direkt am Druckkopf bestimmen lässt, Vibrationssensoren sowie optische Messtechnik, die das IPH bereits im Forschungsprojekt Quali3D untersucht hat.

Aussagekräftig für die Qualitätsüberwachung sind auch akustische Signale, vereinfacht gesagt: Tonaufnahmen. Darüber ließe sich beispielsweise feststellen, wenn der Druckkopf verstopft oder das Filament in der Anlage bricht. „Das kann man hören“, sagt die Projektingenieurin Anne Rathje vom IPH. „Die Herausforderung ist allerdings, die Signale so zu verarbeiten, dass Umgebungsgeräusche herausgefiltert werden.“ Dazu wollen die Wissenschaftler Machine Learning nutzen.

Das IPH ist im Forschungsprojekt für die Sensortechnik und Datenerhebung verantwortlich, das Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der TH Aachen übernimmt die Erstellung des Qualitätsmodells und die Programmierung der App. Diese App soll Sensordaten automatisiert auswerten. Die App überwacht also den  Druckprozess, dokumentiert Fehler und gibt eine Rückmeldung zur Druckqualität. Bei schwerwiegenden Fehlern stoppt die App den Druckprozess und informiert die Betreiber. Daraufhin können die Druckeinstellungen angepasst und bei Bedarf Fachpersonal hinzugeholt werden.

Kontakt zum Forschungsprojekt SAViour

Interessierte Unternehmen, die sich noch am Forschungsprojekt SAViour beteiligen möchten, melden sich entweder bei Anne Rathje (Telefon: 0511 279 76-228, E-Mail: rathje@iph-hannover.de) oder bei Anna-Lena Knott (Telefon: 0241 80-20600, E-Mail: a.knott@wzl.rwth-aachen.de). Das Kick-off-Treffen zum Projektstart findet voraussichtlich Mitte April 2021 als Online-Meeting statt. Im dem Forschungsprojekt arbeiten IPH und WZL eng mit der Industrie zusammen.

(dw)

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