Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) gehört ohne Zweifel zu den Megathemen des Jahres 2023. Umso weniger sollte es überraschen, dass diese Entwicklung auch an den additiven Technologien nicht vorbeigeht.
In diesem Zusammenhang möchten wir nun über einen KI-basierten Ansatz berichten, der von Wissenschaftlern des Argonne National Laboratory des US-Energieministeriums (DOE) kürzlich entwickelt wurde. Konkret geht es dabei um eine neue Methode zur Erkennung und Vorhersage von Defekten in 3D Druck-Materialien, welche den additiven Fertigungsprozess verändern könnten.
Bildung von Poren überwachen
Die Herausforderung im Metalldruck besteht bislang nämlich darin, dass die Bildung von Poren im 3D Druckprozess die Leistungsfähigkeit des entstehenden Bauteils beeinträchtigen können.
Zwar verfügen zahlreiche industrielle 3D Druckanlagen Wärmebildsensoren, welche den Bauprozess überwachen. Diese übersehen allerdings häufig die Bildung von Poren, da sie nur die Oberfläche der zu fertigenden Teile abbilden.
Röntgenstrahlen als Ausweg
Der Lösungsansatz, den die US-Forscher, von der Advanced Photon Source (APS), einer Einrichtung des DOE-Office of Science in Argonne, gefunden habe fußt auf dem Einsatz intensiver Röntgenstrahlen.
„Unsere Röntgenstrahlen sind so intensiv, dass wir mehr als eine Million Bilder pro Sekunde aufnehmen können“, weiß Samuel Clark, Assistenzphysiker in Argonne, zu berichten.
Dank dieser Bilder gelang es dem Forscherteam, die Bildung von Poren in Echtzeit zu beobachten. Die Korrelation von Röntgen- und Wärmebildern erlaubte es den Forschern, zu erkennen, dass Poren, welche sich innerhalb einer Probe bilden, deutliche Wärmesignaturen an der Oberfläche verursachen. Diese Signaturen wiederum können von Wärmekameras erkannt werden.
Maschinelles Lernmodell sagt Poren voraus
An dieser Stelle kommt die KI ins Spiel. Anhand dieser Wärmebilder trainierten die Forscher nämlich ein maschinelles Lernmodell, um die Bildung von Poren in 3D Druck-Metallen möglichst exakt vorherzusagen.
Daher validierten sie das Modell anhand der Daten aus den Röntgenbildern, von denen sie wussten, dass sie die Entstehung von Poren genau widerspiegeln. Im nächsten Schritt testeten die Forscher die Fähigkeit des KI-Modells, thermische Signale zu erkennen und die Porenbildung in nicht markierten Proben vorherzusagen.
Nächster Schritt Fehlerreparatur?
Die Hoffnung besteht nun darin, im nächsten Schritt eine KI zu entwickeln, die Fehler nicht bloß erkennt, sondern während des Druckvorgangs auch repariert.
Erfahren Sie mehr über die aktuellen Entwicklungen im 3D Druck in unserem Blog.
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Quelle: ThisIsEngineering by Pexels
