Im Rahmen des DFG-geförderten Forschungsprojekts „SmoPa3D – Sensorgestützte modellbasierte Parametrierung von 3D-Druckprozessen“, dessen zweite Projektphase im November 2021 startet, untersucht ein Team des WZL, wie sich durch Integration von Laserlichtschnittsensoren die Qualität des Drucks im Prozess erfassen und sich diese Kenntnis für eine echtzeitfähige modellprädiktive Regelung verwenden lässt. Hierdurch werden die Druckprozesse dazu befähigt, die Qualität trotz plötzlicher Störungen oder ungeeigneter Parametrierung zu gewährleisten und Druckabbrüche zu vermeiden.
Das Projekt, das am Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement, unter der Leitung von Prof. Robert Schmitt, durchgeführt wird, schließt an die erste Projektphase an, in der eine automatische Defekterkennung mithilfe von Laserlichtschnittsensoren implementiert wurde. Dieses Messsystem erfasst die einzelnen Bauteilschichten mit einer Auflösung von 50 µm und bildet ein digitales Modell des Bauteilzustands. Durch den Vergleich mit dem Soll-Modell können Abweichungen erkannt werden, welche gegebenenfalls zu einer verminderten Qualität des Bauteils führen. Mittels Methoden des maschinellen Lernens konnte das Projektteam zeigen, dass eine Vorhersage qualitätsrelevanter Merkmale des finalen Bauteils möglich ist.
Aufbauend auf diesen Erkenntnissen soll in der kommenden Förderperiode eine echtzeitfähige Prozessregelung entwickelt und implementiert werden. Auftretende Abweichungen sollen hierzu nicht nur erkannt, sondern zusätzlich nach Güte und Art kategorisiert werden. Anschließend werden auf Basis dieser Daten und der Stellparameter des Druckers qualitätsrelevante Merkmale nachfolgender Schichten geschätzt, um schwerwiegende Defekte, welche zu verminderter Bauteilqualität oder Druckabbruch führen, vorhersagen zu können. Diese Kenntnis soll zur Implementierung einer Prozessregelung genutzt werden, welche eine dynamische Korrektur des Maschinencodes oder der Stellparameter vorsieht. Eine automatische Optimierung des Druckers wird so, während des Drucks, ermöglicht.
Bildnachweis: 3D-Drucker mit implementierten Laserlichtschnittsensoren zur In-Prozessüberwachung, Quelle: WZL
