Kaum eine Branche von Wirtschaft und Industrie kommt heute ohne den 3D-Druck aus. „Aber es gibt noch deutliche Hemmnisse. Die Qualität der gedruckten Bauteile und die Reproduzierbarkeit des Druckprozesses sind noch nicht da, wo sie sein sollten“, sagt Erik Westphal. Der 32-jährige Maschinenbau-Ingenieur forscht derzeit am Lehrstuhl für Mikrofluidik der Universität Rostock bei Prof. Hermann Seitz nach Möglichkeiten, diese Zukunftstechnik auf einen sicheren Stand zu bringen und hat dabei schon beachtliche Erfolge erzielt. Dazu nutzt er das so genannte Machine Learning (ML), ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI).
Schichtweiser Aufbau beim 3D-Druck
Beim 3D-Druck wird ein Werkstück beispielsweise mittels des FDM-Verfahrens (Fused Deposition Modeling; englisch für Schmelzschichtung) schichtweise aus einem schmelzfähigen Material aufgebaut. In der Regel ist dies ein Kunststoff. Ein Laser schmilzt diesen pulverförmigen Ausgangsstoff schichtweise entsprechend der gewünschten Bauteilform an, beziehungsweise sintert ihn und bringt ihn in Form. Anschließend wird eine neue Schicht Pulver aufgetragen und der Prozess wiederholt. So entstehen bei diesem „selektiven Laser-Sintern“ aus bis zu Tausenden Schichten neue 3D-Bauteile.
Algorithmus erkennt sofort Fehler
Bei dem von Westphal entwickelten Qualitätssicherungsverfahren beobachten mehrere Kameras genau den Druckvorgang. Video und Bild werden dabei dokumentiert und direkt von einem ML-Algorithmus ausgewertet.
„Auf jedem Bild ist die Schicht zu erkennen, die gerade bearbeitet wird. Defekte oder Verunreinigungen erkennt der Algorithmus sofort.“ Aus riesigen Datenmengen sucht der von Westphal entwickelte Algorithmus nach Mustern, die ein Mensch so nicht direkt sehen oder finden könnte – etwa ob in der aktuellen Bauteilschicht ein Fehler vorliegt, wo er sich befindet und welche Auswirkungen er auf den weiteren Druckverlauf hat. „Ziel ist es, mit diesen Mustern automatisch menschliche Entscheidungen herbeizuführen.“
Bessere Qualität beim 3D-Druck
„Dieses Verfahren ermöglicht es, den Fertigungsprozess stabiler zu machen“, sagt Westphal. Denn bislang konnten die Fehler gar nicht oder wenn, dann erst nach dem Druckprozess erkannt werden. „Nun kann man während des laufenden Druckprozesses entscheiden, die Druckeinstellungen zu optimieren oder den Druck bei zu gravierenden Fehlern abzubrechen.“
Somit lassen sich Zeit und Geld sparen – eine für Wirtschaft und Industrie verlockende Aussicht. Zudem erhält man nebenbei durch die bildliche Datenerfassung auch ein detailliertes Monitoring des gesamten 3D-Druckprozesses.
Der 3D-Druck wird beispielsweise in der Luft- und Raumfahrt oder der Medizintechnik angewendet und ermöglicht insbesondere neue Design-Freiheiten sowie Individualisierungsmöglichkeiten. Der Wissenschaftler erwartet hier ein zukünftig einen Multi-Milliarden-Markt. Die Frage der Qualitätskontrolle ist deshalb von erheblicher Bedeutung.
Kontakt:
Universität Rostock
Erik Westphal
Lehrstuhl für Mikrofluidik
E-Mail: erik.westphal@uni-rostock.de
www.uni-rostock.de
