KI-ELO
Machine Learning und Prozessverbesserung beim PBF-EB/M durch ELO
Im Forschungsprojekt KI-ELO entwickelt die Hochschule München ein KI-basiertes System zur automatisierten Analyse elektronenoptischer Bilddaten beim Elektronenstrahlschmelzen.
Ziel ist eine In-situ-Überwachung für eine baubegleitende Qualitätssicherung.
Forschungsgebiet:
- Laufzeit:
- 01.08.2025 - 31.07.2027
- Projektstatus:
- laufend
- Einrichtungen:
- Fakultät für angewandte Naturwissenschaften und Mechatronik
- Projektleitung:
- Prof. Dr. Christian M. Seidel
- Drittmittelart:
- Stiftung
- Projektart:
- Forschung
Das Forschungsprojekt KI-ELO zielt darauf ab, die Qualitätssicherung in der additiven Fertigung durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz zu verbessern. Das Elektronenstrahlschmelzen (PBF-EB/M) bietet die Möglichkeit, während des Bauprozesses hochauflösende elektronenoptische Bilder (ELO-Bilder) durch rückgestreute Elektronen aufzunehmen.
Mithilfe von Verfahren des maschinellen Lernens sollen diese Bilder ausgewertet und dadurch eine automatisierte, schichtweise Überwachung des Fertigungsvorgangs ermöglicht werden. Auftretende Fehler sollen erkannt, klassifiziert und mit Prozessparametern verknüpft werden.
So lassen sich Ursachen von Qualitätsabweichungen identifizieren und Maßnahmen zur Prozessoptimierung ableiten.
Ziel ist es, die bildgestützte Qualitätssicherung im PBF-EB/M grundlegend zu verbessern, nachgelagerte Qualitätskontrollen wie beispielsweise CT-Scans zu reduzieren und einen Beitrag zur industriellen Etablierung der Technologie zu leisten.