Zu den wichtigsten Themen des Jahres 2023 gehört zweifellos die Weiterentwicklung und der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI). Davon profitieren auch die additive Fertigungstechnologien. Ein Team von Wissenschaftlern des Argonne National Laboratory des US-Energieministeriums (DOE) hat einen KI-basierten Ansatz entwickelt, dessen Ziel darin besteht, Defekte in 3D-Druckmaterialien, welche den Fertigungsprozess beeinträchtigen könnten, zu erkennen und vorherzusagen.
Porenbildung als Herausforderung
Im Bereich des Metall 3D Drucks besteht bisher die Herausforderung schließlich darin, dass die Bildung von Poren die Leistungsfähigkeit des späteren Bauteils beeinträchtigen kann. Industrielle 3D-Drucker verfügen zwar über Wärmebildsensoren, welche den Bauprozess überwachen. Allerdings übersehen sie häufig die Bildung von Poren, da sie nur die Oberfläche der zu fertigenden Teile abbilden.
Der Ausweg: Röntgenstrahlen
Um das Problem zu lösen, setzten die US-Forscher auf den 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, daher zu berichten.
Beobachtung in Echtzeit
Dank dieser Bilder konnten sie die Bildung von Poren nun erstmals in Echtzeit beobachten. Die hierbei zustande gekommene Korrelation von Röntgen- und Wärmebildern ließ das Forscherteam zu der Erkenntnis gelangen, dass Poren, welche sich innerhalb einer Probe bilden, deutliche Wärmesignaturen an der Oberfläche verursachen. Das Geniale ist nun, dass genau diese Signaturen von Wärmekameras erkannt werden können.
KI-Modell sagt Poren voraus
Genau das erweist sich als ideales Einsatzfeld für eine KI. Anhand dieser Wärmebilder konnten die Forscher nämlich ein maschinelles Lernmodell trainieren, um die Bildung von Poren in 3D Druck-Metallen möglichst exakt vorherzusagen. Anhand der Daten aus den Röntgenbildern, von denen sie wussten, dass sie die Entstehung von Poren genau widerspiegeln, validierten sie das Modell. Daraufhin testeten die Forscher die Fähigkeit des KI-Modells, thermische Signale zu erkennen und die Porenbildung in nicht markierten Proben vorherzusagen.
Von der Prognose zur Reparatur?
Im nächsten Schritt hoffen die Forscher, eine KI zu entwickeln, welche Fehler nicht nur erkennt, sondern auch gleich während des Druckvorgangs repariert.
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