Motivation
Große industrielle Objekte (Fahrzeugkomponenten, Batteriezellen, Luftfahrtkomponenten, große Gussteile, Wasserstofftanks…) werden aktuell nur oberflächlich oder zerstörend geprüft. Roboter-CTSysteme können – in der Theorie – alle inneren und äußeren Strukturen auch solch großer Objekte zerstörungsfrei digitalisieren. Ein Roboter-CT-System besitzt eine Röntgenquelle und einen Röntgendetektor. Beide können von zwei Robotern flexibel bewegt werden. Wird ein Objekt aus hinreichend vielen Richtungen mit Röntgenstrahlung durchleuchtet, so kann der Bereich vollständig digitalisiert werden. Aufgrund der Größe der Prüfobjekte sowie der kinematischen Beschränkungen der Roboter können für viele industrierelevante Anwendungen nicht genug Blickwinkel erreicht und diese damit noch nicht mit Roboter-CT-Systemen geprüft werden.
Ziele und Vorgehen
RoboQuality zielt darauf ab, mithilfe von KI-Methoden die Anzahl der Komponenten zu erhöhen, für die eine Qualitätsprüfung durch Roboter-CT-Systemen durchgeführt werden kann. Dadurch wird der Bedarf an zerstörender Prüfung verringert und die Produktionsqualität insgesamt erhöht. Um eine zerstörungsfreie Qualitätsprüfung für möglichst viele Anwendungen zu ermöglichen, wird einerseits ein Reinforcement Learning-Framework (verstärkendes Lernen) zur Auswahl der idealen Röntgenblickwinkel entwickelt. Andererseits werden 2D- und 3DAnalyse-Workflows durch KI-Methoden verbessert.
Innovationen und Perspektiven
Ob große Strukturteile aus Verbundwerkstoffen, Wasserstofftanks oder Batterien, auf Basis der Projektergebnisse sollen zukünftig neuartige Komponenten direkt – (fast) ohne Verzögerung – digitalisiert und zerstörungsfrei geprüft werden können. RoboQuality versteht sich dadurch als Baustein für eine moderne, nachhaltige Industrie: Resilient bezüglicher neuer Entwicklungen, so dass für neuartige Komponenten nicht erst ein neues Prüfsystem entwickelt werden muss.