Motivation
Mit Carbonfasern können sehr leichte, emissionseinsparende Hochleistungsbauteile, z.B. für Satelliten, Autos oder Flugzeuge, gebaut werden. Problematisch dabei ist, dass 1kg eines Carbonfaserbauteils mehr als 20-mal so viel kostet wie 1kg eines vergleichbaren Stahlbauteils. Um möglichst wenig des teuren Werkstoffs zu verschwenden, ist eine optische Qualitätssicherung in der Produktion von größter Bedeutung. In der Produktion werden Carbonfasern in unterschiedlichen Formen verarbeitet: als dicke oder dünne Gewebematte, als einzelner Faden oder als eine Art Gestrick. Aktuell kommerziell erhältliche Systeme haben große Probleme, zuverlässig den Übertrag von einer Form auf die andere zu schaffen. Der Grund dafür ist die große Anzahl fehlender Daten, die für eine zuverlässige Erkennung notwendig wären.
Ziele und Vorgehen
Daher ist es das Ziel des Forschungsvorhabens KIQS, ein automatisiertes Qualitätssicherungssystem zur frühen, kostengünstigen Detektion von Fehlern in Carbonfaserbauteilen zu schaffen. Hierzu wird eine Künstliche Intelligenz entwickelt, die eine schnelle, zuverlässige und datenarme Übertragung von einer Faserform auf eine andere ermöglicht. Für das Qualitätssicherungssystem müssen eine Fehlerbewertungsmethodik, eine darauf aufbauende Künstliche Intelligenz sowie ein roboterbasierter, automatisierter Prüfaufbau entwickelt werden. Das Zusammenspiel dieser Elemente wird in Form eines Prototyps realisiert.
Innovationen und Perspektiven
Neben der Anwendung für Carbonfaserbauteile kann das System, dank der Künstlichen Intelligenz, auch einfach für eine Fehlerdetektion in der Textil-, Glas-, Metall-, Verpackungs- oder Lebensmittelindustrie verwendet werden. Die dort auftretenden Fehler (Löcher, Gassen, Fehlstellen etc.) sind vergleichbar mit denen von Carbonfaserbauteilen.