WAAM - Bildbasierte Prozessüberwachung

Ein stabiler Lichtbogenschweißprozess ist entscheidend um qualitativ hochwertige Bauteile zu produzieren. Der WAAM Prozess ist charakterisiert durch komplizierte physikalische, chemische, thermische und metallurgische Eigenschaften, welche das Schmelzbad und damit die Morphologie der Schweißraupen beeinflussen. Fehler bei der Parametrisierung führen zu einer Reihe von mikro- und makroskopischen Defekten wie Porenbildung, Spratzer, Oxidation, etc. Je komplexer die zu fertigenden Bauteile sind, desto schwieriger ist es, vorab eine geeignete Parametrisierung (Schweißgeschwindigkeit, Drahtvorschub, etc.) festzulegen um eine gleichmäßige Form der Schweißraupen zu garantieren. Unregelmäßigkeiten übertragen sich auf die nächste zu druckende Schicht und destabilisieren so den Lichtbogen. Herkömmlichen WAAM-Systemen fehlt eine schichtinterne Materialauftragskontrolle, um Unregelmäßigkeiten beim Schweißen im Prozess auszugleichen. Grundsätzlich ist das "Einfahren" einer Anlage auf bestimmte Bauteile daher zeitaufwendig und somit teuer. Um WAAM vielseitiger in der Fertigung einsetzen zu können, wurden Algorithmen entwickelt, die auf Basis von Bilddaten einer Schweißkamera, mittels moderner Machine Learning Methoden und klassischer Bildverarbeitung Unregelmäßigkeiten während des Schweißens detektieren können und darauf aufbauend Kompensationsstrategien ermöglichen.