In dem Projekt DigiChrom sollen die Möglichkeiten und Anwendbarkeit von Machine Learning in der Galvanotechnik untersucht werden. Die künstliche Intelligenz (KI) soll dabei helfen, die Prozess-Struktur-Eigenschafts-Beziehungen bei der Chrom(III)-Abscheidung zu verstehen und die Steuerung des Prozesses zu verbessern. Das Projekt befasst sich sowohl mit dekorativen Chromschichten als auch Hartchrom- und Hartchromdispersionsschichten. Das Fachgebiet Elektrochemie und Galvanotechnik der TU Ilmenau ist für die Abscheidung und Charakterisierung der dekorativen Chromschichten zuständig. Die Beschichtungen erfolgen sowohl im Becherglas als auch in einer automatisierten Technikumsanlage. In mehreren Versuchsreihen werden die verschiedenen Prozessparameter und Einflussgrößen wie Stromdichte, Expositionszeit, pH-Wert, Elektrolytzusammensetzung und -standzeit variiert. Die Versuchsplanung orientiert sich an den im industriellen Prozess auftretenden Schwankungen. Geplant sind insgesamt etwa 1000 Beschichtungen zur Untersuchung des großen Parameterraums und um ausreichend Trainingsdaten für die KI bereitzustellen. Zielgrößen für das Machine Learning sind dabei typische Schichteigenschaften wie die Schichtdicke, die Schichtoptik (Farbe, Glanz, Homogenität), die chemische Zusammensetzung und die Korrosionsbeständigkeit. Weitere Informationen sind auf der Projekt-Webseite Plattform MaterialDigital zu finden.
Fördermittelgeber Bundesministerium für Bildung und Forschung
Förderkennzeichen: 13XP5195H
Förderprogramm Material Digital
Laufzeit 01.12.2023 - 30.11.2026
Ansprechpartner Dr.-Ing. Christoph Baumer
