Abgeschlossene Projekte 2022
Sehr oft erfolgt die Endbestückung von Leiterkarten aufgrund von Zugänglichkeit oder anderen Parametern durch geschultes Fachpersonal manuell. Durch die meist monotone Aufgabenstellung über ein Fertigungslos kann es bei den Monteuren durch Ermüdung oder einsetzende Routine zu Fehlbestückung kommen. Um die Endbestückung nach Möglichkeit fehlerfrei zu gestalten, soll mit Hilfe moderner Methoden der erweiterten Realität (AR) und der gemischten Realität (MR) ein neuartiges Montage/Endbestückungssystem entwickelt werden. Das System soll mit Hilfe von neuronalen Ansätzen durch die Ausnutzung zweier hochauflösender (40MPix) Kameras (ortsfest am Gestell) fehlende oder fehlerhaft bestückte Bauteile erkennen. Mittels einer innovativen Methode soll anschließend die Information in Abhängigkeit vom Blickwinkel des Bedieners in eine Anzeigeumgebung eingeblendet werden. Hierfür soll an der TU-Ilmenau ein Algorithmus entwickelt werden der in Echtzeit (Grenzfrequenz menschliche Sehfähigkeit ca. 25 Hz) die Daten der Erkennung der Absolutlage des Messobjektes sowie der Relativlage des Bedieners in die erweiterte Realität integriert. Weiterhin soll daran gearbeitet werden den Bediener durch motivierende Interaktion für die nächste Montageaufgabe zu motivieren.
Das Forschungsprojekt ist gefördert vom BMWi. Förderkennzeichen: ZF4075140SS9
Programm: "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)"
Projektträger: AiF Projekt GmbH
Bewilligungszeitraum: 01.12.2019 bis 30.04.2022
Im Pilotprojekt InSignA steht das multisensorische Monitoring des additiven Fertigungsprozesses im Fokus. Angestrebt werden eine echtzeitfähige Überwachung und perspektivisch Verbesserung der Qualität der Wire-Arc-Additive-Manufacturing-Struktur (WAAM-Struktur), die aus Aluminiumlegierungen aufgebaut sind. Bei der additiven Fertigung mit Aluminiumwerkstoffen muss stets mit Porenbildung durch Wasserstoff als innere Unregelmäßigkeit der Struktur gerechnet werden. Zum einen ist dessen Löslichkeit in Aluminium im festen Aggregatzustand äußerst gering, zum anderen erfolgt der Übergang von flüssigem Aluminium in den festen Aggregatzustand sehr schnell. Durch eine ausgeprägte Porenbildung ist die Funktionstüchtigkeit der hergestellten Struktur sehr stark eingeschränkt und somit hat sich die Anwendung des Herstellungsverfahrens in der Praxis noch nicht durchgesetzt.
Der durch den Fertigungsprozess bedingte hohe Energieeintrag ermöglicht den Einsatz thermischer Analysemethoden auf Basis der passiven Thermografie zur Bestimmung von Defekten unter der Oberfläche. Die Erweiterung dieser visuellen Messmethode um eine dreidimensionale Analyse der schichtweise aufgetragenen Struktur ermöglicht deren geometrische 3D-Abbildung und damit Bestimmung von Formabweichungen. Die 2D-3D-Fusion dieser Daten ermöglicht ein echtzeitfähiges visuelles Prozessmonitoring. Akustisches Monitoring auf Basis von Luftschallaufnahmen ermöglicht eine kontaktlose Überwachung des Fertigungsprozesses, denn Änderungen von Prozessgeräuschen können auf Fehler im Prozess hindeuten. Während für einige Fertigungsprozesse die Machbarkeit schon gezeigt wurde, liegen für die Fertigung von WAAM-Strukturen bisher keine entsprechenden Nachweise vor. Dementsprechend soll die Anwendbarkeit der Luftschallanalyse in Kombination mit visuellen Methoden zum echtzeitfähigen Monitoring von Fügeprozessen untersucht werden.
Das Projekt wird durch den Freistaat Thüringen (TMWWDG) mit dem Kennzeichen 2021 FGI 0010 – Pilotprojekt 5 gefördert.
Laufzeit: 01.04.2021 - 30.04.2022
Im Vorhaben MultiSWIR sollen zwei neuartige Konzepte zur ortsaufgelösten multispektralen Objekterfassung im SWIR-Bereich grundlegend erforscht werden. Diese sollen zum einen auf eine hohe spektrale und zum anderen auf eine hohe räumliche Auflösung optimiert werden. Ziel ist der Nachweis der prinzipiellen Systemfähigkeit der neuartigen Sensorkonzepte. Die grundsätzliche Eignung der Technologiekette zur Herstellung und Integration der funktionsbestimmenden mikrostrukturierten Elemente wird demonstriert. Dazu sind moderne Methoden der optischen Lithografie mit neuen Trockenätzprozessen und einer anschließenden UV-Replikation zu kombinieren. Die Systemfähigkeit soll durch eine Analyse der gewonnenen multispektralen Signale über Bildverarbeitungs- und Machine-Learning-Algorithmen an ausgewählten Beispielapplikationen nachgewiesen werden.
Dabei sollen die Kompetenzen der Projektpartner Ernst-Abbe-Hochschule Jena, Fraunhofer-Institut Angewandte Optik Feinmechanik Jena und TU Ilmenau gebündelt werden, um eine effektive Datengewinnung zu realisieren. Die entwickelten Konzepte sollen die multispektrale Informationsgewinnung vereinfachen um somit das verbesserte Lösen von Erkennungs- und Klassifikationsaufgaben zu ermöglichen. Das Vorwissen der TU Ilmenau dient dem Proof-of-concept. Die durch die entwickelten Konzepte erstellten Daten sollen für verschiedene Klassifikationsaufgaben analysiert werden und für die Lösung ausgewählter Applikationen Anwendung finden.
Partner: IOF Jena, EAH Jena, TU Ilmenau
Bewilligungszeitraum: 01.01.2020 - 30.06.2022
Gefördert durch die Thüringer Aufbaubank - Vorhabens-Nr. 209 FGR 0077
Für die Detektion von optisch aktiven Materialien ist bei der Wechselwirkung zwischen Licht und Materie polarisierende Effekte zu beobachtbar. Durch die moderne Halbleitertechnik durchdringen spezielle Polarisationkameras den Markt und können so für industrielle Prüfprozesse an Grenzflächen genutzt werden. Ziel des Projektes PolMat ist es, diesen Effekte inhaltlich für industrielle Prüfungen wie beispielsweise die Detektion von Wasser auf Oberflächen zu realisieren. Entscheidende Fragen sind hierbei der experimentelle Aufbau und die spezifische Anordnung zwischen Prüfling Beleuchtung und Kamerasystem. Einer der wichtigsten Zielparameter dieses Projektes ist es die Detektionssicherheit zu maximieren und gleichzeitig möglichst kleine wasserrückstände zu erkennen.
Das Forschungsprojekt ist gefördert vom BMWi. Förderkennzeichen: ZF4075147SO9
Programm: "Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM)"
Projektträger: AiF Projekt GmbH
Laufzeit: 01.03.2020 - 31.07.2022
Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Integration lokaler und bildbasierter multimodaler Sensorik in Laserstrahlprozesse, um eine konkrete Bestimmung von Art, Stärke und Lokalität von Oberflächenfehlern sowie deren Behebung während der Bearbeitung (Online-Korrektur) zu ermöglichen. Multimodale Sensorik ist hierbei eine Sensorik die eine gleichzeitige Erfassung von spektralen (in einem großen Spektralbereich vom VIS bis SWIR) und Oberflächenparametern ermöglicht.
Dem verfolgten Ansatz liegt zu Grunde, dass Verunreinigungen, bspw. Öle, Fette oder Formenreiniger, sowie ungeeignete Materialabträge bei der Fertigung und/oder Weiterverarbeitung von verschiedenen Werkstoffen, bspw. Glas, Kunststoffen und Metallen, häufig zu vermeidbaren Fehlerbildern führen. Die Behebung derartiger Fehlstellen kann ausschließlich durch eine werkstoff- und prozessangepasste Vorabanalyse sowie die entsprechende Vorbearbeitung der Daten erfolgen. Für diese Vorabanalyse gilt es, intelligente Algorithmen zur Datenverarbeitung zu entwickeln und in bestehende Prozesse zu integrieren. In Abhängigkeit des Betriebsmodus (UKP, KP; CW), des Bearbeitungsraumes und der daraus resultierenden Bearbeitungsgeschwindigkeit erlaubt das die Entwicklung angepasster Regelungsstrategien zur Online-Korrektur bzw. -Klassifikation in nicht weiter verarbeitbare Elemente, um diese möglichst frühzeitig in der Wertschöpfung auszuschleusen.
Partner: TU Ilmenau (FG Fertigungstechnik), Ernst-Abbe-Hochschule Jena (AG Fertigungstechnik/Fertigungsautomatisierung), Hochschule Schmalkalden (Labor für Angewandte Kunststofftechnik)
Gefördert durch die Thüringer Aufbaubank mit Landesmitteln des Freistaates Thüringen und aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds (ESF) – Vorhabens-Nr. 2020 FGR 0049
Bewilligungszeitraum: 01.04.2021 – 31.08.2022