Einsatz einer maschinell gelernten Bildsegmentierung zur Pulverbettüberwachung im Metalldruck

Abstract

3D-Metalldruck oder Additive Manufacturing (AM) umfasst eine breite Palette sich entwickelnder junger Technologien. Diese Prozesstechnologien versprechen die Fähigkeit, durch den schichtweisen Aufbau von Metall, komplexe dreidimensionale Komponenten zu erzeugen. Ursprünglich nur für das Prototyping verwendet, haben jüngste Fortschritte und Marktbedingungen es ermöglicht, dass der Metalldruck endkonturnahe Bauteile für den Endgebrauch produziert. Insbesondere wird der Metalldruck für hochentwickelte oder kundenspezifische Teile in kleinen bis mittleren Stückzahlen eingesetzt. Die Anwendung dieser spezifischen Bauteile z.B. in Luft- und Raumfahrt, medizinische Implantate und Automobilindustrie stellen jedoch auch hohe Anforderungen an die Qualitätssicherstellung, die Rückverfolgbarkeit des Produktionsprozesses und der Prozessfähigkeiten. Der Prozess des Metalldrucks zeichnet sich, unabhängig vom Verfahren, durch einen großen lokalen Energieeintrag aus. Daher sind so gefertigte metallische Bauteile besonders anfällig für Anomalien in thermischen Eigenschaften, stochastische Abweichungen der Pulverkorngrößen und allgemeine
Maschinenfehler wie z.B. Positionsabweichungen. Einige dieser Anomalien treten in sehr kurzen Zeiten oder in sehr kleinen Längenskalen auf, sodass sie während des Aufschmelzens oder des Bindens des Materials erkannt werden müssen. Die dafür notwendigen Überwachungsmaßnahmen werden daher i.d.R. als in situ Prozessüberwachung bezeichnet. Einige der genannten Prozessabweichungen sind jedoch persistent und so charakterisiert, dass eine schichtweise Erkennung möglich ist.

Der Schwerpunkt der folgenden Ausführungen ist auf eine schichtweise Erkennung von Abweichungen durch die automatisierte Analyse von Bilddaten aus pulverbettbasierten Metalldruckprozessen gelegt. Bei diesen Prozessen wird eine dünne Schicht im Bereich von 20 bis 100 μm aus pulverförmigem Metallpulver aufgetragen. Ein zweidimensionaler Querschnitt des gewünschten Bauteils wird dann entweder mit einer selektiven Wärmequelle aufgeschmolzen oder mit einem Bindemittel zusammengebunden. Anschließend wird das Substrat um die Höhe einer Pulverschicht abgesenkt und der Vorgang wiederholt, bis der Aufbau abgeschlossen ist. Nach dem Abschluss des Aufschmelzens einer Schicht wird ein Bild mittels einer Kamera im sichtbaren Wellenlängenbereich erstellt. Abbildung 1 zeigt zwei Beispiele solcher Bilder. Diese bilden die Eingangsgröße für die Erkennung von Abweichungen. Durch die gewählte Schichtdicke kann die Herstellung eines Bauteils mehrere tausend Bilder erzeugen. Die automatisierte und zeitnahe Auswertung ist daher Inhalt aktueller Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten [1]. Nicht zuletzt da die notwendige Sensorik – eine Kamera – wirtschaftlich und robust einsetzbar ist.