BEAM_IDL – MEHRFACHE LASERSTRAHLFORMÜBERWACHUNG UND IDENTIFIKATION DURCH TIEFENLERNALGORITHMEN
Die steigende Nachfrage nach Aluminium (Al) in der Herstellung von Elektrofahrzeugen (EV) – insbesondere bei Batteriedeckeln und Fahrgestellbefestigungen – erfordert optimierte Laserschweißverfahren. Intrinsische Probleme beim Aluminiumschweißen werden mit neuen dynamischen und anpassungsfähigen Laserstrahlansätzen überwunden, hauptsächlich um die Laser-Material-Interaktion zu erhöhen. Die Prozesssteuerung für diese neuen Laserfertigungsszenarien erfordert neuartige In-Prozess-Überwachungsstrategien, die Muster- und Prozessereigniserkennung verlangen. BEAM-IDL schlägt die Anwendung optimierter Deep-Learning-Algorithmen für die Bildverarbeitung des sichtbaren und infraroten (IR) Laserschweißprozesses vor. Dieser neuartige Ansatz wird zukünftig die Verknüpfung der Merkmalextraktion mit Prozessparametern ermöglichen und so den Weg für neue Prozessoptimierungen eröffnen.