RessFBBM – Intelligentes Reinigen von Bauteiloberflächen im Fertigungsprozess

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit Verschmutzungen auf metallischen und nichtmetallischen Bauteiloberflächen durch den Fertigungsprozess und deren Reinigung mittels Laserstrahl. Öle, Fette oder Formenreiniger sowie Materialrückstände und Zunder führen am Ende des Produktionszyklus beim Lackieren oder Galvanisieren zu Fehlern und damit Ausschuss. Die bisherige Lösung besteht entweder in teurer Nacharbeit oder dem Aussortieren des Endprodukts.

Laserreinigung trifft Sensorik und Künstliche Intelligenz

Der Ansatz der Forschungsgruppe integriert eine berührungslose Reinigung mit dem Laserstrahl im Fertigungsprozess. Im Gegensatz zur nasschemischen Reinigung wird der Einsatz von Gefahrstoffen vermieden und kann beispielsweise auch in Reinräumen eingesetzt werden. Da die Verschmutzungen lokal oder inhomogen verteilt sind, entwickeln die Forschenden eigens für diesen Aufgabenbereich eine multispektrale bildbasierte Sensorik zur ortsaufgelösten Detektion der Verunreinigungen. Die Signale werden intelligent mit Methoden des Maschinellen Lernens verarbeitet. Ziel der Entwicklung ist eine geregelte Reinigung während der Herstellung von Halbfabrikaten aus Metall, Kunststoff und Glas mittels Laserabtragprozesse. Im Ergebnis werden Ressourcen eingespart durch Minimierung von Ausschuss- und Nacharbeit.