Fehlererkennung in 3D-Druck Produktionsprozessen

Problemstellung

Eine Fehlererkennung und Inspektion während des Produktionsprozesses kann die Qualität von 3D-Produkten sichern.

Ziel

Ein Vision-basiertes KI-Lernverfahren soll zur Überwachung industrieller 3D-Produktionsprozesse eingesetzt werden, um eine frühzeitige Erkennung von Anomalien zu ermöglichen.

Lösungskompetenz

Es wird eine Vision-basierte Fehlerdetektion mittels neuronaler Netze (Mask R-CNN) eingesetzt, wodurch ein hoher Generalisierungsgrad schon mit wenigen Traningsdaten erreicht werden kann.

Erprobungsumgebung

Real-Aufbau als Basis für verschiedene andere Industrieapplikationen.

Beispielbilder fehlerhafter 3D-Druck
Beispiele für mögliche Ereignisse während des 3D-Drucks.