Forschung & Entwicklung

Laserschweißen: KI-basierte Qualitätskontrolle in Echtzeit

Mithilfe eines günstigen akustischen Sensors und Reflexionsmessungen kann unerwünschte Porenbildung beim Laserschweißen in Echtzeit erkannt werden. Auch die additive Fertigung kann davon profitieren.

Mit einem Röntgenversuch an der European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) im französischen Grenoble wiesen Forscher der schweizerischen Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) nach, wie gut eine akustische Echtzeitüberwachung von Laserschweißprozessen funktioniert: Mit fast 90 prozentiger Sicherheit erkannten sie die Bildung von unerwünschten Poren, die die Qualität von Schweißnähten beeinträchtigen. Der Nachweis dauert dank einer speziellen Auswertungsmethode, die auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, gerade einmal 70 Millisekunden.

Bislang ließ sich die Qualität einer Laserschweißnaht erst im Nachhinein dokumentieren, entweder mittels Röntgenaufnahmen, magnetischer Analysemethoden oder durch das Zersägen einzelner Probestücke aus der Produktion. Eine Echtzeitüberwachung der Schweißqualität wäre ein deutlicher Vorteil.

Instabilitäten beim Lasertiefschweißen

Dem Team von Empa-Forschern um Kilian Wasmer ist es gelungen, den Moment der Instabilität beim Lasertiefschweißen exakt zu erkennen. Sie verwenden dazu einerseits einen günstigen akustischen Sensor und messen andererseits die Reflexion des Laserstrahls auf der Metalloberfläche. Die kombinierten Daten werden innerhalb von 70 Millisekunden auf KI-Basis analysiert. So lässt sich die Qualität des Laserschweißprozesses in Echtzeit überwachen. Während beim Wärmeleitschweißen nur die Oberfläche des Materials aufgeschmolzen wird, dringt der Laserstrahl beim Tiefschweißen rasch und tief ins Material ein und erzeugt ein dünnes Bohrloch voller Metalldampf, das man als Dampfkapillare oder Keyhole bezeichnet. Wird das Keyhole zu tief, sinkt der Dampfdruck des Metalldampfs, zugleich steigt die Oberflächenspannung der Metallschmelze. Das Keyhole wird instablil und kann schließlich in sich zusammenfallen und eine Pore in der Schweißnaht hinterlassen – ein unerwünschter Materialfehler. Um qualitativ hochwertige Laserschweißnähte zu erzeugen, ist es daher wichtig, den Moment zu erkennen, wenn Keyholes instabil werden – oder noch besser: kurz zuvor. Das war bisher kaum möglich, da man lediglich mit optischen Methoden von oben ins Keyhole hineinschauen konnte.

Beweis am Röntgen-Synchrotron

Wie exakt ihre Überwachungsmethode in der Praxis ist, bewiesen die Empa-Forscher an der ESRF. Sie schmolzen mit einem Laser ein Keyhole in ein Plättchen aus Aluminium, das zu gleicher Zeit von harter Röntgenstrahlung durchleuchtet wurde. Der Prozess, der weniger als eine hundertstel Sekunde dauert, wurde mit einer Hochgeschwindigkeitskamera aufgezeichnet. Das Ergebnis: Die einzelnen Phasen des Schweißprozesses wurden mit mehr als 90 % Sicherheit korrekt erkannt. Trifft der Laserstrahl auf das Metall, setzt zunächst die Phase des Wärmeleitungsschweißens ein – nur die Oberfläche schmilzt auf. Dann entsteht ein stabiles Keyhole, das bei längerer Einstrahldauer indes instabil wird. Bisweilen emittiert das Keyhole flüssiges Metall, ähnlich wie bei einem Vulkanausbruch. Wenn es unkontrolliert in sich zusammenfällt, entsteht eine Pore. All diese Phasen macht die neue Empa-Technologie in Echtzeit sichtbar.

Außerdem gelang es den Forschern, gezielt Poren in der Schweißnaht zu erzeugen und sie mit einem zweiten Laserpuls wieder zu schließen. Das Entstehen einer Pore konnte mit 87 % Sicherheit erkannt werden, das erfolgreiche Entfernen mit immerhin noch 73 %. Mit Hilfe der Empa-Technologie ist der Ort einer Pore bereits während des Prozesses bekannt; eine Nachbearbeitung mit dem Laser kann sofort in Gang gesetzt werden – und dadurch die Qualität des Schweißprozesses markant steigern.

Qualitätskontrolle in der additiven Fertigung

Der an der Empa entwickelte Überwachungsprozess eignet sich indes nicht nur fürs Laserschweißen, sondern auch für die Qualitätskontrolle bei 3-D-gedruckten Metallteilen. Beim Pulverbettverfahren – eine der gebräuchlichsten Methoden beim 3-D-Metalldruck – fährt ein Laserstrahl durch eine Schicht aus Metallkörnern und verschweißt diese. Falls Poren entstehen, könnte der Laser ein zweites Mal zur defekten Stelle gelenkt werden, um die Poren nachträglich zu entfernen. Dies gelingt jedoch nur mit Hilfe von Echtzeitüberwachung, denn entstandene Poren müssen umgehend eliminiert werden, bevor sie von weiteren Schichten Metall überdeckt werden.

von mg

www.empa.ch

Originalveröffentlichungen:
[S. Shevchik, et al., Supervised deep learning for real-time quality monitoring of laser welding with X-ray radiographic guidance, Scientific Reports (2020). DOI: 10.1038/s41598-020-60294-x und G. Masinelli et al., Adaptive Laser Welding Control: A Reinforcement Learning Approach, IEEEAccess (2020). DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2998052]

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