Schnelle pixelparallele Bildverarbeitung mit Zellularen Neuronalen Netzwerken (CNN) zur Regelung von Laserschweißprozessen
- 1Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, Fraunhofer Institute for Physical Measurement Techniques IPM
- 2Forschungsgesellschaft fuer Strahlwerkzeuge mbH, Research Society for Beam Tools
- 3Institute of Applied Physics, Goethe University Frankfurt
daniel [dot] carl [at] ipm [dot] fraunhofer [dot] de
Bei hochdynamischen Prozessen, wie beispielsweise dem Laserstrahlschweißen, treten periodische und zufällige Fehler bzw. Nahtunregelmäßigkeiten auf, die das Prozessergebnis negativ beeinflussen und im schlimmsten Fall sogar unbrauchbar machen. Durch gezieltes Einwirken auf verschiedene Prozessparameter, wie Laserleistung, Vorschubgeschwindigkeit, Fokuslage und ggf. Zusatzwerkstoff können Fehler minimiert werden. Voraussetzung für eine Prozesssteuerung unter Echtzeitbedingungen ist die Bildaufnahme und Auswertung im 10 kHz Bereich. Unter Zugrundelegung von CNN lassen sich Single-Instruction-Multiple-Data (SIMD)-Rechnerarchitekturen in die Pixel von Kamerachips integrieren. Diese erst seit Ende 2007 kommerziell verfügbare Technologie ermöglicht eine pixelparallele und deshalb extrem schnelle Bildverarbeitung mit Flächenkameras und somit erstmals eine Regelung des Laserschweißprozesses aufgrund von Qualitätsmerkmalen. Erste Ergebnisse für das Kriterium "Durchschweißen" zeigen, dass Bilder mit einer Bildrate von 10 kHz ausgewertet und entsprechende Regelsignale erzeugt werden können.
@inproceedings{carl2008p57,
author = {Carl, Daniel and Blug, Andreas and Höfler, Heinrich and Abt, Felix and Geese, Marc and Tetzlaff, Ronald},
title = {{Schnelle pixelparallele Bildverarbeitung mit Zellularen Neuronalen Netzwerken (CNN) zur Regelung von Laserschweißprozessen}},
booktitle = {DGaO-Proceedings 2008},
series = {DGaO-Proceedings},
eventtitle = {109. Jahrestagung der DGaO},
eventdate = {2008-05-14/2008-05-17},
venue = {Esslingen},
publisher = {Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik e.V.},
year = {2008},
pages = {P57},
url = {https://dgao-proceedings.de/paper/109-p57}
}