AKoS – Akustische Kontrolle von Schweißnähten bei sicherheitskritischen Bauteilen
Ziel des Projektes AKoS ist eine multisensorische zerstörungsfreie In-line-Qualitätskontrolle von Fügeprozessen (Röhrreib-, Wolfram-Inertgas-, Metall-Schutzgasschweißen). Entwickelt wird ein dynamisches Framework auf Basis von Verfahren des maschinellen Lernens (ML) für die Schweißnahtkontrolle, welches perspektivisch durch die Anpassung von Parametern für verschiedene Fügeprozesse anwendbar ist. Nachdem der Anforderungskatalog für Datenerhebung von Luftschall und Prozessparametern abgeschlossen ist, erfolgt die Datenakquise im Labor- und später im Realumfeld. Die Daten für die Ereignisdetektion werden mittels ML-Algorithmen ausgewertet.
Anschließend erfolgt eine Integration der entwickelten Software (SW)-Bibliotheken in die Mess- und Prüftechnik der beteiligten Projektpartner. Abschließend erfolgt die prototypische Umsetzung für die eigenständige Anpassung der ML-Algorithmen für eine In-line-Qualitätskontrolle, Evaluation und Optimierung der SW-Bibliotheken.
Quelle: Lernende Systeme – Plattform für künstliche Intelligenz.
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