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Aktuelle Forschungsprojekte

AVISPA | Automatisierung von visuellen Inspektions- und Endbearbeitungsprozessen für Flugzeugtriebwerke

Im Projekt AVISPA soll durch den Einsatz von maschinellem Lernen eine optische Verschleißerkennung von Zerspanungswerkzeugen ermöglicht werden.

Koordinator: Eric Schmidt M. Sc. Amina Ziegenbein M. Sc M. Sc.
Laufzeit: 01.01.2020 – 31.12.2021
Förderung: EIT Manufacturing

Ausgangssituation

Die Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Flugtriebwerksindustrie kann durch einen Null-Fehler-Ansatz für ausgewählte Komponenten und Fertigungsprozesse deutlich verbessert werden. Dies wird durch die Implementierung und Integration von Technologien für künstliches Sehen, maschinelles Lernen (KI), Prozessautomatisierung und Regelkreise in Fertigungsprozesse erreicht.

Zielsetzung

Mehrere Fertigungsverfahren, die im Bereich der Luftfahrtantriebe eingesetzt werden, haben einen ausreichenden Reifegrad erreicht, um geschlossene Regelkreise und Algorithmen zu integrieren, dank einer breiteren und tieferen Nutzung von visuellen Sensoren und Algorithmen des maschinellen Lernens. Die AVISPA2-Aktivitäten zielen auf die Integration automatischer visueller Inspektion, Automatisierung und digitaler Steuerungstechnologien in kritische Fertigungsprozesse, die von führenden Unternehmen der Luftfahrtindustrie (ITP und Avio Aero) eingesetzt werden:

  • Prädiktive Überwachung und Schneidwerkzeugverschleiß
  • Closed-Loop-Steuerung verschiedener Bearbeitungstechniken, wie z. B. die Oberflächenbearbeitung von AM-Teilen
  • Automatisierung der visuellen Inspektion, angewandt auf Teile mit Wabenstruktur und Oberflächeninspektion

Die Aktivitäten werden tiefgreifende Auswirkungen auf Fertigungstechniken haben, die auf dem Markt weit verbreitet sind, und daher große Erfolge in Bezug auf Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Digitalisierung ermöglichen.

Vorgehensweise

Schwerpunkte sind:

  • Überwachung von Schneidwerkzeugen im Prozess: die gesamte Bandbreite von Schneidwerkzeugen eines Prozesses unter Verwendung von KI, einschließlich Verschleißkontrolle durch artificial vision und automatische Entscheidungsfindung
  • Automatisierung von Finishing-Prozessen: Closed-Loop-Steuerung der Oberflächenbearbeitung von ALM-Teilen, einschließlich automatischer Bahnoptimierung durch artificial vision und KI-Algorithmen
  • Automatisierung der visuellen Inspektion von Teilen: Inspektion der Oberflächenintegrität und Erweiterung der entwickelten Systemanwendung auf andere Wabenstrukturen und zusätzliche und komplexere Merkmale unter Nutzung von KI-Beiträgen

Für alle Prozesse ist neben der Verbesserung der im Jahr 2020 entwickelten Fähigkeiten das Ziel für 2021 die Implementierung von Closed-Loop-Steuerungen und KI-Fähigkeiten mit dem Bildverarbeitungssystem als Rückgrat des Projekts.

Das Projekt wird in Zusammenarbeit zwischen zwei Luft- und Raumfahrtunternehmen, einem Entwickler und Vertreiber von optischen Inspektionslösungen und drei Forschungsinstituten durchgeführt. ITP Aero und Avio definieren die Anwendungsfälle, die TU Darmstadt und KLens entwickeln gemeinsam ein Bildverarbeitungssystem. POLITO und die TU Darmstadt entwickeln die KI- und Closed-Loop-Algorithmen. IDEKO ist verantwortlich für die automatisierte Integration in bestehende Werkzeugmaschinen und Produktionsprozesse, z.B. durch den Einsatz von Robotik.

Bild: PTW

Danksagung

Dieses Projekt wird durch EIT Manufacturing gefördert. Wir danken für die Möglichkeit dieses Projekt bearbeiten zu dürfen.