Sensorintegrierte Signalverarbeitung − Schmelzbadüberwachung beim Laserschweißen

Die Position A in Bild 9 zeigt einen Prozesszustand, bei welchem nur in das Deckblech des Überlappstoßes eingeschweißt wird. Das Deckblech wird nicht vollständig durchdrungen und es kommt keine Anbindung zustande. Der mittig dargestellte Zustand B zeigt das Prozessverhalten bei Erhöhung der Einschweißtiefe. Hierbei wird das Deckblech vollständig durchschweißt und an das darunterliegende Blech stoffschlüssig angebunden, ohne die Rückseite des Unterblechs zu schädigen. Das Prozessfenster, in welchem dieser Zustand erreicht werden kann, ist jedoch vergleichsweise klein. Der dritte dargestellte Prozesszustand zeigt eine vollständige Durchschweißung beider Bleche. Der Prozesszustand C zeichnet sich durch eine hohe Reproduzierbarkeit aus. Das Durchschweißen wird daher bereits seit Jahren erfolgreich industriell eingesetzt, um überlappende Bleche zu fügen [6]. Hierbei wird die Rückseite des unteren Blechs jedoch sichtbar durch die entstehende Nahtwurzel sowie durch potenzielle Auswürfe und Spritzer beeinträchtigt. Daher ist das partielle Einschweißen nach Variante B für viele Anwendungen einer vollständigen Durchschweißung vorzuziehen. Hierzu muss jedoch sichergestellt werden, dass dieser Zustand reproduzierbar erreicht werden kann. Dies ist in der industriellen Anwendung aufgrund von Einflüssen wie Prozessrauch, verunreinigter Schutzgläser oder einer unstetigen Bahnführung nur durch eine Echtzeitregelung der Einschweißtiefe zu gewährleisten. Unter den verfügbaren Prozessparametern eignet sich insbesondere die Laserleistung als Stellgröße, um den Übergang zwischen den Prozesszuständen A, B und C zu regeln. Die Laserleistung zeichnet sich gegenüber Parametern wie der Bahngeschwindigkeit oder des Arbeitsabstands dadurch aus, dass sie mit besonders kurzer Reaktionszeit an den Prozesszustand angepasst und dadurch für eine hochdynamische Regelung der Einschweißtiefe verwendet werden kann.

Als Kriterien für die Detektion des partiellen Einschweißens werden die Form und der Kontrast der Dampfkapillare verwendet. Die Prozessüberwachung erfolgt hierbei im Nahinfrarot-Bereich. Pro Einzelbild wird eine Verarbeitungszeit von ca. 42 µs benötigt. Theoretisch ist somit eine Bild-verarbeitungsrate von mehr als 23 kHz erreichbar [6]. In der Praxis wurde mit einem weiterentwickelten, richtungsunabhängigen Algorithmus eine maximale Bildrate von 6 kHz erzielt. Diese wird bei Zwischenspei-cherung jedes zwanzigsten Einzelbilds weiter auf 5,5 kHz reduziert [5]. Das Ergebnis der Auswertung wird durch das Kamerasystem ausgegeben und zur Vorgabe der Laserleistung in ein Analogsignal konvertiert. Die Laserleistung der verwendeten Strahlquelle kann hierbei mit einer Fre-quenz von bis zu 10 kHz moduliert werden [6]. Das hier angeführte Anwendungsbeispiel im Bereich des Laserstrahlschweißens illustriert das hohe Potenzial CNN-basierter Sensorsysteme in der kamerabasierten Prozessüberwachung und belegt die Leistungsfähigkeit anhand konkreter Zahlenbeispiele. Das Beispiel zeigt auch, wel-ches Potenzial die integrierte Signalverarbeitung bietet, um echtzeitfähige Regelungsysteme für die digitale Produktion zu entwickeln. Ein weiteres aussichtsreiches Anwendungsgebiet für diese Technologie ist die Robotik. In entsprechenden Forschungsarbeiten konnte bereits gezeigt werden, dass CNN-Systeme geeignet sind, autonom agierende Roboter durch Objektverfolgung und Objekterkennung in Echtzeit zu steuern [3]. Die Erschließung neuer Einsatzgebiete wird jedoch durch die geringe maximale Bildauflösung aktuell verfügbarer Kamerasysteme auf CNN-Basis gehemmt. Ein typisches Modell der aktuellen Generation erreicht eine maximale Auflösung von 176 × 144 Bildpunkten [4]. Dies ist durch den vergleichsweise komplexen Aufbau des CNN-Fokalprozessors im Vergleich zu konventionellen Bildsensoren bedingt.