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2025 | OriginalPaper | Buchkapitel

Anwendung von KI zur automatischen Segmentierung von Schweissnähten im Wire Arc Additive Manufacturing

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Zusammenfassung

Die additive Fertigung hat die Fertigungsindustrie revolutioniert, wobei das Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) eine vielversprechende Methode darstellt. Dieses Verfahren ermöglicht die schichtweise Herstellung metallischer Bauteile durch das lokale Aufschmelzen von Drahtmaterial mittels eines Lichtbogens. Ein zentrales Merkmal von WAAM-Bauteilen sind die Schweißnähte, deren genaue Charakterisierung für die Qualitätssicherung und Prozessoptimierung von entscheidender Bedeutung ist. Traditionelle Methoden zur Oberflächencharakterisierung, wie die Berechnung von R a und R z, bieten nur begrenzte Informationen über die Fertigungsparameter. Eine manuelle Segmentierung von Schweißnähten mittels Wasserscheidenzerlegung hat sich als geeignet erwiesen, erfordert jedoch umfangreiche Kenntnisse und manuelle Anpassungen. Künstliche Intelligenz, insbesondere Deep Learning, bietet eine Lösung für die automatische und präzise Segmentierung von Schweißnähten. In diesem Beitrag wird die Anwendung eines zero-shot Deep Learning Modells zur Segmentierung nahezu paralleler Schweißnähte auf WAAM-gefertigten Bauteilen vorgestellt. Das Segment Anything Model (SAM) von Meta AI ermöglicht die Segmentierung ohne vorheriges Training und ohne Beispiele für die spezifischen Oberflächen gesehen zu haben. Die Ergebnisse zeigen, dass SAM in der Lage ist, zusammenhängende Schweißnähte zu segmentieren und durch die Verwendung von Prompts, wie Punkten oder Boxen, die Genauigkeit der Segmentierung weiter zu verbessern. Die automatische Segmentierung ermöglicht eine effiziente und objektive Analyse der Oberflächentopografie, was neue Einblicke in die Fertigungsparameter und die Qualität der Bauteile bietet. Die vorgestellte Methode der merkmalsbasierten Auswertung ermöglicht eine direkte Verknüpfung der geometrischen Parameter der Schweißnähte mit den Fertigungsparametern, wie dem Fertigungswinkel. Dies stellt eine innovative und vielversprechende Methode zur Charakterisierung von WAAM-gefertigten Werkstücken dar.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Anwendung von KI zur automatischen Segmentierung von Schweissnähten im Wire Arc Additive Manufacturing
verfasst von
Minh Thanh Vu
Frank Segel
Sophie Gröger
Copyright-Jahr
2025
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-47213-9_11

    Marktübersichten

    Die im Laufe eines Jahres in der „adhäsion“ veröffentlichten Marktübersichten helfen Anwendern verschiedenster Branchen, sich einen gezielten Überblick über Lieferantenangebote zu verschaffen.