Fused Filament Fabrication (FFF) Per App die 3D-Druck-Qualität überwachen

Redakteur: Dipl.-Ing. Dorothee Quitter

Bei personalisierten Medizinprodukten muss jedes Bauteil auf Qualität geprüft werden. Um mögliche Mängel bereits während des 3D-Drucks zu erkennen, haben Wissenschaftler des IPH und der RWTH Aachen eine App entwickelt, die die Sensordaten des Druckvorganges mithilfe von Künstlicher Intelligenz auswertet.

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Das Forschungsprojekt SAViour zielt vorrangig auf die Medizintechnik, weil in dieser Branche der Grad der Individualisierung der Produkte und die dazugehörigen Qualitätsanforderungen besonders hoch sind sowie im Rahmen einer Zulassung der Nachweis eines Qualitätssicherungssystems erbracht werden muss.
Das Forschungsprojekt SAViour zielt vorrangig auf die Medizintechnik, weil in dieser Branche der Grad der Individualisierung der Produkte und die dazugehörigen Qualitätsanforderungen besonders hoch sind sowie im Rahmen einer Zulassung der Nachweis eines Qualitätssicherungssystems erbracht werden muss.
(Bild: Ulbricht Dental-Technik)

Additiv gefertigte Zahnschienen, Hörgeräte oder Implantate lassen sich perfekt an den Körper eines einzelnen Patienten anpassen. Aber je individualisierter die Produktion ist, desto schwieriger ist die Qualitätssicherung. Die Hersteller müssen garantieren können, dass sich keine unsichtbaren Risse oder Poren im Bauteil befinden und die geometrischen Anforderungen sowie die gewünschten Materialeigenschaften erzielt werden.

App soll bei der Qualitätssicherung helfen

Im Forschungsprojekt „Sensorik- und App-basierte Validierung der Prozess- und Produktqualität für die aufwandsreduzierte Zulassung personalisierter Medizinprodukte (SAViour)“ wollen nun Wissenschaftler des Instituts für Integrierte Produktion Hannover (IPH) und des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen eine App entwickeln, die bei der Qualitätssicherung hilft. Sie soll kleine und mittlere Unternehmen bei der Zulassung patientenindividueller Medizinprodukte aus dem 3D-Drucker unterstützen.

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Die Forschenden statten dafür einen industriellen 3D-Drucker mit Sensortechnik aus, um den Druckvorgang lückenlos zu überwachen. Die Sensordaten werden in einer App mithilfe von Künstlicher Intelligenz über ein Qualitätsmodell ausgewertet, um Produktionsfehler zuverlässig zu erkennen. Das IPH ist im Forschungsprojekt für die Sensortechnik und Datenerhebung verantwortlich, das WZL übernimmt die Erstellung des Qualitätsmodells und die Programmierung der App.

Was die App können wird

Ziel ist, dass die App sämtliche Sensordaten automatisiert auswerten kann. Anwender müssen die Sensordaten nicht interpretieren – die App überwacht den gesamten Druckprozess, dokumentiert Fehler und gibt eine Rückmeldung zur Druckqualität. Bei schwerwiegenden Fehlern, die das Bauteil unbrauchbar machen könnten, stoppt die App den Druckprozess und informiert den Nutzer. Daraufhin können die Druckeinstellungen angepasst und bei Bedarf Fachpersonal hinzugeholt werden.

Für das Forschungsprojekt nutzt das IPH den FFF-Industriedrucker X500PRO von German RepRap. Als Druckmaterial dient der Kunststoff Acrylnitril-Butadien-Styrol (ABS), der eine vergleichsweise hohe Festigkeit aufweist, aber sehr temperatursensibel ist. Zur Überwachung der Druckqualität wollen die Wissenschaftler verschiedene Sensoren nutzen. Denkbar sind Sensoren, die die Temperatur der Bauplatte oder Baukammer messen, Infrarotsensoren, mit denen sich die Temperatur direkt am Druckkopf bestimmen lässt, Vibrationssensoren sowie optische Messtechnik. Auch akustische Signale sollen verarbeitet werden. Da hier Umgebungsgeräusche herausgefiltert werden müssen, wollen die Forschenden Machine Learning, eine Form der Künstlichen Intelligenz, nutzen.

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