Record #361731 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)558702699

Holografische Hochgeschwindigkeits-Interferometrie zur Keyhole-Evaluation bei der Lasermaterialbearbeitung

Coordinator	Professor Dr.-Ing. Jürgen W. Czarske
Grant period	2025 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)558702699

Note: Die Lasermaterialbearbeitung gewinnt als hocheffektive und präzise Technologie stetig an Bedeutung in der industriellen Fertigung. Beispielsweise finden Laserschweißprozesse für Fahrzeuggetriebe- oder Strukturbauteile sowie in der Elektromobilität zunehmend Einsatz und bestimmen maßgeblich Qualität und Beanspruchbarkeit der Bauteile sowie Produktivität und Wirtschaftlichkeit in der Herstellung. Beim Tiefschweißen mittels Hochleistungslaser wird infolge der Wechselwirkung des hochenergetischen Laserstrahls mit dem Werkstoff eine Dampfkapillare (Keyhole) erzeugt, welche entlang der Schweißkontur bewegt wird und an deren Ende sich infolge der Erstarrung der umhüllenden Schmelze die Schweißnaht bildet. Die Stabilität des Keyholes ist dabei ausschlaggebend für eine hohe Schweißnahtqualität. Die aktuell verwendeten Systeme, wie OCT, sind bislang aber nicht geeignet den Keyhole-Zustand ausreichend sicher und schnell genug zu erfassen, um eine Echtzeitregelung zu realisieren und typische Schweißnahtdefekte wie große Poren oder Nahtauswürfe vermeiden zu können. Um die bisherige Limitierung der scannenden OCT hinsichtlich der Datenrate und des Bildfeldes zu umgehen, soll die digitale holografische Mehrwellenlängen-Interferometrie genutzt werden, welche eine inhärent flächige oder räumliche Erfassung des Keyholes mittels Hochgeschwindigkeitskameras ermöglicht. Ein entsprechendes holografisch interferometrisches Hochgeschwindigkeits-Messsystem sowie Algorithmen zur Datenerfassung und -auswertung wurden im Rahmen des Vorgängerprojektes entwickelt angewandt, wobei eine hohe Orts- (140 µm) und Zeitauflösung (17 µs) erreicht wurden. Im Projekt „KEEN“ soll die holografische 2-Wellenlängen Interferometrie erstmalig zur In-situ-3D-Analyse eines Keyholes beim Laserschweißen angewendet werden, um Informationen zur Prozessstabilität zu gewinnen. Dazu werden Fortschritte in der Laser- und Kameratechnik sowie der Deep Learning-basierten Signalverarbeitung genutzt und Messequipment und Datenauswertung für die spezifischen Bedingungen der Laserschweißung hinsichtlich Robustheit sowie Orts- und Zeitauflösung entwickelt. Über die ortsaufgelöste Analyse der Schweißnahtqualität und die Verknüpfung mit den prozesstechnischen Parametern und ergänzenden Sensordaten sollen unter Einbezug von Deep Learning Regelalgorithmen entwickelt werden. Durch die Kooperation mit den Anwendungspartnern im Bereich der Laseroptik- und Sensortechnik sowie in der prozesstechnischen Anwendung werden Methode und Systemtechnik erprobt, optimiert und für industrielle Applikationen vorbereitet.

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Record created 2025-09-03, last modified 2025-09-19

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