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QLIP

Qualitätssicherung beim Laserstrahlschneiden mittels in-situ-Polarisationsmessung

Laserstrahlschneiden zählt heute aufgrund der erzielbaren hohen Flexibilität, der ausgezeichneten Automatisierbarkeit und der hohen Qualität lasergeschnittener Teile zu den Standardverfahren der

Materialbearbeitung. Das Laserstrahlschneiden ist zudem ein hochdynamischer Prozess mit einer Vielzahl von Parametern, wodurch Qualitätsüberwachungssysteme vor sehr hohen Herausforderungen stehen. Da zusätzlich eine direkte Beobachtung der Vorgänge im Schnittspalt nur sehr schwer möglich ist, sollten die thermischen Emissionen aus der Schnittfuge zur Ermittlung der Schnittqualität beim Laserstrahlschneiden herangezogen werden. Hierzu wurden während des Laserstrahlschneidens von Stahlblechen spezielle Strahlungseigenschaften der emittierten Wärmestrahlung aufgezeichnet und verarbeitet. Aus den erhaltenen Sensorsignalen wurde mittels Auswertealgorithmen der Emissionswinkel der Schneidfront berechnet und mit der Schnittqualität entlang an den Schnittflächen korreliert.

 

Gemeinsam mit den Schülerinnen und Schülern bestand die Aufgabe in der Entwicklung eines Messsystems zur Detektion spezieller Strahlungseigenschaften der aus der Schnittfuge emittierten Wärmestrahlung. Das ausgewählte Messverfahren erlaubte es, die von der Schneidfront emittierte thermische Strahlung mit einer hohen Abtastrate zu erfassen, wodurch auch hochdynamische Vorgänge des Schmelzbads erfasst werden konnten. Diese Ergebnisse können zudem zur Verbesserung existierender Simulationsmodelle des Laserschneidens eingesetzt werden, wodurch in weiterer Folge das Prozessverständnis erweitert werden kann.

 

Zum Erreichen dieses Vorhabens wurden mit den Schülerinnen und Schülern drei Diplomarbeitsgruppen gebildet. Um mit einer hohen Abtastrate messen zu können, entwickelte eine Gruppe von Schülerinnen und Schülern exakt angepasste elektronische Schaltungen (z.B. Messverstärker). Eine weitere Diplomarbeitsgruppe übernahm mit der Entwickelung von Programmmodulen die Aufzeichnung der Sensorsignale und die Signalverarbeitung. Eine dritte Diplomarbeitsgruppe analysierte die Kommunikationsschnittstelle des eingesetzten Roboters, um spezielle Prozessparameter auszulesen und diese für eine weitere Signalverarbeitung aufzubereiten.

This project is already completed.

Der Alternativtext wird in Kürze eingefügt
© OeAD

Research project
6. Ausschreibung


Duration
04.09.2017 – 31.12.2019
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