TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Prozessmonitoring für die additive Fertigung: Entwicklungen an der BAM N2 - Das Prozessmonitoring stellt einen wichtigen Baustein für eine Qualitätssicherung additiv gefertigter Bauteile dar, insbesondere bei kleinen Losgrößen. Der Vortrag zeigt einen Überblick aktueller Entwicklungen der BAM im Bereich des Prozessmonitorings für das Laserstrahlschmelzen (laser powder bed fusion) metallischer Werkstoffe. Durch Vergleich mit der Referenzmethode Computertomografie wird am Beispiel der thermografischen Verfahren gezeigt, wie relevante Defekte in Bauteilen detektiert werden können und Einsatzpotenziale sowie Limitierungen aufgezeigt. T2 - Forum Additive Fertigung Rheinland-Pfalz CY - Ludwigshafen, Germany DA - 07.11.2019 KW - Optische Tomografie KW - Additive Fertigung KW - Prozessmonitoring KW - Thermografie PY - 2019 AN - OPUS4-49958 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Maierhofer, Christiane T1 - Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen - das Projekt ProMoAM N2 - Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen - das Projekt ProMoAM. In diesem Vortrag wird das gesamte Projekt vorgestellt. Dabei wird auf die Thermografie im LMD und L-PBF Prozess näher eingegangen. Hierbei werden sowohl stationäre als auch mit bewegte Systeme vorgestellt. T2 - Webinar: Inline-Messtechnik und –Prozessüberwachung CY - Online meeting DA - 01.07.2020 KW - Pulverbettverfahren KW - Laser Metal Deposition KW - Thermografie KW - Optische Tomografie PY - 2020 UR - https://quality-engineering.industrie.de/webinarreihe-additive-verfahren/#Inline-Messtechnik AN - OPUS4-50962 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Altenburg, Simon T1 - In-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen mittels optischer Verfahren N2 - Einer der aussichtsreichsten Ansätze, die Qualität und Sicherheit der gefertigten Teile in der metallbasierten additiven Fertigung (AM) zu erhöhen und die Notwendigkeit aufwändiger und zeitintensiver, zerstörender oder zerstörungsfreier Prüfungen (ZfP) nach der Fertigung zu verringern, liegt in dem Einsatz von in-situ Prozessüberwachungstechniken. Bereits jetzt werden erste Messsysteme zur Kontrolle der Energiequelle, des Bauraums, des Schmelzbades und der Bauteilgeometrie kommerziell angeboten. Weitere ZfP Verfahren, wie z.B. die aktive und passive Thermografie, werden in der Literatur als geeignet für die in-situ Anwendung angesehen, allerdings gibt es noch wenig konkrete praktische Umsetzungen, da die Möglichkeiten und individuellen Grenzen dieser Methoden, angewendet auf AM, noch nicht ausreichend erforscht sind. Aus diesem Grund verfolgt die BAM mit dem Projekt „Process Monitoring of AM“ (ProMoAM) im Themenfeld Material das Ziel, Verfahren des Prozessmonitorings zur in-situ Bewertung der Qualität additiv gefertigter Metallbauteile weiterzuentwickeln. Im Beitrag wird zunächst das Projekt vorgestellt und anschließend der Fokus auf eine Messserie gelegt, in der Probekörper aus dem austenitischen Edelstahl 316L mit lokal variierenden Prozessparametern mittels selektiven Laserschmelzen (L-PBF) aufgebaut wurden. Der Bauprozess wurde hierbei durch das maschineneigene, koaxial arbeitende Photodiodensystem (Melt-Pool-Monitoring), einer Mittelwellen-Infrarotkamera und einer optischen Tomografiekamera im sichtbaren Wellenlängenbereich (Langzeitbelichtung für die Dauer eines Lagenaufbaus mit einer CMOS-Kamera mit hoher Ortsauflösung) simultan überwacht. Als Referenz für diese Methoden wurden die Probekörper mittels Computertomografie untersucht. Für die dabei anfallenden teils großen Datenmengen wurden Algorithmen für ein effizientes Preprocessing entwickelt. Es wurden Merkmale der Messdaten in Korrelation zu Fehlern und Inhomogenitäten extrahiert, welche für die einzelnen Methoden vergleichend vorgestellt und diskutiert werden. T2 - 5. Tagung des Arbeitskreises Additiv gefertigte Bauteile und Strukturen CY - Online meeting DA - 04.11.2020 KW - Additive Fertigung KW - Prozessüberwachung KW - Thermografie KW - Optische Tomografie KW - Computertomografie KW - L-PBF KW - AM KW - CT KW - In-situ PY - 2020 AN - OPUS4-51627 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Becker, Tina T1 - PBF-LB/M: Prozess Monitoring mittels Multispektraler OT N2 - Die metallische additive Fertigung hat in den letzten Jahren in der industriellen Fertigung zunehmend an Bedeutung gewonnen. Hierbei dominiert das Laser-Pulverbettschweißen von Metallen (PBF/LB-M) die Fertigung von kleinformatigen Bauteilen mit hoher Oberflächengüte. Die anspruchsvolle und kostspielige Qualitätssicherung stellt aber weiterhin ein Hindernis für eine breitere und kostengünstigere Anwendung der additiven Fertigung dar. Dies resultiert teilweise aus fehlenden zuverlässigen In-situ-Monitoringsystemen. Belastbarere Prozessüberwachungsdaten würden eine oft erforderliche teure nachgelagerte Prüfung mittels Computertomografie entbehrlich machen. Die Aufzeichnung der thermischen Signaturen des Aufbauprozess mittels Thermografie-Kameras zeigen hier vielversprechende Ergebnisse. Eine Korrelation zu auftretender Porosität, Delaminationen und Deformationen scheinen möglich. Die geringe räumliche Auflösung und die hohen Anschaffungskosten für thermografische Kamerasysteme stehen jedoch einer größeren industriellen Nutzung im Wege. Ein bereits industriell angewendeter Ansatz zur in-Situ Überwachung des PBF-LB/M Prozesses ist die Optische Tomografie (OT). Hierbei wird die emittierte Prozessstrahlung jeder Bauteilschicht mittels einer hochauflösenden günstigen Kamera für den sichtbaren Wellenlängenbereich in einer Langzeitbelichtung dokumentiert. Die zeitliche Information der emittierten Strahlung geht hierbei verloren. Der gesamte Bauprozess kann jedoch in einem vergleichsweise kleinen Datensatz dokumentiert werden (ein Bild pro Schicht). Eine direkte Korrelation zu auftretenden Defekten gestaltet sich aufgrund der reduzierten thermischen Informationsdichte jedoch schwierig. In diesem Beitrag soll deshalb das Prinzip der Multispektralen Optischen Tomografie (MOT) vorgestellt und erste Messergebnisse an der Forschungsanlage SAMMIE diskutiert werden. Bei der MOT handelt es sich um eine Übertragung des Prinzips der Quotientenpyrometrie auf das etablierte Verfahren der Optischen Tomografie. Die auftretende Prozessstrahlung wird in mehreren Wellenlängenbereichen ortsaufgelöst über die gesamte Bauplattform erfasst und zeitlich in einer Langzeitbelichtung integriert. Hierbei kommen günstige Kamerasysteme für den sichtbaren Wellenlängenbereich zum Einsatz. Das erfasste Signal I jedes Bildpixels für jeden separat erfassten Wellenlängenbereich kann als Maß für das zeitliche Integral der spezifischen Ausstrahlung M des Schmelzbades in diesem Wellenlängenbereich gesehen werden. Nach dem Stefan-Boltzmann-Gesetz hängt die abgestrahlte thermische Leistung P eines idealen Schwarzen Körpers in der vierten Potenz von dessen absoluten Temperatur T ab. Wird nur, wie z.B. bei der klassischen OT angewendet, der nahinfrarote Wellenlängenbereich betrachtet, lässt sich mit dem Planck’schen Strahlungsgesetz sogar eine Proportionalität zur siebten Potenz der Temperatur zeigen. Deshalb liegt ein starker Einfluss der maximal auftretenden Oberflächentemperatur Tmax auf das erfasste Messsignal vor. Das erfasste Signal I wird aber auch durch die spektrale Transmission τ der verwendeten optischen Komponenten des Kamera-Setups, z.B. Filter und Objektive, durch die spektrale Sensitivität S der verwendeten Kamera-Sensoren und den nur sehr schwer zu bestimmenden Emissionsgrad ε der emittierenden (flüssigen) Oberfläche beeinflusst. In einer ersten Näherung wird das Schmelzbad hier als Graukörper, also ein Körper mit wellenlängenunabhängigem Emissionsgrad ε, betrachtet. Basierend auf dieser Annahme und vermessenen optischen Eigenschaften des verwendeten Systems ist es möglich, eine erste Schätzung der maximalen Oberflächentemperatur Tmax vorzunehmen, selbst ohne genaue Kenntnis des tatsächlichen Emissionsgrades ε. Dies wird durch die Anwendung des Planck‘schen Strahlungsgesetzes und die Quotienten Bildung aus den einzelnen erfassten Signalen I ermöglicht. Auch bei diesem Verfahren geht die zeitliche Information einer Schicht, also das Aufwärm- und Abkühlverhalten des Schmelzbades, verloren. Zudem sind die Messergebnisse in Hinblick auf tatsächlich gemessene „maximal auftretende Oberflächentemperatur“ mit gebotener Zurückhaltung zu interpretieren. Trotzdem konnten erste Ergebnisse bereits zeigen, dass die MOT-Daten auch in Bereichen mit Doppelbelichtungen (das teilweise notwendige mehrfache Scannen eines Bereiches mittels des Fertigungslasers) im Gegensatz zur klassischen OT erwartbare Maximaltemperaturen liefern. Abbildung 1 zeigt das erfasste Messergebnis für drei aufeinanderfolgende Schichten eines Bauteils einmal mit MOT (links) und einmal mit einfacher OT (rechts). Deutlich zu erkennen ist das durch die doppelte Belichtung hohe Signal bei der OT. Die Daten der MOT zeigen hier keine erhöhten Werte. Um die ermittelten Temperaturwerte mittels MOT besser einordnen zu können, sind u.a. vergleichende Messungen an Referenzmaterialien geplant. Um die Auswertung der gemessenen Daten zu verbessern, wird zudem der Zeitverlauf des Abkühlens und Aufheizens des Schmelzbades sowie die Einflüsse von Prozessbeiprodukten wie Schmauch und Spritzer näher untersucht. Auch werden Messungen zum Emissionsgrad ε an additiv gefertigten Proben und Metallschmelzen vorgenommen. T2 - Temperatur 2024 CY - Berlin, Germany DA - 05.06.2024 KW - PBF-LB/M KW - In situ monitoring KW - Optische Tomografie KW - Additive Fertigung KW - Prozessüberwachung KW - Additive Manufacturing PY - 2024 AN - OPUS4-60235 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Walter, Tina T1 - Does multispectral optical tomography add value in recognizing process deviations in the PBF-LB/M process? N2 - Die Qualitätssicherung im Laserstrahlschmelzen metallischer Pulver (PBF-LB/M) stellt eine zentrale Herausforderung für die industrielle Anwendung additiver Fertigungsverfahren dar. Insbesondere die frühzeitige Vorhersage von Defekten, wie z.B. Porositäten, ist entscheidend für die Prozessstabilität und resultierende Bauteilqualität. In diesem Beitrag wird ein neuartiger Ansatz, die multispektrale optische Tomografie (MS-OT), vorgestellt und erste Forschungsergebnisse hinsichtlich der Defekterkennung präsentiert. T2 - Promotionsretreat 2025 CY - Würzburg, Germany DA - 10.03.2025 KW - AM KW - Additive Fertigung KW - Process Monitoring KW - Optische Tomografie PY - 2025 AN - OPUS4-64988 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Walter, Tina T1 - Multispektrale optische Tomografie (MK-OT) trifft MachineLearning N2 - Das pulverbettbasierte Laserstrahlschmelzen von Metallen (PBF-LB/M) zählt zu den am weitesten verbreiteten additiven Fertigungsverfahren für metallische Bauteile. Trotz zunehmender industrieller Relevanz, etwa in Luft- und Raumfahrt, Medizintechnik und Energieanwendungen, bleibt eine umfassende Prozessüberwachung und Qualitätssicherung eine zentrale Herausforderung. Die hohe Komplexität des Verfahrens, bedingt durch eine Vielzahl interagierender Prozessparameter, sowie die resultierende Datenfülle erschweren die direkte Korrelation zwischen Prozessanomalien und resultierenden Bauteildefekten wie Poren oder Rissen. Zahlreiche Monitoring Ansätze, insbesondere thermografische Verfahren, wurden bereits intensiv untersucht. Dennoch fehlt es bislang an praxistauglichen, wirtschaftlich skalierbaren Lösungen. Insbesondere die Kosten und begrenzte Sichtfelder vieler Systeme hemmen eine breite industrielle Anwendung. Oster et al. [1] konnten zeigen, dass die Analyse kurzwelliger Infrarotstrahlung (SWIR-Thermografie) mittels auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Auswertung zur ortsaufgelösten Detektion von Porosität im PBF-LB/M-Prozess geeignet ist. Ihr Ansatz erlaubt erstmals die Identifikation nicht gezielt induzierter Poren, zeigt jedoch Einschränkungen hinsichtlich des erfassten Sichtfelds (~9 × 10 mm²) und der Systemkosten (~30k€). Eine vielversprechende Alternative stellt die Multikanal Optische Tomografie (MK-OT) dar [2], die auf kostengünstigen visuellen Kameras basiert. Durch gleichzeitige Erfassung mehrerer Spektralbereiche lassen sich Schichtbilder mit hoher räumlicher Auflösung und verbesserter Robustheit, verglichen mit marktüblicher monospektralen OT, gegenüber prozessbedingten Schwankungen erzeugen [2]. Die auch hierbei anfallenden großen Datenmengen erfordern eine automatisierte Auswertung. Bereits Ero et al. [3] und Feng et al. [4] konnten zeigen, dass mittels KI Porositätsvorhersagen aus herkömmlichen monochromatischen OT Daten gewonnen werden können. Ziel dieses Beitrags ist es, das Vorgehen zur Untersuchung der Übertragbarkeit des in [1] vorgestellten KI-basierten Auswerteverfahrens auf das MK-OT-System vorzustellen. Hierdurch könnte eine kosteneffiziente und skalierbare Prozessüberwachung mittels Porositätsbestimmung für den industriellen Einsatz ermöglicht werden. Der aktuelle Stand der Arbeit und das geplante Vorgehen wird dargelegt. T2 - CI-Workshop CY - Berlin, Germany DA - 20.11.2025 KW - AM KW - Additive Fertigung KW - Process Monitoring KW - Optische Tomografie PY - 2025 AN - OPUS4-64987 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -