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Die Oberflächentechnik ist eine Schlüsseltechnologie in nahezu zu allen industriellen Branchen. Mit Ausnahme der mechanischen Stabilität, die das Substrat bereitstellt, werden verschiedenartigste Funktionen materialsparend, zum Teil hochintegriert mit maßgeschneiderten Schichtdesigns unter Ausnutzung von Nano- und Quanteneffekten auf Oberflächen appliziert. Ein Großteil der Fertigungskosten in der Mikro- und Nanotechnik wird durch Reinräume und die Umsetzung ausgeklügelter Reinigungsstrategien zur Vermeidung von Restverschmutzungen und partikulären Belegungen verursacht, da diese unweigerlich zum Bauteilversagen führen. Die Validierung des Reinigungszustandes ist somit von zentraler Bedeutung für die Schichtqualität und Produktfunktionalität. Dies gilt in Abhängigkeit von der Applikation und den vertikalen Schicht- bzw. lateralen Strukturdimensionen sowohl für Fertigungsprozesse im Reinraum als auch für solche in robuster Umgebung. In der Praxis kommt es häufig vor, dass man mikroskopisch scheinbar saubere Substrate erst durch die Beschichtung „enttarnt" und dann Defekte oft mit bloßem Auge sichtbar werden. Noch problematischer ist der Einbau von Verunreinigungen während der Schichtabscheidung, die zunächst nicht sichtbar sind, dann aber zum Bauteilversagen führen.

Durch faseroptische Sensoren können Bauteile im Einsatz kontinuierlich überwacht und frühzeitig Informationen über Materialveränderungen gewonnen werden. Mittels einer magnetostriktiven Aktorschicht, welche den Sensor umhüllt, kann nun auch die korrekte Sensorfunktion jederzeit kontrolliert werden. Als Aktorschicht eignet sich galvanisch abgeschiedenes reines Nickel oder Nickel-Eisen in der Zusammensetzung 50:50. Um diese haftfest mit dem Sensor zu verbinden wurde ein ECD/PVD-Kombinationsschichtsystem entwickelt. Die mechanischen Eigenschaften der ECD-Schicht können sowohl mit einer auf die Fasergeometrie angepassten instrumentierten Eindringprüfung als auch einem 2-Punkt-Biegeversuch bestimmt werden.

Sensors integrated into devices and structures provide essential data to control, optimize or manage machines and structural components. In the last years, processes, applications and machine parts became more and more intelligent. Consequently, the need for sensor validation increased significantly in order to rely on sensor data and measurement results. Structure-integrated fibre optic strain sensors, such as fiber Bragg gratings (FBG), are of special interest in the composite manufacturing industry. This type of sensor makes it possible to gain information and to collect measurement data about entire production processes and whole life-time cycles of composite-made machine parts and structures. However, validation concepts and approaches for this type of sensors are barely reported in literature. Furthermore, all the reported activities have the drawback that the sensor diagnosis strategy is implemented as limited mathematical models and/or complex time-consuming spectral analysis tools which are applied in data post-processing loops. However, to automate sensor validation and to apply real-time and in-field sensor fault detection, it is necessary to acquire measurement data and information about the measurement reliability at the same time.