Akustische Signalanalyse

Das Fraunhofer IDMT am Standort Ilmenau entwickelt Verfahren, um die Qualität von Produkten und Prozessen mit Sensoren und KI-basierter Signalanalyse anhand akustischer Eigenschaften zu beurteilen. Die Idee: Schallabstrahlung, sowohl im hörbaren Frequenzbereich, im Ultraschall-, als auch im Körperschallbereich kann durch geeignete Signalverarbeitung und durch Anwendung von Maschinellen Lernverfahren analysiert und klassifiziert werden. Abweichungen vom Normalzustand werden im Fertigungsprozess (inline) oder im Rahmen der Qualitätsprüfung (End-of-line) erkannt und der Fertigungsprozess kann entsprechend angepasst und gesteuert werden. Mit der zerstörungsfreien, akustischen KI-basierten Prüfung kann ein Beitrag zur Steigerung der Qualität und Verminderung von Ausschuss und teurem Prüfschrott geleistet werden.

Aktuell arbeitet das Ilmenauer Forschungsinstitut in dem vom BMBF geförderten Projekt »AKoS« an der akustischen Überwachung von Schweißvorgängen bei sicherheitskritischen Bauteilen zur Verbesserung der Qualitätssicherung. Hierbei werden Fehler im Fügevorgang anhand von Prozessgeräuschen (Luftschallanalyse) mit KI-basierten Analyseverfahren detektiert.

Für das Forschungsprojekt arbeitet das Fraunhofer IDMT mit einem Konsortium aus Unternehmen der Fertigungs- und Prüftechnik und dem Forschungspartner Technische Universität Ilmenau zusammen.

Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines universell einsetzbaren adaptiven Lernalgorithmus für die Insitu-Schweißnahtkontrolle. Durch Anpassung seiner Parameter soll der Algorithmus auf möglichst viele Fügeprozesse übertragbar sein, um so Aussagen über das Auftreten von Unregelmäßigkeiten zu erlauben. Dabei ist wichtig, dass der Algorithmus auch für Nicht-Experten bedienbar ist und auf ständig wechselnde Randbedingungen von Fügeprozessen adaptiert werden kann.