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Smartes Baukastensystem erkennt Oberflächenfehler in Echtzeit

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„Intelligent“, ausgefeilt, modular und immer schneller

Ein weiterer Ansatzpunkt betreffe die Geschwindigkeit der Fehlererkennung. Denn speziell mit Blick auf faserverstärkte Kunststoffe (FVK), aber auch in der Textilverarbeitung sind besonders hohe Taktzeiten in der Produktion gefordert. Geschwindigkeitssteigerung seien also in diesem Kontext ein wichtiges Thema. Die Forscher haben deshalb das Know-how aufgebaut, um diesen Anforderungen zu entsprechen. Bei dieser Idee nutzen sie Techniken des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Und zwar zum einen für die Auswertung, aber auch zur Beschleunigung von Auswerteschritten. Eine entsprechende Messauswertung bestehe aus einer überschaubaren Anzahl einzelner Schritte, bei denen Daten gefiltert und reduziert würden. Es würden dazu kontinuierlich neue Möglichkeiten geschaffen, um noch schneller zu werden und zum Beispiel aus weniger Daten denselben Informationsgehalt extrahieren zu können als mit mehr.

Einen zentralen Vorteil sieht Taudt in der Modularität des Systems. Denn aufgrund eines ausgeklügelten Baukastenprinzips mit erprobten und zuverlässigen Komponenten ist Surfinpro vielseitig einsetzbar und leicht zu adaptieren, präzisiert der Wissenschaftler. Viele Methoden, die in diesem System eingesetzt würden, habe man als einzelne Bausteine so entwickelt, dass sie sich in verschiedenen anderen Kontexten und Projekten ebenfalls effektiv einbringen ließen. Das Projekt der Azom-Forscher gelte deshalb als ein Paradebeispiel, für den Erfolg und die Praxistauglichkeit dieses modularen Ansatzes.

Auf der diesjährigen Laser - World of Photonics in München präsentieren Taudt und sein Team Surfinpro an einem Anwendungsbeispiel für flexible Solarzellen, die in einem Rolle-zu-Rolle-Verfahren produziert werden. Datenaufzeichnung und -auswertung in Prozessechtzeit erlebt man dann vom 27. bis 30. Juni am Fraunhofer-Gemeinschaftsstand 441 in Halle A3.

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