Determination of the possibility of the GMA-welding process control on the basis of disturbance-free opto-acoustic signal recording and its evaluation with voice recognition algorithms and neural networks

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Ulrich Dilthey
• Subject Area: Production Automation and Assembly Technology
• Term: from 2001 to 2004
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5340264

Die ständig steigenden Anforderungen an Qualität und Wirtschaftlichkeit schränken den heute möglichen Automatisierungsgrad von Produktionsprozessen ein, da keine Online-Überwachung des Schweißprozesses vorausgesetzt werden kann. Die Qualität einer Schweißnaht wird im Allgemeinen zur Zeit noch in gesonderten Schritten mit Hilfe zerstörungsfreier Prüfverfahren in Verbindung mit statistischen Verfahren bestimmt. Die Kosten dieser Qualitätskontrolle übersteigen zum Teil die Kosten des Fügeprozesses. Durch eine Online-Überwachung des Schweißprozesses lassen sich nachträgliche Qualitätskontrollen reduzieren und effizienter gestalten. Das ideale Überwachungssystem stellt Nahtfehler fest, identifiziert diese für die Ursachenbehebung und lokalisiert diese für eine gezielte Nahtbearbeitung. Eine daraufhin zielgerichtete manuelle Qualitätskontrolle hilft sowohl Kosten einzusparen, als auch den Durchsatz zu erhöhen. Ziel dieses Projekts ist die Qualitätskontrolle des MSG-Schweißprozesses unter Verwendung der Lichtbogenakustik, ein Verfahren, das nicht neu aber erst jetzt mit neuartiger Aufnahmetechnik störungsfrei realisierbar wird. Die mathematische Grundlage für die Berechnung der Zusammenhänge zu einer Beurteilungssystematik stellen die modernen Klassifikationsverfahren zur Spracherkennung bereit. Dieses sind KI-Methoden, die bereits in der Lage sind auf akustischem Wege eine Signalsemantik in übergeordneten Signalstrukturen zu erkennen. Gerade die Kombination einer störungsfreien opto-akustischen Signalaufnahme mit einer erweiterten Analyse und damit Erkennung akustischer Merkmale ("Phonemen des Prozesses") stellt einen großen Fortschritt gegenüber bestehenden Systemen dar. Mit einem derartigen Überwachungssystem ist eine aussagekräftige Online-Kontrolle der Prozessqualität durch Prognose von Fehlstellen und Fehlerursachen möglich, die den Rahmen heutiger Überwachungssysteme übersteigen könnte.

• DFG Programme: Research Grants