Newsletter | Impressum | Mediadaten | Kontakt
Logo von 3D-Micromac AG
Logo von BMF - Boston Micro Fabrication
Logo von BUSCH Microsystems Consult GmbH
Logo von COHERENT
Logo von COLANDIS GmbH
Logo von Hartmetall-Werkzeugfabrikation Paul Horn GmbH
Logo von GF Machining Solutions SA
Logo von Infotech AG
Logo von Leonhardt Graveurbetrieb
Logo von LT Ultra-Precision Technology GmbH
Logo von MAFAC - E. Schwarz GmbH & Co. KG
Logo von maxon motor gmbh
Logo von Micreon GmbH
Logo von MICRO-EPSILON MESSTECHNIK GmbH & Co. KG
Logo von MKS Instruments - Newport Spectra-Physics GmbH
Logo von nanosystec
Logo von PM B.V.
Logo von POSALUX SA
Logo von Pulsar Photonics GmbH
Logo von SCANLAB GmbH
Logo von SPHINX Werkzeuge AG
Logo von Steinmeyer Mechatronik GmbH
Logo von Fritz Studer AG
Logo von Walter Maschinenbau GmbH
Logo von WITTMANN BATTENFELD GmbH
Logo von Zecha Hartmetall-Werkzeugfabrikation GmbH

Automatisch die besten Laserparameter



Vahid Babaei zeigt, dass mithilfe der neuartigen Methode gesättigte, hochauflösende und farbige Bilder auf Metall geschrieben werden können

Schnelleres Lasermarkieren mit künstlicher Intelligenz. Ein neuartiger Ansatz verspricht, eine ganze Reihe von Verfahren der Lasermaterialbearbeitung zu verbessern: Forscher des Max-Planck-Instituts für Informatik haben dazu eine Methode auf der Basis von künstlicher Intelligenz entwickelt, die einige Zwischenschritte in der Produktion erheblich beschleunigt. Die Methode basiert auf einem sogenannten evolutionären Algorithmus in Kombination mit einem maßgeschneiderten Sortierverfahren. »Damit haben wir die erste computergestützte, automatisierte Lösung für eine ganze Reihe von hochkomplexen Problemen der Lasermaterialbearbeitung entwickelt, die bisher noch manuell durch Ausprobieren gelöst werden mussten«, erklärt Vahid Babaei, Leiter der Forschungsgruppe ›Artificial Intelligence aided Design and Manufacturing‹ am Saarbrücker Max-Planck-Institut für Informatik am Saarland Informatics Campus (Bild). ­­

 

Parametrisierung beim Color Laser Marking
Ein Beispiel für eine solche Produktionsmethode ist das sogenannte Color Laser Marking, ein Verfahren, bei dem metallische Oberflächen durch Erhitzen mit einem Laser eingefärbt werden. Durch Hitze erzeugte Farben lassen sich nur schwer vorhersagen, da sie von vielen Prozessparametern abhängen – beispielsweise von der Art des erhitzten Metalls, der Geschwindigkeit, mit der es erhitzt wird, der Heizleistung oder der Dauer eines einzelnen Laserpulses. »Wollte man bisher Metall auf einen bestimmten Farbton erhitzen, bestand die einzige Lösung darin, die entsprechenden Parameter einzeln zu bearbeiten, bis das gewünschte Ergebnis erreicht war. Dieser sehr ungenaue und ineffiziente Ansatz sorgte dafür, dass das Color Laser Marking und ähnliche Produktions­verfahren, die von dem optimierten Zusammenspiel einer Vielzahl von Laserparametern abhängen, von der Industrie bisher weitgehend außen vor gelassen wurden«, fügt Babaei hinzu. Um dies zu ändern, wurde ein Algorithmus entwickelt, der den Prozess der Parameter­exploration so weit automatisiert und beschleunigt, dass eine ganze Reihe von Methoden der Mate­rialbearbeitung via Laser für den industriellen Einsatz praktikabel wird. Die Methode verwendet einen sogenannten evolutionären Explorationsalgorithmus in Kombination mit einer angepassten Sortier­methode. Der Explorationsalgorithmus wiederholt dabei dieselben Schritte, bis er das bestmögliche Ergebnis gefunden hat: Zunächst beginnt er damit, dass der Laser auf der Grundlage zufällig ausgewählter Parameter Markierungen anbringt. Der Algorithmus misst dann die Eigenschaften dieser Markierungen und berechnet auf dieser Grundlage den nächsten Parametersatz.

 

Iterativ zum Optimum
Dabei kommt der maßgeschneiderte Sortier-Algorithmus zum Zuge: Er sortiert die leistungsstärksten Prozessparameter der zuvor markierten Farben auf Grundlage verschiedener Metriken wie Auflösung oder Farbsättigung. Der evolutionäre Algo­­rithmus erzeugt aus diesen Sortierergebnissen eine neue Generation von Farben, die die besten Eigenschaften der Vorgänger  enthalten. Dieser iterative Prozess wird so lange fortgesetzt, bis keine nennenswerte Ver­besserung des Ergebnisses mehr eintritt und somit das bestmögliche Resultat gefunden wurde. 

 

 

Institut:
Max-Planck-Institut für Informatik
D-66123 Saarbrücken
www.mpi-inf.mpg.de
 

Den vollständigen Artikel lesen

Zum freien PDF-Download