QualiBolS – Entwicklung eines KI-basierten akustischen Inline-Überwachungssystems für die Qualität von Bolzenschweißverbindungen

Beschreibung und Projektziele

 

Ausgangslage beim Bolzenschweißen

Bei Bauprojekten wie Brücken, Tunneln und Fassaden spielen Bolzenverbindungen eine zentrale Rolle, um Stahl- und Metallkomponenten sicher an Betonkonstruktionen zu befestigen. Dabei werden Bolzen auf Stahlträger geschweißt und als vorgefertigte Einbauteile auf die Baustelle geliefert und dort einbetoniert. Diese Bolzen mit Durchmessern von 2 bis 25 mm übertragen Kräfte und Momente vom Stahl auf den Beton und sind somit sicherheitsrelevante Bauteile. Fehlerhaft eingeschweißte Bolzen können zum Versagen der Konstruktion und zu Unfällen führen.

Ein typischer Fehler ist eine einseitige Schweißwulst, die durch die Ablenkung des Lichtbogens (Blaswirkung) verursacht wird. Weitere Probleme sind Poren und Risse im Schweißgut. Das Bolzenschweißen erfordert viel Erfahrung, insbesondere um die Blaswirkung zu vermeiden, was durch Erdung und Ausgleichsgewichte erreicht wird. Da dies aus Zeitgründen oft nicht bei jedem Bolzen durchgeführt wird, schwankt die Schweißnahtqualität.

Die derzeitige Qualitätskontrolle beim Bolzenschweißen basiert auf zerstörenden Prüfungen (biegen des Bolzens) und Sichtprüfungen durch geschultes Personal. Sie ist aufwendig, teuer und zeitintensiv. 

 

Das Forschungsvorhaben kurz erklärt

Im Projekt QualiBolS wird eine akustische Inline-Qualitätsüberwachung für Bolzenschweißverbindungen entwickelt, die eine zerstörungsfreie und berührungslose 100%-Prüfung ermöglicht. Durch die Überwachung des vom Lichtbogen erzeugten Geräusches sollen Rückschlüsse auf die Qualität der Schweißverbindung gezogen werden.

Mit Hilfe von MEMS-Mikrofonen und KI-Algorithmen werden die Lichtbogengeräusche aufgenommen und automatisch ausgewertet. Die KI-basierte Auswertung ermöglicht es erstmals, bereits während des Schweißprozesses zu unterscheiden, ob die Schweißung in Ordnung oder nicht in Ordnung ist. Ebenso kann anhand der Schweißgeräusche unterschieden werden, um welchen Schweißfehler es sich handelt (Klassifikation). Mit Hilfe der ermittelten Zusammenhänge sollen erkannte Schweißfehler anschließend behoben werden. In die Auswertung fließen auch Prozessparameter (z. B. Schweißstrom, Spannung, Schweißzeit) ein, um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen.

 

Innovation für die Industrie

Ziel von QualiBolS ist es, eine Erkennungsgenauigkeit von mindestens 96 % zu erreichen. Mit dem neuen Überwachungssystem wird dann erstmals eine zerstörungsfreie 100%-Prüfung von Bolzenschweißverbindungen ermöglicht.

Aufgabenbereich Fraunhofer IDMT

  • Entwicklung eines Messaufbaus zur Untersuchung der akustischen Situation beim Bolzenschweißen (Anforderungsprofil, Versuchsplan für die Erzeugung von Trainings- und Testdaten)
  • Entwicklung von KI-Algorithmen zur Qualitätskontrolle von Bolzenschweißverbindungen (Klassifizierungsstrategie für Schweißfehler, Datenanalyse)
 

Mitglied im ZIM-Netzwerk »AkuPro«

„Forschung in der Schwerpunktförderung Batteriezellfertigung“ im 7. Energieforschungsprogramm der Bundesregierung