Fehldrucke kosten Zeit, Material und im schlimmsten Fall ganze Fertigungsaufträge. Gerade im industriellen granulatbasierten 3D-Druck – wo Werkstoffe wie Ferrite, technische Keramiken oder Materialmischungen verarbeitet werden – ist jeder fehlerhafte Druck teuer. Bei der S2S-Systemdrucker GmbH arbeiten wir deshalb an einem kamerabasierten Überwachungssystem, das Fehldrucke mithilfe von KI und neuronalen Netzen frühzeitig erkennt. In diesem Beitrag geben wir einen Einblick in dieses interne Forschungsprojekt.
Mehr als klassische Fehlererkennung
Die naheliegende Aufgabe eines solchen Systems ist offensichtlich: erkennen, wenn etwas schiefgeht. Ein Druckteil hat sich gelöst, der Drucker zieht fehlerhafte Bahnen, ausgetragenes Granulat hat sich verfangen – all das sind klassische Fehlerbilder, die eine Kamera in Kombination mit einem trainierten neuronalen Netz zuverlässig detektieren kann. Wird ein solcher Fehler erkannt, kann die Anlage automatisch reagieren: den Druck pausieren, den Anlagenführer alarmieren oder den Vorgang kontrolliert abbrechen.
Doch unser Ansatz geht deutlich weiter. Uns interessiert nicht nur die Frage „Läuft der Druck?“, sondern vor allem: Wie gut ist die Druckqualität?
Druckqualität systematisch bewerten
Der Kern unseres Forschungsprojekts liegt in der systematischen Bewertung der Druckqualität in Abhängigkeit von der Parametrisierung. Das Vorgehen sieht so aus: Wir definieren verschiedene Parametersätze und führen in festgelegten Intervallen – also in unterschiedlich großen Schritten – Testdrucke durch. Unsere KI lernt mit jedem einzelnen Druck dazu.
Das Ziel: Ein System, das nach ausreichendem Training präzise Aussagen treffen kann wie „Die Parameter X und Y sind in diesem Verhältnis optimal für genau dieses Anwendungsgebiet.“ Damit wird aus der Kamera nicht nur ein Überwachungswerkzeug, sondern ein aktives Instrument der Prozessoptimierung.
Der Kontext zählt: Sensordaten als zweite Dimension
Ein Bild allein erzählt nur die halbe Geschichte. Deshalb erfassen wir parallel zur Kameraüberwachung sämtliche Werte, die unsere Anlage während des Drucks aufzeichnet: Haben sich Temperaturen verändert? Gab es Vibrationen? Haben sich äußere Einflüsse gewandelt?
All diese Daten werden gemeinsam mit den Kameradaten in ein strukturiertes Datenformat überführt, mit dem wir systematisch arbeiten können. So lässt sich später nicht nur feststellen, dass ein Fehler aufgetreten ist, sondern auch warum. Auf dieser Basis können gezielte Optimierungen und Fehlersuchen angestoßen werden – datengetrieben statt nach Bauchgefühl.
Der Blick nach vorn: Automatisierte Serienfertigung
Besonders spannend wird dieser Ansatz in der Serienfertigung. Stellen Sie sich einen Druckauftrag über 10.000 Teile vor. Mit unserem System wird die gesamte Produktion durchgehend von der Kamera überwacht. Am Ende steht eine belastbare Auswertung: Von 10.000 gefertigten Teilen waren beispielsweise 100 fehlerhaft – inklusive der Information, unter welchen Bedingungen diese Fehler auftraten.
Das eröffnet Perspektiven für eine weitgehend automatisierte Qualitätssicherung: lückenlose Dokumentation, automatische Ausschussquoten, Rückverfolgbarkeit von Prozessabweichungen. Für Industriekunden, die auf reproduzierbare Qualität angewiesen sind, ist das ein entscheidender Mehrwert.
Status: Forschung mit klarem Ziel
Aktuell ist die kamerabasierte Fehldruckerkennung bei S2S ein internes Forschungsprojekt. Wir probieren viel aus, lernen kontinuierlich dazu und sammeln vor allem eines: Daten. Denn je größer und vielfältiger die Datenbasis, desto präziser werden die Auswertungen – und desto näher rücken wir dem Ziel einer intelligenten, sich selbst überwachenden Druckanlage.
Sie haben Fragen zu unserem Ansatz oder möchten wissen, wie kamerabasierte Qualitätssicherung in Ihrer Fertigung aussehen könnte? Kontaktieren Sie uns – wir tauschen uns gerne aus.