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Machine Learning for Camera-Based Monitoring of Laser Welding Processes

Hartung, Julia ORCID iD icon 1
1 Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Der zunehmende Einsatz automatisierter Laserschweißprozesse stellt hohe Anforderungen an die Prozessüberwachung. Ziel ist es, eine hohe Fügequalität und eine frühestmögliche Fehlererkennung zu gewährleisten. Durch die Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens können kostengünstigere und im Optimalfall bereits vorhandene Sensoren zur Überwachung des gesamten Prozesses eingesetzt werden. In dieser Arbeit werden Methoden aufgezeigt, die mit einer an der Fokussieroptik koaxial zum Laserstrahl integrierten Kamera eine Prozessüberwachung vor, während und nach dem Schweißprozess vornehmen. ... mehr

Abstract (englisch):

The increasing use of automated laser welding processes causes high demands on process monitoring. The aim is to ensure a high joining quality and to detect faults in the earliest stage possible. By using machine learning methods, more cost-effective and, in the optimal case, already installed sensors can be used to monitor the entire process. This work demonstrates methods that use a camera mounted on the focussing optics coaxial with the laser beam to perform pre-, in-, and post-process monitoring of welding processes. The work uses the joining process of copper wires to produce formed coil windings to illustrate the methods. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000163340
Veröffentlicht am 26.10.2023
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 26.10.2023
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000163340
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang xiv, 226 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (ETIT)
Institut Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Prüfungsdatum 20.09.2023
Schlagwörter machine learning, quality assurance, laser welding, hairpin technology, semantic segmentation, stacked dilated U-Net, CNN
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Heizmann, Michael
Längle, Thomas
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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