3D-Druck und Qualitätsprüfung: Die Oak Ridge National Laboratory (ORNL) und ZEISS haben eine Lizenzvereinbarung getroffen, die den Einsatz von maschinellem Lernen in der Qualitätskontrolle von 3D-gedruckten Teilen ermöglicht. Durch den Einsatz der von ORNL entwickelten Simurgh-Technologie könnten Zeit und Kosten für Inspektionen signifikant reduziert werden.
Maschinelles Lernen beschleunigt Inspektionen
Eine der größten Herausforderungen im 3D-Druck ist die Qualitätskontrolle. Herkömmliche Fertigungstechniken haben den Vorteil jahrzehntelanger Erfahrung und bewährter Prüfmethoden. Im Gegensatz dazu erfordert der 3D-Druck spezialisierte Verfahren zur Identifizierung möglicher Materialfehler. Hier setzt die Technologie der Computertomografie (CT) an, die nun durch maschinelles Lernen erweitert wird. Dies soll die Inspektionszeiten und -kosten deutlich verringern.
Anwendung und Zukunftsaussichten
ORNL und ZEISS planen, die neue Technologie nicht nur im 3D-Druck, sondern auch in anderen Industriebereichen einzusetzen. Unter anderem könnten Branchen wie Mikroelektronik und Batterietechnologie profitieren. Die Integration in Produktionslinien könnte die Technologie weitläufig zugänglich machen, sodass jedes Teil rasch und zuverlässig geprüft werden könnte.
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