Home Industrie Automatische Entfernung von Stütztstrukturen bei 3D-gedruckten Teilen mit Deep Learning

Automatische Entfernung von Stütztstrukturen bei 3D-gedruckten Teilen mit Deep Learning

Der Hersteller Renishaw ist eine Partnerschaft mit dem 3D-Druckroboter-Spezialisten Additive Automations eingegangen, um die automatisierte Nachbearbeitungstechnologie für 3D-Druckteile aus Metall weiterzuentwickeln. Die Partnerschaft umfasst den Einsatz von kollaborativen Robotern (Cobots) in Verbindung mit Deep Learning Algorithmen, um Stützstrukturen automatisch zu erkennen und vollständig zu entfernen. Das Duo geht davon aus, dass das Projekt die durchschnittlichen Teilekosten um bis zu 25 % senken wird, wodurch die additive Fertigung zu einer praktikableren und kostengünstigeren Produktionsmethode für hohe Stückzahlen wird.

Additive Automations ist ein in Sheffield ansässiges Startup-Unternehmen, das Robotersysteme zur Automatisierung der additiven Fertigung entwickelt. Nach der Finanzierung durch britische und kanadische Stellen arbeitete der Gründer und CEO, Robert Bush, sowohl mit Renishaw als auch mit dem Advanced Manufacturing Research Centre (AMRC) der Universität Sheffield zusammen. Seit August 2019 unterstützt Renishaw den Fortschritt von Additive Automations durch die Bereitstellung seines AM-Fachwissens.

Renishaw lieferte vier Beispiele für AM-Fertigungen, so dass das Start-up sein System zur Entfernung der Stützstruktur demonstrieren konnte. Die vier AM-Teile wurden für Anwendungen in den Bereichen Medizin, Öl und Gas, Automobil- und Maschinenbau entwickelt. Das Testen seines Robotersystems an Teilen, die bereits in industriellen Anwendungen eingesetzt werden, wird Additive Automations helfen, das Potenzial seines Produkts zu demonstrieren.

Das Projekt mit dem Namen Separation of Additive-Layer Supports by Automation (SALSA) zielt darauf ab, die Robotik und Deep Learning zu nutzen, um einige der wenigen verbleibenden manuellen Prozesse in AM zu digitalisieren. Die Cobots wurden aufgrund ihres hohen Nutzlast-Größen-Verhältnisses und der integrierten Kraftsensoren ausgewählt, die Daten zur Bestimmung der Geometrie von AM-Teilen sammeln. Eine Software analysiert die Daten dann mithilfe der digitalen Zwillingstechnologie. Die Ausgabe wird dann verwendet, um zu bestimmen, wo sich die Stützstrukturen befinden, so dass sie mit einem Gerät entfernt werden können.

“Die Automatisierung der Entfernung und Endbearbeitung von Stützstrukturen in AM verändert die Wirtschaftlichkeit bei der Skalierung von AM vollständig und macht es Herstellern auf der ganzen Welt zum ersten Mal möglich, diese Technologie in der schnellen Produktion einzusetzen”, erklärte Robert Bush. “Die Digitalisierung von AM geht auch mit einer Steigerung der Qualität, Rückverfolgbarkeit und Wiederholbarkeit einher. Angesichts der Tatsache, dass im Durchschnitt fast zwei Drittel der Nachbearbeitungskosten auf die die Entfernung der Stützstruktur entfallen, glauben wir, dass die Automatisierung die Kosten pro Teil um durchschnittlich 25 Prozent senken kann”.

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