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Qualität 4.0 - Optimierte Produktdaten und Inline Qualitätskontrolle als Basis für maschinelles Lernen

Vortrag gehalten beim Praxisforum Technik - 3D-Druck, Additive Fertiung - Chancen und Herausforderungen in der Serienproduktion, 06. November 2018, Landshut

: Fulga-Beising, Bogdana Simina

Präsentation urn:nbn:de:0011-n-5310849 (4.5 MByte PDF)

MD5 Fingerprint: 07112956e5f38212dec376bf4c4d0a42

Erstellt am: 15.1.2019

	2018, 42 Folien Praxisforum Technik - 3D-Druck <2018, Landshut>

	Deutsch
	Vortrag, Elektronische Publikation
	Fraunhofer IPA ()
	maschinelles Lernen; Qualität 4.0; maschinelles Sehen; Additive Manufacturing (AM); Losgröße 1; Inline-Qualitätskontrolle

Abstract
Um eine smarte Additive Fertigung mit Qualität 4.0 zu erreichen, werden die Kernkompetenzen der Abteilung Bild- und Signal -verarbeitung des Fraunhofer IPA in Bezug auf die intelligente, automatisierte Interpretation von Bild- und Sensorinformationen angewandt. Auf dieser Grundlage sind bereits folgende, erste Lösungen erarbeitet worden:
• »IQ4AP«: Inline-Qualitätskontrolle durch maschinelles Sehen im Bereich der Qualitätssicherung
• »AM 4.0«: Qualitätssteigerung, Reproduzierbarkeit und horizontale Fertigungsintegration mittels intelligenter Daten im Bereich des Qualitätsmanagements 4.0
Für die additiven Fertigungsprozesse kann die Kombination von maschinellem Sehen und Lernen eine selbstorganisierte Prozess- und Produktqualität durch Selbstkontrolle und Selbstregelung ermöglichen.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-531084.html