Veröffentlichungen
Wissenschaftliche Publikationen
Analyzing Multispectral Emission and Synchrotron Data to Evaluate the Quality of Laser Welds on Copper
Jan Brüggenjürgen, Christoph Spurk, Marc Hummel, Christoph Franz, Andrè Häusler, Alexander Olowinsky, Felix Beckmann, Julian Moosmann; J. Laser Appl. 1 August 2024; 36 (3): 032032.
Beschreibung
Die Validierung des Laserschweißens von metallischen Werkstoffen ist aufgrund der hochdynamischen Prozesse sowie der begrenzten Zugänglichkeit der Schweißnaht eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Messung der Prozessemissionen und des bearbeitenden Laserstrahls stellt eine Möglichkeit zur Erfassung hochdynamischer Prozessphänomene dar. Allerdings erfolgen diese Aufzeichnungen stets über die Oberfläche der Schweißnaht, sodass Phänomene im Inneren der Naht nur implizit erkennbar sind und einer weiteren Verarbeitung bedürfen.
Partner
> Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT
> RWTH Aachen University
> Institut für Werkstoffphysik
Multi-spectral Monitoring Data in Correlation with X‑ray Videography during Laser Welding of Hairpins
Christoph Franz, Sören Hollatz, Oliver Bruchwald, Christoph Spurk, Marc Hummel, Alexander Olowinsky, Eveline Reinheimer, Christian Hagenlocher, Felix Beckmann, Julian Moosmann; 13th CIRP Conference on Photonic Technologies [LANE 2024]
Beschreibung
Bei der heutigen Herstellung von Hochleistungs-Elektromotoren wird die Hairpin-Technologie eingesetzt, um die Effizienz zu steigern. Anstelle eines mit Runddraht gewickelten Stators werden dickere Kupferpins montiert und verschweißt. Typische Schweißfehler wie Spritzer, Poren oder unzureichende Verbindungen entstehen durch Oberflächenverunreinigungen, unzureichendes Spannen, fehlerhafte Positionierung oder vorhergehende Schneidprozesse. Für Produktionsanlagen reicht es nicht aus, fehlerhafte Schweißnähte zu identifizieren; es ist auch eine Klassifizierung erforderlich, um die Ursachen der Fehler zu ermitteln und diese möglichst schnell zu beheben. In dieser Studie wird die Leistungsfähigkeit eines multispektralen Überwachungssystems mithilfe von In-situ-Röntgenvideografie bewertet. Die Daten zeigen eine Korrelation mit der Stabilität der Dampfkapillare, der Schweißposition und der Spritzerbildung.
Partner
> Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT
> RWTH Aachen University
> Universität Stuttgart, Institut für Strahlwerkzeuge (IFSW)
> Institut für Werkstoffphysik
Process Monitoring in E‑Mobility Applications
Christoph Franz, Oliver Bruchwald; PhotonicsViews, 17: 64–68. https://doi.org/10.1002/phvs.202000029
Beschreibung
Der Artikel befasst sich mit der optischen Prozessüberwachung beim Laserschweißen in der Elektromobilität. Im Fokus stehen Verfahren zur zuverlässigen Erfassung und Bewertung von Schweißprozessen, insbesondere bei anspruchsvollen Anwendungen wie der Fertigung elektrischer Antriebe und Batterien.
Detection of Nozzle Wear in High-Speed Directed Energy Deposition Using Multispectral Process Emissions
Patrick Gajek, Milan Marinov, Andreas Roepnack, Frederik Zanger; 14th CIRP Conference on Photonic Technologies [LANE 2026]
Beschreibung
Multispektrale Prozessüberwachung ermöglicht die Erkennung charakteristischer Veränderungen durch Düsenverschleiß beim High-Speed Directed Energy Deposition. Die Studie zeigt Zusammenhänge zwischen Emissionssignalen, Düsenzustand und Spurform und demonstriert das Potenzial für eine frühzeitige Verschleißerkennung.
Partner
> wbk Institut für Produktionstechnik
> USU GmbH
Multispectral Analysis of Laser Hot-Wire Directed Energy Deposition Using a Coaxial Processing Head
Kai Biester, Laura Budde, Nick Schwarz, Ludger Overmyer; 14th CIRP Conference on Photonic Technologies [LANE 2026]
Beschreibung
Die Studie untersucht die multispektrale Erfassung von Prozessemissionen beim laserbasierten Directed Energy Deposition mit Heißdraht. Die Ergebnisse zeigen, dass der optische Messaufbau die Signalintensität maßgeblich beeinflusst und bei der Datenauswertung berücksichtigt werden muss. Anhand statistischer Emissionsmerkmale lässt sich Balling von stabilen Prozesszuständen unterscheiden, während Stubbing nicht zuverlässig klassifiziert werden konnte.
Partner
> Laser Zentrum Hannover e.V.
> Institut für Transport- und Automatisierungstechnik, Leibniz Universität Hannover
In-Situ Determination of Powder-Laser Focus Overlap in High-Speed DED Using Multispectral Emission Analysis
Patrick Gajek; Helena Wexel, Frederik Zanger; Solid Freeform Fabrication 2025: Proceedings of the 36th Annual International Solid Freeform Fabrication Symposium – An Additive Manufacturing Conference Reviewed Paper
Beschreibung
Eine präzise räumliche Ausrichtung von Laser‑ und Pulverfokus ist entscheidend, um eine vollständige Partikelschmelze und stabile Prozessbedingungen bei der Hochgeschwindigkeits‑Laserauftragschweißung (HS‑DED) zu erreichen. In dieser Arbeit wird ein In‑situ‑Diagnoseansatz vorgestellt, der einen photometrischen Emissionssensor nutzt, um die räumliche Überlagerung von Laser‑ und Pulverfokus während der Ablagerung von AISI 316L zu identifizieren und zu kalibrieren.
Partner
> wbk Institut für Produktionstechnik
Identification of Coexisting Dynamic Coupling Regimes in High-speed Directed Energy Deposition
Patrick Gajek, Helena Wexel, Frederik Zanger; CIRP Annals, 2026
Beschreibung
In dieser Arbeit wird das dynamische Verhalten von AISI 316L untersucht, das auf einem kommerziellen HS‑DED‑System verarbeitet wurde. Es zeigt sich, dass konventionelle Grey‑Box‑Modelle, die auf räumlich integrierten photometrischen Signalen basieren, das Prozessverhalten an kritischen Betriebspunkten nicht ausreichend beschreiben können.
Durch den Einsatz multispektraler photometrischer Messungen wird das Emissionssignal zeitlich in plasmabezogene und thermische Komponenten getrennt. Darauf aufbauend wird eine zeitdomänenbasierte Kenngröße, der sogenannte spectral lag, eingeführt. Dieser stellt einen emissivitätsunabhängigen Indikator dar, der Regimeübergänge zuverlässig erfasst.
Partner
> wbk Institut für Produktionstechnik
Influence of Full Penetration Welding on the Multispectral Signal of the Process Radiation during Laser Beam Welding of Austenitic Stainless Steel
Patrick Meyer, Christian Schumann, Dario Spatzek, André Häusler; 13th CIRP Conference on Photonic Technologies [LANE 2024]
Beschreibung
Eine 100%ige Sichtprüfung der durchgeführten Schweißnähte ist aus wirtschaftlichen Gründen nicht immer möglich. Daher werden verschiedene Verfahren zur Prozessüberwachung eingesetzt, um die Qualität des Prozesses und der Schweißnaht zerstörungsfrei zu prüfen. Im Folgenden werden die aufgezeichneten multispektralen Signale der reflektierten Prozessstrahlung mittels beschreibender Statistik ausgewertet und Merkmale einer vollständigen Durchschweißung beim Laserstrahlschweißen von austenitischem Edelstahl herausgearbeitet. Ziel ist es, unbeabsichtigtes vollständiges Durchschweißen frühzeitig zu erkennen und zu lokalisieren, um Ausschuss zu vermeiden. Zu diesem Zweck werden angepasste Probengeometrien mit variierenden Materialdicken für die Versuchsreihe vorbereitet. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, die Schweißprozessparameter zu variieren, um die unterschiedlichen Schweißzustände (vollständige und teilweise Durchschweißung) zu erreichen. Durch die Auswertung der Messwerte der wellenlängenselektiven Signale konnte ein signifikanter Einfluss auf die Signalintensität und die Signalfrequenz bestätigt werden.
Partner
> Fraunhofer-Institut für Lasertechnik ILT
Weld Defect Detection in Laser Beam Welding Using Multispectral Emission Sensor Features and Machine Learning
Amena Darwish, Manfred Persson, Stefan Ericson, Rohollah Ghasemi, Kent Salomonsson
Beschreibung
Laserstrahlschweißen ist ein hochkomplexer Prozess, bei dem kleinste Abweichungen zu schwer erkennbaren Defekten wie Porenbildung führen können. In diesem Artikel präsentieren Forscher der Universität Skövde ein innovatives, datengetriebenes Framework zur Detektion von Schweißfehlern mithilfe multispektraler Emissionssensoren und maschinellem Lernen. Durch die Kombination von überwachten und unbeaufsichtigten Lernverfahren gelingt es, relevante Merkmale aus 4D-Photodiodensignalen zu extrahieren und mit Schweißfehlern zu korrelieren – sowohl für die nachträgliche Analyse als auch für die Echtzeitüberwachung. Die Studie zeigt, wie KI-basierte Auswertung von Sensorsignalen die Qualitätssicherung in der industriellen Fertigung revolutionieren kann.
Stochastic Analysis of Multispectral Data during Laser Beam Welding of Stainless Steel with Different Gap Sizes
Patrick Meyer, André Häusler, Alexander Olowinsky; IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Volume 1332, 20th Nordic Laser Materials Processing Conference 26/08/2025 – 28/08/2025 Kongens Lyngby, Denmark
Beschreibung
Die Qualitätssicherung beim Laserstrahlschweißen stellt hohe Anforderungen an Präzision und Reaktionsgeschwindigkeit. In diesem Beitrag wird ein innovativer Ansatz zur Prozessüberwachung vorgestellt, bei dem Photodiodensensoren zur Erfassung reflektierter Laserstrahlung eingesetzt werden. Diese Sensordaten liefern wertvolle Informationen über den Schweißprozess und ermöglichen durch die Integration von maschinellem Lernen eine zuverlässige Detektion von Prozessabweichungen. Ziel ist es, die Schweißqualität in Echtzeit zu überwachen und potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen – ein entscheidender Schritt hin zur automatisierten und intelligenten Fertigung.
Pilot Study for Data-driven Modification of Face Specific Material Properties
Manfred Persson
Beschreibung
Diese Masterarbeit bildet den Auftakt zu einem größeren Forschungsprojekt an der Universität Skövde, das die Synergien zwischen Laserbehandlung, kompaktgraphitischem Eisen und Photodioden-Monitoring untersucht. Ziel ist es, durch gezielte Laserbestrahlung die Oberflächeneigenschaften von Gusseisen zu verbessern – insbesondere hinsichtlich Verschleißfestigkeit und Festigkeit. Die dabei entstehenden Daten werden mithilfe von Photodioden erfasst und sollen in zukünftigen Studien zur Simulation und Optimierung von Prozessparametern mittels neuronaler Netze verwendet werden. Die Pilotstudie zeigt, dass sich durch Laserbestrahlung eine gehärtete Oberflächenschicht erzeugen lässt und liefert erste Hinweise für die Weiterentwicklung des Verfahrens.
Real-time Quality Prediction in Busbar Laser Welding: A Multi-spectral Photodiode and ConvLSTM Framework
Dan Lönn
Beschreibung
Die präzise Überwachung von Laserprozessen ist essenziell für die Qualität sicherheitskritischer Bauteile, etwa in der Automobilindustrie. In dieser Masterarbeit wird ein innovatives System zur Echtzeitbewertung der Schweißqualität von Aluminium-Stromschienen vorgestellt. Es kombiniert multispektrale Photodiodensensorik mit einem Deep-Learning-Modell (ConvLSTM), um Rückreflexionen und spektrale Signale während des Schweißprozesses zu analysieren. Besonders Licht im Bereich von 400 nm und 700 nm liefert wertvolle Hinweise auf Materialveränderungen und potenzielle Defekte. Das Ergebnis: eine intelligente, datengetriebene Lösung zur frühzeitigen Erkennung von Schweißfehlern und zur Optimierung industrieller Fertigungsprozesse.
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