Das Kunststoff-Zentrum SKZ hat zusammen mit zwei Partnerunternehmen ein Projekt gestartet, bei dem ein radarbasiertes Messsystem entwickelt werden soll, das die Qualität von Kunststoffplatten während des Extrusionsprozesses präzise und effizient überwacht. Das Vorhaben wird durch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit (BMUV) zur Erschließung und Förderung von Potenzialen der Digitalisierung für mehr Ressourcenschutz und -effizienz gefördert.
SKZ, TRILITEC und VendOs kommerzialisieren ein radarbasiertes Messsystem zur 100-Prozent-Kontrolle
In Zusammenarbeit mit der TRILITEC GmbH, einem führenden Anbieter radarbasierter Messtechnologien, und der VendOs Industrietechnik GmbH, Spezialist für industrielle Automatisierung, hat das SKZ ein gemeinsames Entwicklungsprojekt gestartet. Das Herzstück ist dabei die Entwicklung eines radarbasierten Messsystems, das präzise und effizient die Qualität von Kunststoffplatten während des Extrusionsprozesses überwacht. Durch die zerstörungsfreie, berührungslos arbeitende, 100 Prozent abdeckende und im Hinblick auf Arbeitsschutz gänzlich gefährdungsfreie Arbeitsweise wird eine Echtzeit-Überwachung realisiert. Sie ermöglicht eine frühestmögliche Detektion von außen sichtbaren oder innenliegenden Defekten, um sofortige Anpassungen vornehmen zu können. Zielkunden sind Hersteller von Endlosprodukten – unabhängig vom Material: sowohl Kunststoff-, als auch Gips-, Holz- und Glasprodukte sind abdeckbar.
Kombinierter Transmissions- und Reflexionsaufbau
Während des Projekts wird eine umfassende Analyse der Kunststoffplatten mittels Radarwellen durchgeführt. Hierbei wird ein kombinierter Transmissions- und Reflexionsaufbau genutzt. Dadurch können Fehler wie Lunker und Fremdmaterialeinschlüsse sicher erkannt werden. Dies erleichtert auch die Verwendung von recycelten Materialien. Durch den Einsatz schmalbandiger und modularer Mikrowellen-Radarsysteme werden kostengünstige Lösungen mit hoher lateraler Auflösung ermöglicht – ein klarer Vorteil zur bisher verfügbareren und kostspieligen Inline-Messtechnik.
Selbstlernende Techniken
Die automatische Fehlstellendetektion basiert auf Methoden des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep-Learnings. Diese selbstlernenden Techniken basieren auf künstlichen neuronalen Netzwerken und eignen sich besonders für die präzise Mustererkennung in Bildern.
„Deutliche Reduzierung der Materialabfälle“
Der gemeinsame Schritt ebnet den Weg hin zu einer zeitgemäßen und effizienten Kunststoffproduktion. Das SKZ, TRILITEC und die VendOs setzen mit ihrer Zusammenarbeit neue Impulse für die Branche und tragen dazu bei, die Herausforderungen der Zukunft erfolgreich zu meistern. „Durch die Vermeidung von Ausschuss in der Produktion werden Ressourcen effizient genutzt, was zu einer deutlichen Reduzierung der Materialabfälle und Reklamationskosten führt. Das spart bares Geld. Dieser ressourcenschonende Ansatz fördert nicht nur eine nachhaltige und digitale Produktion, sondern stärkt auch die Wirtschaftlichkeit der hiesigen Kunststoffindustrie“, sagt Pierre Pfeffer, Senior Scientist im Bereich Zerstörungsfreie Prüfung am SKZ.
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