Schnelle pixelparallele Bildverarbeitung mit Zellularen Neuronalen Netzwerken (CNN) zur Regelung von Laserschweißprozessen

Bei hochdynamischen Prozessen, wie beispielsweise dem Laserstrahlschweißen, treten periodische und zufällige Fehler bzw. Nahtunregelmäßigkeiten auf, die das Prozessergebnis negativ beeinflussen und im schlimmsten Fall sogar unbrauchbar machen. Durch gezieltes Einwirken auf verschiedene Prozessparameter, wie Laserleistung, Vorschubgeschwindigkeit, Fokuslage und ggf. Zusatzwerkstoff können Fehler minimiert werden. Voraussetzung für eine Prozesssteuerung unter Echtzeitbedingungen ist die Bildaufnahme und Auswertung im 10 kHz Bereich. Unter Zugrundelegung von CNN lassen sich Single-Instruction-Multiple-Data (SIMD)-Rechnerarchitekturen in die Pixel von Kamerachips integrieren. Diese erst seit Ende 2007 kommerziell verfügbare Technologie ermöglicht eine pixelparallele und deshalb extrem schnelle Bildverarbeitung mit Flächenkameras und somit erstmals eine Regelung des Laserschweißprozesses aufgrund von Qualitätsmerkmalen. Erste Ergebnisse für das Kriterium "Durchschweißen" zeigen, dass Bilder mit einer Bildrate von 10 kHz ausgewertet und entsprechende Regelsignale erzeugt werden können.