Fraunhofer IDMT

Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT in Ilmenau betreibt anwendungsorientierte Forschung im Bereich sicherer und effizienter KI-basierter Erkennung und Klassifizierung von Audio- und Videodaten. Das beinhaltet die Überwachung industrieller Fertigungsprozesse,  Umweltmonitoring oder die Identifizierung von Manipulationen in Audiodaten. 

Ein weiterer Schwerpunkt ist die Entwicklung von Audiotechnologien für das virtuelle akustische Produkterleben. Das Institut arbeitet außerdem an maßgeschneiderten Lösungen zur Produktion und Wiedergabe authentischer und räumlicher Klangerlebnisse für die Bereiche Professional Audio und Entertainment.

Gemeinsam mit seinen Auftraggebenden erarbeitet das Fraunhofer IDMT individuelle Lösungen, die konsequent am Nutzen der Kunden und Kundinnen ausgerichtet sind. 

Beim Fraunhofer-Geschäftsbereich Vision ist das Fraunhofer IDMT, Ilmenau, mit dem Forschungsthema »Analyse von Industriegeräuschen und multimodalen Sensordaten« vertreten. Die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus diesem Bereich verfügen über langjährige Erfahrung in der Analyse von Audiodaten mittels tiefer neuronaler Netze (DNN), die zur industriellen Qualitätssicherung eingesetzt werden. Auftretende Geräusche, d. h. messbare akustische Signale in Bearbeitungsprozessen, werden direkt zur Qualitätsbewertung von Bauteilen, Prozessen und Zuständen bspw. von Maschinen oder Werkzeugen genutzt.

Akustische Verfahren zur Qualitätsbewertung beim Schweißen und Fräsen

Die Forscherinnen und Forscher haben sich in den letzten Jahren auf die Anwendungsbereiche Fügen (MIG-, MAG- und Laserstrahlschweißen) sowie Trennen (Werkstückqualität und Werkzeugverschleiß beim Fräsen) fokussiert. Die Herausforderungen und Chancen der akustischen Qualitätssicherung in diesen beiden Einsatzfeldern liegen in der Realisierung zerstörungsfreier, echtzeitfähiger, energieeffizienter und präziser Überwachungsverfahren – sowohl zur Inline- als auch zur End-of-Line-Messung. Da Produktionsumgebungen stets herausfordernd für akustische Messungen sind, sind die richtige Sensorauswahl, Sensorpositionen sowie die Auswahl der geeigneten KI-Werkzeuge essenziell, um die gewünschten Signale (Nutzsignale) möglichst genau erfassen zu können. Außerdem greift das Institut auf Verfahren wie Quellentrennung oder Beamforming zurück, um unerwünschten Schall (Störschall in Form von Umgebungslärm) zu reduzieren.

Ziele der akustischen Überwachung mit KI sind die Verbesserung der Qualität und der Ressourceneffizienz in der Fertigung, die Vermeidung von Fehlerfolgekosten sowie die Rückkopplung an die Maschinensteuerung als Prozessoptimierung.

Einsatzbereiche in der Industrie

Je nach technischer Applikation und zu überwachendem Prozess liegt das Potenzial der akustischen Signalanalyse in den folgenden Anwendungen und Einsatzszenarien in der Industrie:

• Robuste Ereignis- bzw. Fehlerdetektion,
• Akustische Überwachung von Prozessen und Produkten,
• Predictive Maintenance:
  • Vorausschauende Wartung zur Vermeidung von Maschinenausfällen und Stillstandzeiten sowie Optimierung der Lebensdauer von Anlagen,
• Bewertung des Werkzeugverschleißzustands:
  • Optimierung der Standzeiten von Werkzeugen,
• End-of-Line-Testing:
  • Berührungslose und zerstörungsfreie Prüfung von Endprodukten,
• Anomalieerkennung:
  • Abweichungen von Betriebszuständen durch »unsupervised training« erkennen,
• Sensordatenfusion:
  • Kombination unterschiedlicher Sensortypen für noch genauere Analyseergebnisse und
• Prozessautomatisierung.