{"id":573,"date":"2026-06-08T08:20:48","date_gmt":"2026-06-08T08:20:48","guid":{"rendered":"https:\/\/fe-kiel.de\/?p=573"},"modified":"2026-07-16T09:27:39","modified_gmt":"2026-07-16T09:27:39","slug":"schmelz-kl","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/fe-kiel.de\/en\/schmelz-kl\/","title":{"rendered":"Schmelz-Kl"},"content":{"rendered":"
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Thema: Schmelz-Kl \u2013 \u00dcberwachung des Schwei\u00dfprozesses mit KI-basierter Schmelzbadanalyse<\/p>\n\n\n\n

Finanzierung: F\u00f6rderung mit Landesmitteln nach Ma\u00dfgabe der \u201eRichtlinie f\u00fcr die Gew\u00e4hrung von Zuwendungen zur F\u00f6rderung des Einsatzes von K\u00fcnstlicher Intelligenz in Schleswig-Holstein (Kl-F\u00f6rderrichtlinie)\u201c<\/p>\n\n\n\n

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Forschungskennzahl: 220 24 001<\/p>\n\n\n\n

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F\u00f6rdersumme: 200.000 \u20ac<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Laufzeit: 01.02.2024 bis 31.01.2026<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Projektleiter<\/strong>: Prof. Dr.-Ing. Alexander Mattes<\/a><\/p>\n\n\n\n

Projektpartner<\/strong>: HAW Kiel<\/p>\n\n\n\n

Kurzfassung<\/strong>: Das beantragte Forschungsvorhaben soll durch den Einsatz von KI-Modellen der Bilderkennung, die Produktivit\u00e4t von Prozessen der Schwei\u00dftechnologie signifikant steigern. Hierzu sollen die Bilddaten aus einer prozessbegleitenden Kamera\u00fcberwachung der Schmelzb\u00e4der mittels KI-Modell auf Fehlermuster analysiert werden, um Prozessabweichungen und Fehlerentstehung zu erkennen. Es werden unterschiedliche Kamerasysteme auf ihre Eignung untersucht und entsprechend des Anwendungsfalles konstruktiv in den Prozess eingebunden. F\u00fcr den Aufbau eines KI-Modelles zur Bilddatenanalyse, werden gro\u00dfe Mengen an Rohaufnahmen und entsprechende Qualit\u00e4tsdaten ben\u00f6tigt, um ein prozessspezifisches Trainingsmodell aufzusetzen. Daf\u00fcr m\u00fcssen die gesammelten Datens\u00e4tze mit Hilfe eines Prozess-Daten-Mappings jeweils zugeordnet werden.<\/p>\n\n\n\n

Im ersten Schritt eignet sich zur Validierung des KI-Modells ein Ansatz der Bildnachbearbeitung um den m\u00f6glichen Detailgrad der entwickelten Modelle zu untersuchen und die Anlagen\/Prozessstunden zu minimieren. Die \u00dcbertragung auf ein Echtzeit Analyse-KI-Modell erm\u00f6glicht die Einsatzpr\u00fcfung unter Feldbedingungen und wird mit einer Potentialanalyse der entwickelten Anwendung abgeschlossen. Im letzten Schritt soll f\u00fcr den ausgew\u00e4hlten Anwendungsfall eine In-Prozessl\u00f6sung entwickelt werden, welche zum einen eine prozessgeeignete Umsetzung der Schmelzbadanalyse umfasst und darauf aufbauend Konzepte f\u00fcr die \u00dcbertragung auf die weiteren Anwendungsf\u00e4lle beinhaltet.<\/p>\n\n\n\n

Das prim\u00e4re Ziel des beantragten Forschungsvorhabens ist die Entwicklung eines KI-basierten, prozessbegleitenden Systems f\u00fcr die fr\u00fchzeitige Erkennung von Abweichung in Schmelzb\u00e4dern. Hierzu geh\u00f6ren zun\u00e4chst Vorhersagen von Prozess- und Qualit\u00e4tsabweichung durch morphologische Eigenheiten des Schmelzbades. Dar\u00fcber hinaus auch die Umsetzung einer m\u00f6glichst kosteneffizienten Generierung von Bilddatens\u00e4tzen in hinreichender Genauigkeit und Qualit\u00e4t. Schlie\u00dflich die m\u00f6gliche Einbindung von generierten oder aufgenommenen Temperaturverteilungen der Schmelze und \u00dcbertragbarkeit der entwickelten L\u00f6sung auf weitere Anwendungsf\u00e4lle.<\/p>\n\n\n\n

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