Januar 2025
Editor’s Pick – Beitrag der AG alp zum maschinellen Lernen in der Prozessüberwachung beim Laserschneiden wird ausgezeichnet
Im Rahmen der Forschungsarbeit zur Prozessüberwachung in der Lasermaterialbearbeitung hat die AG alp neuste Ergebnisse in der Fachzeitschrift „Journal of Laser Applications“ veröffentlicht.
Im Beitrag „Vision Transformer based Cut Interruption Detection and Prediction of Laser Fusion Cutting from Monitored Melt Pool Images“ wird ein Workflow vorgestellt, der das Training des Vision Transformers an einem Datensatz mit Bildern der Schmelze aus der Prozesszone zeigt. Mit dem trainierten Model können anschließend unvollständige Schnitte in Stahl und Aluminium erkannt und teilweise vorausgesagt werden. Im Gegensatz zu klassischen regelbasierten Algorithmen in der Bildverarbeitung, die oft manuelle Anpassungen an neue Prozesse und Systeme erfordern, können mit Methoden des maschinellen Lernens sensorbasierte Prozessüberwachungen durch Training der Modelle dynamisch angepasst werden. Darüber hinaus werden Muster und Zusammenhänge im Datensatz zuverlässig erkannt, die zuvor nur schwer oder gar nicht zu erkennen waren.
Die Editoren des Journals of Laser Applications sind der Meinung, dass die Arbeit besonders nennenswert ist, und haben die Veröffentlichung als „Editor’s Pick“ ausgewählt. Diese Anerkennung hebt die Relevanz und Qualität der Arbeit hervor. (J. Laser Appl. 37, (2025), doi: 10.2351/7.0001611)
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