Überblick
In modernen Lasergravur- und Laserschneidsystemen ist die exakte Fokussierung des Bearbeitungslasers eine zentrale Voraussetzung für eine hohe Bearbeitungsqualität. Bereits geringe Abweichungen im Abstand zwischen Fokussieroptik und Werkstück können zu unsauberen Schnitten, ungleichmäßigen Gravuren oder einer reduzierten Prozessstabilität führen.
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer kostengünstigen, optischen Abstandsmessung auf Basis der Laser-Triangulation. Dabei wurden sowohl KI-gestützte als auch klassische Auswertemethoden untersucht. Auf Basis der erzielten Ergebnisse liegt der Schwerpunkt des finalen Systems auf einem klassischen, geometrisch begründeten Auswerteansatz.
Ausgangssituation
Für die Bearbeitung von Materialien in Lasergravur- und Laserschneidgeräten ist eine stabile und reproduzierbare Fokussierung des Bearbeitungslasers entscheidend. Der optimale Fokusabstand hängt sowohl vom optischen Aufbau des Systems als auch von der Oberflächenbeschaffenheit des Werkstücks ab.
In der industriellen Praxis werden zur Abstandserfassung häufig Ultraschall-basierte Sensoren eingesetzt. Diese sind kostengünstig, bieten jedoch nur eine begrenzte Messgenauigkeit. Hochpräzise optische Sensoren stellen zwar eine Alternative dar, sind jedoch meist mit deutlich höheren Kosten verbunden.
Zusätzlich verfügen viele Laserbearbeitungssysteme über einen Pilot-Laser, der zur Positionierung genutzt wird. Dieser Laser kann für das Messprinzip der Laser-Triangulation verwendet werden. Der reflektierte Laserpunkt wird mit einer Kamera aus einem definierten Winkel erfasst, sodass aus seiner Position auf dem Kamerasensor direkt auf den Abstand zum Werkstück geschlossen werden kann.
Ziel
- Untersuchung KI-gestützter Auswertemethoden
- Analyse klassischer, geometrischer Auswerteverfahren
- Vergleich von Genauigkeit, Stabilität und Rechenaufwand
- Auswahl eines geeigneten Ansatzes für den finalen Prototyp
Motivation
- Objektiver Vergleich von KI und klassischer Bildverarbeitung
- Verständliche und nachvollziehbare Messergebnisse
- Robustes Verhalten gegenüber Störungen
- Eignung für den Einsatz in Echtzeit-Systemen
Ergebnis
- KI-Modell trainiert und evaluiert
- Unzureichende Genauigkeit für präzise Abstandsmessung
- Fokus auf klassischen Auswerteansatz gelegt
- Stabiler, reproduzierbarer Prototyp realisiert