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Quantentechnologie verbessert Qualitätssicherung von 3D-Druck-Pulvern

Sensorik/Qualitätssicherung
Partikelsensor erfasst Parameter von 3D-Druck-Pulvern in Echtzeit

Partikelsensor erfasst Parameter von 3D-Druck-Pulvern in Echtzeit
Der Partikelsensor von Q.ant erfasst und analysiert Partikel in Roh- und Ausgangsstoffen, und zwar unabhängig vom Medium, das flüssig, gas- oder pulverförmig sein kann. Bild: Q.ant

Das Start-up Q.ant bietet einen kompakten und industrialisierten Partikelsensor auf Basis von Quantentechnologie an, mit dem sich die Parameter von 3D-Druck-Pulvern in Echtzeit und einfach handhabbar erfassen lassen. Mithilfe von KI ist künftig zudem die Form der Teilchen bestimmbar.

 

Ob für die Pulverherstellung selbst, in der Wiederaufbereitung oder für die pulverbasierte additive Fertigung von Bauteilen: Die Beschaffenheit des Druckpulvers mit Partikeln aus Metall, Kunststoff oder Keramik spielt eine eine entscheidende Rolle. Größe, Anzahl und Zusammensetzung der feinen Partikel beeinflussen den Prozessverlauf. Entscheidend ist ein möglichst homogenes Gemisch und eine hohe Qualität der Inhaltsstoffe. So können aus unterschiedlichen Pulverkörnungen jeweils spezifische Materialeigenschaften resultieren. Im Pulver-Aufarbeitungsprozess, bei dem ungebrauchte Partikel aus dem Pulverbett wiederverwendet werden, müssen veränderte Partikel herausgefiltert werden.

Mit dem Partikelsensor von Q.ant erhalten Pulverhersteller und -verarbeiter eine unmittelbare Rückmeldung zum Prozessverlauf. Der Sensor erfasst und analysiert Partikel in Roh- und Ausgangsstoffen, und zwar unabhängig vom Medium, das flüssig, gas- oder pulverförmig sein kann. Prozesskontrolle, Prozessoptimierung und Qualitätssteuerung sind damit in Echtzeit möglich.

Die eingesetzte Quantentechnologie lässt Rückschlüsse auf die Größe, die Anzahl und die Verteilung der einzelnen Partikel zu. Künftig soll der quantenbasierte Sensor auch Formen klassifizieren können. Die eingesetzte KI kann so trainiert werden, dass sie vordefinierte Formen unterscheiden kann, etwa elliptische oder sphärische von runden Partikeln. Dazu muss sie auf bestimmte Anwendungsfälle trainiert werden.

Pilotprojekte zeigen hohe Datenqualität

Pilotprojekte weisen eine sehr hohe Datenqualität nach. So kann die KI beispielsweise Partikel-Agglomerate in metallischen Pulvern von Einzelpartikeln unterscheiden. Um weitere Use-Cases für spezifische Anwendungsfälle zu entwickeln, bietet Q.ant interessierten Unternehmen Partnerschaften an. „So erhält die Industrie für besonder herausfordernde Problemstellungen frühzeitig Zugang zu dieser neuen Lösung, ohne lange Entwicklungszyklen durchlaufen zu müssen“, sagt Vanessa Bader, Customer Project Engineer bei Q.ant. „Unsere Partner haben die Möglichkeit, den Quantensensor gemeinsam mit uns in ihre Fertigungsprozesse zu integrieren und an ihre Einsatzfälle anzupassen.“

Der kompakte Quantensensor passt auf jeden Labortisch, das System ist schneller und einfacher handhabbar, verglichen mit der aufwändigen konventionellen Probeentnahme zur Analyse von Partikeln. Ein normaler Rechner genügt, um die gemessenen Daten zu übertragen und einzusehen. Über eine Webseite im Browser ist der Sensor sofort einsatzbereit. „Es muss nichts installiert werden, man braucht keine extra Rechenpower und auch kein kompliziertes Training für die Mitarbeiter“, erklärt Bader. Die Auswertung der Daten selbst erfolgt mithilfe eines kleinen Servers, der direkt im Partikelsensor verbaut ist. (eve)

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