Forschung
Die Qualität der Schweißnaht kann anhand des kurzen Schweißmoments beurteilt werden. Das Fraunhofer IDMT sucht in diesem Projekt nach der besten akustischen Sensorik, um die akustische Beurteilung zu automatisieren und eine Prozessüberwachung zu ermöglichen. - © Fraunhofer IDMT
29.09.2024

KI für fehlerfreie Bolzenschweißverbindungen

Künstliche Intelligenz für sichere und fehlerfreie Bolzenschweißverbindungen

Bei Bauprojekten wie Brücken und Tunneln sind Bolzenverbindungen entscheidend für die Stabilität der Konstruktionen. Fehlerhafte Schweißverbindungen können die Sicherheit dieser Konstruktionen ernsthaft gefährden. Für mehr Sicherheit durch fehlerfrei geschweißte Bolzenverbindungen wurde jetzt das Forschungsprojekt QualiBolS gestartet. Ziel ist es, ein auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierendes berührungsloses akustisches Überwachungssystem zu entwickeln, das eine vollständige Qualitätsprüfung der Schweißnähte gewährleistet.

Gefördert wird das Forschungsprojekt durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) im Rahmen des Zentralen Innovationsprogramms Mittelstand (ZIM). Projektpartner sind neben dem Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT das Fachgebiet Fertigungstechnik der Technischen Universität Ilmenau und die RSB Rudolstädter Systembau GmbH.

Für den Bau einer Brücke werden Bolzen auf Stahlträger geschweißt und anschließend einbetoniert, um die Kräfte vom Stahl auf den Beton zu übertragen. Ein fehlerhaft geschweißter Bolzen könnte fatale Folgen haben. Oftmals entstehen beispielsweise einseitige Schweißwulste durch die Ablenkung des Lichtbogens während des Schweißens, die sogenannte Blaswirkung. Weiterhin können Poren und Risse im Schweißgut auftreten oder Mängel durch starke Spritzer während des Schweißens entstehen.

Die Schweißpistole mit dem Bolzen im richtigen Winkel auf die Platte zu setzen, erfordert ein hohes Maß an Erfahrung. Schon die geringste Schrägstellung oder eine Verschmutzung des Materials, z. B. durch Öl, kann zum Versagen der Schweißverbindung führen. In einer ersten Messreihe wurden verschiedene Fehler simuliert, um deren akustische Eigenschaften besser zu verstehen. - © Fraunhofer IDMT
Die Schweißpistole mit dem Bolzen im richtigen Winkel auf die Platte zu setzen, erfordert ein hohes Maß an Erfahrung. Schon die geringste Schrägstellung oder eine Verschmutzung des Materials, z. B. durch Öl, kann zum Versagen der Schweißverbindung führen. In einer ersten Messreihe wurden verschiedene Fehler simuliert, um deren akustische Eigenschaften besser zu verstehen. © Fraunhofer IDMT
Status Quo der Qualitätsprüfung von Bolzenschweißverbindungen: teurer Prüfschrott und Restrisiko nicht erkannter Fehler

Bisher wurden solche Bolzenschweißverbindungen nur stichprobenartig und an speziell angefertigten Proben getestet – nicht jedoch am verbauten Bolzen. Die zu prüfenden Verbindungsproben müssen einer Biegung von 60 Grad standhalten, ohne dass die Schweißnaht versagt und sich Risse bilden. Bei der visuellen Prüfung besteht das Risiko, dass nicht alle Fehler durch Mitarbeitende erkannt werden. Röntgen- und Ultraschallverfahren erfordern zudem teure Messtechnik und bringen aufgrund von Materialstärke und runder Bolzengeometrie nur eine schlechte Aufnahmequalität.

Diese Art der Qualitätsprüfung ist zeitaufwändig, ressourcenintensiv und bringt keine hundertprozentige Sicherheit in der Fehlererkennung.

Die Idee: 100 %-Prüfung von Bolzenschweißverbindungen mit Echtzeit-Monitoring

Im Projekt QualiBolS soll ein kompakter und leichter Akustik-Adapter entwickelt werden, der an der Bolzenschweißpistole montiert wird. In dem Adapter ist ein kleines, chipbasiertes Mikrofon integriert, mit dem die Schweißgeräusche erstmals inline, also während des Schweißprozesses, aufgenommen werden.

Mithilfe der vom Fraunhofer IDMT entwickelten und trainierten KI-Algorithmen werden die Geräusche beim Lichtbogenschweißen in Echtzeit analysiert. Der Algorithmus klassifiziert die Schweißnähte als „in Ordnung“ (i.O.) oder „nicht in Ordnung“ (n.i.O.) und erkennt, um welche Unregelmäßigkeit es sich handelt. Durch die Einbeziehung von Faktoren wie Schweißstrom und -spannung in die Datenanalyse soll die Genauigkeit der Erkennung auf mindestens 95% erhöht werden.

Die Qualität der Schweißnaht kann anhand des kurzen Schweißmoments beurteilt werden. Das Fraunhofer IDMT sucht in diesem Projekt nach der besten akustischen Sensorik, um die akustische Beurteilung zu automatisieren und eine Prozessüberwachung zu ermöglichen. - © Fraunhofer IDMT
Die Qualität der Schweißnaht kann anhand des kurzen Schweißmoments beurteilt werden. Das Fraunhofer IDMT sucht in diesem Projekt nach der besten akustischen Sensorik, um die akustische Beurteilung zu automatisieren und eine Prozessüberwachung zu ermöglichen. © Fraunhofer IDMT

Das Projekt läuft bis Februar 2027 und soll die bisherigen aufwändigen Prüfmethoden für Bolzenschweißverbindungen ablösen. Das verspricht nicht nur erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen bei der Qualitätsprüfung, sondern erhöht auch die Sicherheit von Bauwerken.

(Quelle: Presseinformation des Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT)

Schlagworte

BolzenschweißenKIQualitätssicherungSchweißnähteSchweißtechnikSchweißverbindungen

Verwandte Artikel

17.02.2026

5 Trends für die Fertigungssimulation

Die Zukunft der Fertigung ist vernetzter, schneller, digitaler. Das Jahr 2026 wird bei dieser Entwicklung eine entscheidende Rolle spielen, weil Fachkräfte, Anlagen, Robo...

Automatisierung Digitalisierung Fertigung Fertigungssimulation KI Prozessketten Roboter Simulation Werkbank Werkzeug
Mehr erfahren
Das Smart FMS (flexible manufacturing system) von Schwäbische Werkzeugmaschinen ermöglicht eine flexible Werkstückbearbeitung.
17.02.2026

Smart FMS: Automationssystem mit Sfix und S-cell

Schwäbische Werkzeugmaschinen stellte 2025 das Smart FMS vor: ein Automationssystem mit Spannsystem Sfix, Palettenwechsel und mobiler Roboterzelle S-cell für variable Los...

Automatisierung Automatisierungssysteme Fertigungssysteme Industrieroboter KI Mobile Roboter Palettenwechselsystem Produktionsprozess Prozesssicherheit Roboterzelle Spannvorrichtungen
Mehr erfahren
16.02.2026

KI-basierte Werkerassistenz „Der schlaue Klaus“

Oft ist eine vollständige Automatisierung manueller Montageprozesse weder wirtschaftlich noch technisch sinnvoll. Hier setzt das kamerabasierte Werkerassistenzsystem „Der...

Arbeitsschutz Arbeitssicherheit Assistenzsysteme Automatisierung Bestückungssystem Digitale Prozesstechnik Digitalisierung KI Montage Montageautomatisierung Qulitätssicherung
Mehr erfahren
16.02.2026

Roemheld präsentiert neuen innovativen Kompaktspanner

Ein neu entwickelter hydraulischer Kompaktspanner mit horizontalem Hub ermöglicht erstmals das direkte Spannen in kleinsten geschlossenen Taschen, Nuten und Aussparungen.

Aluminium Fertigung KI Kinematik Messungen Prozesssicherheit Werkzeug
Mehr erfahren
Einsatz von Robotern in der Produktion der Hyundai Motor Group
13.02.2026

KI in der Robotik

Die International Federation of Robotics hat ein neues Positionspapier zu den Trends, Herausforderungen und kommerziellen Anwendungen von „KI in der Robotik“ veröffentlic...

AI Automatisierung Automatisierungstechnik IFR Industrie Industrieautomation KI KI-gestützte Roboter Mensch-Roboter-Kollaboration Physische KI Positionspapier Produktionsketten Produktionsprozesse Robotik
Mehr erfahren