Funktionsweise von Laserschweißüberwachungssystemen

Das Laserschweißen ist eine präzise und effiziente Schweißtechnik, die seit mehr als 50 Jahren eingesetzt wird. Wie alle industriellen Schweißverfahren muss auch dieses kontrolliert werden, um schlechte Schweißnähte zu erkennen und die Qualität zu gewährleisten.

Die Gewährleistung einer guten Schweißnahtqualität wird immer schwieriger, da das Laserschweißen zunehmend für Mikroschweißanwendungen eingesetzt wird, die eine höhere Präzision erfordern, wie z. B. das Schweißen von Batterie-Tabs in der Automobilbranche. Dies bedeutet, dass präzisere Instrumente zur Überwachung des Schweißens erforderlich sind.

In diesem Artikel werden wir die folgenden Themen behandeln, um die Funktionsweise der Laserschweißüberwachung zu verstehen.

• Was ist Laserschweißüberwachung (LWM)?
• Blick auf ein reales Beispiel: Überwachung des Laserschweißens von Batterien
  • Dem LWM beibringen, schlechte Schweißnähte mit AI zu erkennen
  • Was wird von der LWM überwacht?
  • Wie werden fehlerhafte Schweißnähte identifiziert?
• Was ist eine schlechte Schweißnaht?
• Kombination mehrerer Qualitätssicherungsmethoden

Was ist Laserschweißüberwachung (LWM)?

Unter Laserschweißüberwachung versteht man die kontinuierliche Überwachung des Laserschweißprozesses zur Sicherstellung von Qualität und Zuverlässigkeit. Als zerstörungsfreie Prüfung (NDT) umfasst es die Messung von Parametern wie Temperatur, Plasmastrahlung, Einschweißtiefe und Laserleistung, um Fehler während des Schweißens zu erkennen. So können Fehler sofort nachgearbeitet werden.

Zur Überwachung des Laserschweißens werden verschiedene LWM-Methoden eingesetzt. Diese Werkzeuge sammeln Daten, um Rückschlüsse auf schlechte Schweißnähte zu ziehen oder diese direkt zu erkennen. Im Folgenden finden Sie eine kurze Aufschlüsselung dieser Methoden:

• Schallemission: Wenn Materialien ihre Form verändern, wird Schall erzeugt. Die Entstehung von Rissen, Porositäten und anderen Verformungen erzeugt Schallwellen, die von Sensoren auf der zu schweißenden Oberfläche erfasst werden können. Diese akustischen Emissionen können analysiert werden, um Schweißfehler zu erkennen.
• Röntgenaufnahme: Röntgenstrahlen sind elektromagnetische Strahlen, die Materialien durchdringen können. Beim Schweißen werden Röntgenstrahlen von einer Seite des Materials gesendet und auf der gegenüberliegenden Seite aufgefangen. So entsteht ein detailliertes Bild der inneren Struktur von Materialien und Schweißnähten, mit dem sich eine Reihe von inneren Fehlern erkennen lassen.
• Bildbearbeitung: Bildgebende Geräte erstellen ein Bild der Schweißnähte mit verschiedenen Wellenlängen des elektromagnetischen Spektrums. Bildbearbeitungskameras erfassen Bilder im sichtbaren Bereich des Spektrums, während Wärmebildkameras Infrarotstrahlung erkennen, die durch den Temperaturanstieg beim Schweißen entsteht. Jeder Kameratyp kann unterschiedliche Arten von Schweißfehlern erkennen, so dass eine Kombination verschiedener Kameras ideal ist, um ein gutes Bild zu erhalten.
• Optische Signale: Optische Geräte können Licht einfangen und so eine Vielzahl von Informationen über die Vorgänge beim Schweißen gewinnen. Spektrometer erfassen beispielsweise die Wellenlängen, die von angeregten Molekülen, wie z. B. erhitzten Materialien, emittiert werden. Fotodioden überwachen Änderungen der Lichtintensität. Pyrometer messen die Temperatur des Materials anhand seiner Wärmestrahlung.

Blick auf ein reales Beispiel: Überwachung des Laserschweißens von Batterien

Laserax verwendet LWM 4.0 von Precitec, das aus Fotodioden, einem Pyrometer und einem Software-Analysetool besteht, um das Zelle-Sammelschiene-Laserschweißen in Echtzeit zu überwachen. Dieses Überwachungsinstrument kann fehlerhafte Schweißnähte sehr zuverlässig erkennen, muss aber erst angelernt werden, um diese erkennen zu können.

Dem LWM beibringen, schlechte Schweißnähte mit AI zu erkennen

Künstliche Intelligenz braucht Daten, um zu lernen. Mit ausreichenden Daten kann LWM 4.0 Muster erkennen, die guten und schlechten Schweißnähten entsprechen. Die LWM benötigt eine Stichprobe von 30 bis 50 guten Schweißnähten, um Muster zu erkennen.

Um eine Stichprobe von 30 bis 50 guten Schweißnähten zu ermitteln und zu sammeln, müssen nach dem Schweißen elektrische Widerstandstests (oder andere Tests) durchgeführt werden. Sobald diese guten Schweißnähte mit den während des Schweißens überwachten Informationen verknüpft sind, kann das Software-Analysetool eine prozessbegleitende Überwachung durchführen und automatisch gute und schlechte Schweißnähte sortieren.

Bei Batteriezellen muss dieser Prozess für jede einzelne Zellverbindung wiederholt werden, was bedeutet, dass für jede Zellverbindung 30 bis 50 gute Schweißnähte mit Daten verknüpft werden müssen. Das liegt daran, dass der Winkel, unter dem der Laserstrahl das Laserschweißen durchführt, bei jeder Zelle etwas anders ist. Mit diesen Informationen können die Schweißnähte mit hoher Genauigkeit analysiert werden.

Was wird von der LWM überwacht?

Die Fotodioden und Pyrometer des LWM 4.0 erfassen Rückmeldungen von 3 Wellenlängen. DiePlasmastrahlung (UV) und die Rückreflexion der Wellenlänge des Faserlasers (d. h. 1064 nm) werden von Fotodioden-Sensoren erfasst. Die Infrarotstrahlung wird von einem Pyrometer zur Überwachung der Oberflächentemperatur erfasst.

Die Laserleistung wird auch mit einem anderen Sensor überwacht.

Diese Sensoren sind an optischen Komponenten wie dem Laserkopf und dem Strahlkollimator des Faserlasers angebracht.

Wie werden fehlerhafte Schweißnähte identifiziert?

Die folgende Grafik zeigt, wie das Software-Analysetool Daten verwendet, um gute und schlechte Schweißnähte zu identifizieren:

• Die drei Reihen mit hellgrünem Hintergrund zeigen die verschiedenen Wellenlängen, die überwacht werden (Plasmastrahlung, Rückreflexion des Lasers und Infrarotstrahlung).
• Die blauen Linien in jeder Zeile stellen die Intensität der in Echtzeit überwachten Signale für die aktuelle Schweißung dar.
• Die beiden grünen Linien in jeder Reihe stellen die ± Akzeptanzgrenzen für gute Schweißnähte dar. Wenn die blauen Linien für eine bestimmte Zeit über die grünen Linien hinausgehen, kann die Schweißnaht mit Schweißfehlern behaftet sein.

Diese Informationen werden verwendet, um Fehler zu erkennen, wie z. B.:

• Variationen der Fokusposition
• Schwankungen der Schweißtiefe
• Externe Verunreinigungen
• Interne Materialfehler
• Sinkende Laserleistung
• Verunreinigung der Optik
• Werkstückschwankungen
• Schweißnähte
• Unzureichendes Spannen
• Falsche Positionierung

Was ist eine schlechte Schweißnaht?

Schweißfehler sind vielfältig, können die Qualität beeinträchtigen und zu schwerwiegenden Zwischenfällen oder Produktrückrufen führen. Ziel des LWM ist es, diese während des Schweißens zuverlässig zu erfassen, um die Qualitätsprüfung zu automatisieren und Fehler sofort zu beheben. Die folgende Grafik zeigt die 10 häufigsten Arten von Schweißfehlern.

Eine Illustration zeigt 10 häufige Schweißfehler(Bildquelle)

Kombination mehrerer Qualitätssicherungsmethoden

Die Überwachung von Laserschweißnähten ist eine Art Qualitätskontrolle, die während des Laserschweißens durchgeführt wird. Aber auch vor und nach dem Schweißen kann eine Qualitätskontrolle erfolgen. Die besten Inspektionsergebnisse werden durch die Kombination mehrerer Inspektionstechniken erzielt.

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