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Fortschrittliches Tracking-System revolutioniert Roboterschweißen in der Kernkraftbranche

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Im Vereinigten Königreich müssen bis zum Jahr 2140 schätzungsweise 744.000 m3 Atommüll sicher gelagert werden. Diese monumentale Stilllegung erfordert eine schnelle Produktion von Behältern

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Im Vereinigten Königreich müssen bis zum Jahr 2140 schätzungsweise 744.000 m3 Atommüll sicher eingeschlossen werden. Diese monumentale Stilllegung erfordert eine rasche Produktion von Behältern, doch der Mangel an qualifizierten Schweißern ist nur eine der vielen Herausforderungen für die Branche.

Da Sicherheitsaspekte für alle Aspekte der Nuklearindustrie von grundlegender Bedeutung sind, werden innovative Fertigungstechnologien, die die Effizienz in diesem Sektor steigern könnten, nur langsam eingeführt.

Eine Möglichkeit, das Risiko für die Einführung von Technologien, die diese Probleme lösen könnten, zu verringern, sind staatlich geförderte F&E-Projekte.

Das britische Messtechnikunternehmen Insphere hat IONA entwickelt, ein Kamerasystem für die hochpräzise Verfolgung und Führung von Industrierobotern. Im Jahr 2022 erhielt das Unternehmen einen Smart Grant von I-UK, um im Rahmen eines Projekts namens AFFIRM die Herausforderungen des Roboterschweißens zu bewältigen.

Roboterschweißen hat das Potenzial, den Mangel an qualifizierten Schweißern zu beheben, und mit fortschrittlicher Roboterführung könnte die Automatisierung der Containerproduktion die Produktionskosten senken, so dass die britischen Lieferketten die enorme Nachfrage befriedigen und gleichzeitig ein besseres Produkt liefern können.

Projekt AFFIRM

Insphere ist der federführende Partner im Projekt AFFIRM (Advanced Photogrammetry for Flexible Intelligent Robotic Manufacturing) und arbeitet mit Createc und dem Nuclear Advanced Manufacturing Research Centre (NAMRC) der Universität Sheffield zusammen.

Das wichtigste Projektergebnis ist eine integrierte Demonstrationszelle, die im NAMRC untergebracht ist.

Bislang haben Insphere, Createc und das NAMRC wichtige Systemkomponenten in eine fortschrittliche Roboterzelle im NAMRC integriert. Die Zelle besteht aus einem Schweißroboter, der an einem mehrachsigen Portal aufgehängt ist. Unter dem Schweißroboter ist eine Drehplattform angebracht, und ein zweiter Roboter mit einem Photoneo-Sensor befindet sich neben dem Drehtisch.

Das IONA-Roboterverfolgungssystem von Insphere in der Zelle umfasst sechs Sensoren, die gleichzeitig die Roboter und den Drehtisch verfolgen. IONA ist in die Robotersteuerungen integriert, so dass seine Messdaten direkt zur Steuerung und Korrektur der Roboterposition und -ausrichtung verwendet werden können.

Bei der Anwendung werden die zu schweißenden Platten auf der Schweißplattform eingespannt; der Photoneo-Sensor wird entlang der Schweißlinie verfahren, um den Schweißspalt zu messen; anschließend wird dieser Datensatz zur Planung einer Roboterbahn für die Schweißung verwendet. Der Schweißroboter führt dann die Schweißung durch, während IONA den tatsächlichen Weg zur Validierung der Schweißgenauigkeit und zur möglichen Korrektur des Weges verfolgt. Schließlich fährt der Photoneo-Sensor die Schweißlinie ein zweites Mal ab, um die Schweißmetrik zu bewerten und eventuelle Verformungen der Stahlplatten zu erkennen.

Der Arbeitsablauf wurde erfolgreich in der Demonstrationszelle getestet, und es werden derzeit Experimente durchgeführt, um Variablen wie die Robotergenauigkeit, den Einfluss von Umgebungsvariablen und die Materialleistung bei variierten Parametern zu bewerten.

Eine raue Umgebung

Hohe Temperaturen, hochintensive Strahlung, Rauch und Funken können die Verfolgung behindern und sogar Systemkomponenten beschädigen. Diese Einflüsse werden rigoros getestet, und die NAMRC-Zelle erweist sich als sehr wertvoll, um den Lerneffekt des Projekts zu maximieren.

Bisher haben die Linsenfilter und Softwarealgorithmen von IONA das Infrarotlicht erfolgreich maskiert, und die Schweißnahtverfolgung war robust und zuverlässig. Langfristige Zuverlässigkeitstests werden in den nächsten 12 Monaten fortgesetzt.

Maschinelles Lernen und KI

Die Robotersteuerung kann von KI-Algorithmen profitieren, und IONA bietet eine umfangreiche Datenquelle für maschinelles Lernen. Im Rahmen des Projekts werden tiefe Einblicke in die Auswirkungen von Einflussparametern gewonnen, um nicht nur einzelne Roboterbahnen zu verbessern, sondern auch die Fehlerquote für alle Roboterprogramme schrittweise zu senken.

Im Rahmen des Projekts werden Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelt, um eine datengesteuerte Fertigungslösung bereitzustellen, mit der ein Leistungssprung erwartet wird.

Schlussfolgerungen und nächste Schritte

Nach der erfolgreichen Demonstration der Schweißnahtverfolgung und der Bahnverbesserung wird der nächste Schritt auf dem Weg zur Kommerzialisierung ein Pilotprojekt sein, bei dem Demonstrationszellen in Kundenanlagen im Nuklearsektor und darüber hinaus installiert werden.

Unternehmen mit anspruchsvollen oder sicherheitskritischen Schweißanwendungen sind eingeladen, sich mit dem Forschungsteam in Verbindung zu setzen, um zu erörtern, wie sie die Projektergebnisse mitgestalten und an dem Pilotprojekt 2024 teilnehmen können.

Während die unmittelbaren Nutznießer erfolgreicher Projektergebnisse in der Lieferkette der Nuklearindustrie zu finden sind, werden weiterreichende Vorteile im Bereich des automatisierten Schweißens erwartet, u. a. in der Fertigung für Offshore-Energie, beim Bau modularer Reaktoren und sogar in der Automobil- und Luftfahrtbranche.