Metallische Bipolarplatten (BPP) rücken immer mehr in den Fokus der Forschung. Daher stellt die Entwicklung geeigneter Methoden zur Inline-Qualitätsüberwachung eine wichtige Aufgabe dar. So sind unterschiedliche Beschichtungsverfahren und -strategien in der Entwicklung, die verschiedene funktionelle Eigenschaften des Produktes ermöglichen sollen. Sowohl nach dem Beschichtungsprozess, als auch dem nachgelagerten Umformprozess muss die Realisierung einer homogenen und fehlerfreien Schutzschicht gewährleistet sein. Die notwendige lückenlose Überprüfung der Oberflächen erzeugt dabei aufgrund der erforderlichen optischen Analyse in Verbindung mit angestrebten hohen Durchsatzraten in der Produktion große Datenmengen zur Auswertung. Um die Fehlererkennung im Produktionstakt zu ermöglichen, kommen massiv parallele Hardwarestrukturen (Multi-Core-CPUs, GPUs) zum Einsatz. Zusätzlich zu den Hardwarestrukturen werden auch dafür optimierte Auswertungsverfahren zur Erkennung BPP-spezifischer Oberflächen- und Beschichtungsfehler benötigt. Mit Hilfe optischer Sensorik können neben Mikrorissen in der Grundstruktur auch Schichtdefekte in der Oberfläche im Takt detektiert werden. Somit wird die Weitergabe defekter BPP an die Montage erfolgreich verhindert.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:36199 |
| Date | 25 November 2019 |
| Creators | Wiener, Thomas, Pierer, Alexander, Gjakova, Leutrim, Hoffmann, Michael, Barthel, Sven |
| Contributors | Technische Universität Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa2-357204, qucosa:35720 |
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