Maschinelles Lernen optimiert Laser‑Mikromachining für nachhaltige Präzision
In der nachhaltigen Fertigung gewinnt die ultrakurze Pulslaser‑Mikromachining immer mehr an Bedeutung, weil sie hohe Präzision und qualitativ hochwertige Oberflächen liefert. Um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen, ist ein optimiertes Monitoring‑System erforderlich, das frühzeitig fehlerhafte Werkstücke erkennt – unabhängig von der verwendeten Vorverarbeitung.
Die vorgestellte Arbeit präsentiert ein Machine‑Learning‑Framework, das die Modellgröße und die Datendimensionalität reduziert, um Echtzeit‑Analysen zu ermöglichen. Durch gezielte Feature‑Reduktion und kompakte Modellarchitekturen werden die Rechenanforderungen für Training und Inferenz erheblich gesenkt.
Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass das neue Modell die Generalisierbarkeit gegenüber früheren Ansätzen über verschiedene Vorverarbeitungstechniken hinweg deutlich verbessert und gleichzeitig die Rechenkosten für das Training reduziert. Damit liefert es einen leistungsstarken Ansatz für die Echtzeit‑Überwachung von Laser‑Prozessen.
Diese Fortschritte legen die Grundlage für einen nachhaltigeren Fertigungsprozess, indem sie die Effizienz steigern und gleichzeitig die Umweltbelastung durch optimierte Prozesssteuerung senken.