Künstliche Intelligenz 02.03.2023, 07:23 Uhr

Farbige Bilder ohne Farbstoff? Intelligente Lasertechnik macht es möglich

Forschende des Max-Planck-Instituts für Informatik haben mit Trumpf als Industriepartner eine Methode auf Basis künstlicher Intelligenz entwickelt, die einige Zwischenschritte bei der Lasermaterialbearbeitung in der Produktion erheblich beschleunigt. Das Team wird nun im Rahmen des EXIST-Gründerprogramms des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit rund 800.000 Euro gefördert, um die Entwicklung zur Marktreife zu bringen.

Vahid Babaei präsentiert eine farbige Metallplatte

Vahid Babaei präsentiert eine farbige Metallplatte, die mithilfe der neuen Methode hergestellt wurde.

Foto: Saarland Informatics Campus / Philipp Zapf-Schramm

Mit einem neuartigen Ansatz möchten Informatiker des Max-Planck-Instituts in Saarbrücken in Zusammenarbeit mit dem Hersteller Trumpf eine ganze Reihe von Verfahren der Materialbearbeitung mittels Laser verbessern. Künstliche Intelligenz spielt dabei eine wesentliche Rolle, um zum Beispiel farbige Bilder ohne Farbstoff herstellen zu können. Um die Entwicklung zur Marktreife zu bringen, wird ein Team unter der Leitung von Vahid Babaei, bestehend aus Azadeh Asadi, Sebastian Cucerca und Mojtaba Bemana (alle Max-Planck-Institut für Informatik), nun durch das EXIST-Gründerprogramm des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) mit rund 800.000 Euro gefördert.

Darum geht es bei den Forschungen

Die Forschungen des Max-Planck-Instituts für Informatik zielen darauf ab, die Produktionsmethoden via Laser zu verbessern. Eine dieser Methoden ist das sogenannte „Color Laser Marking“. Bei diesem Verfahren werden Oberflächen aus Metall durch Erhitzen mit einem Laser eingefärbt. Das ist jedoch äußerst tricky, denn die durch Hitze erzeugten Farben lassen sich nur schwer vorhersagen. Sie hängt von zahlreichen Parametern ab, wie zum Beispiel Art des erhitzten Metalls, der Geschwindigkeit, mit der es erhitzt wird, der Heizleistung oder der Dauer eines einzelnen Laserpulses.

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„Wollte man bisher Metall auf einen bestimmten Farbton erhitzen, bestand die einzige Lösung darin, die entsprechenden Parameter einzeln zu bearbeiten, bis das gewünschte Ergebnis erreicht war. Dieser sehr ungenaue und ineffiziente Ansatz sorgte dafür, dass das ‚Color Laser Marking‘ und ähnliche Produktionsverfahren, die von dem optimierten Zusammenspiel einer Vielzahl von Laser-Parametern abhängen, von der Industrie bisher weitgehend außen vorgelassen wurden“, erklärt Vahid Babaei, Leiter der Forschungsgruppe „Artificial Intelligence aided Design and Manufacturing“ am Saarbrücker Max-Planck-Institut für Informatik am Saarland Informatics Campus.

Das möchte die Forschungsgruppe nun ändern. Zusammen mit seinen Kollegen Sebastian Cucerca (Max-Planck-Institut für Informatik), Piotr Didyk (Professor an der Universität Lugano) und Hans-Peter Seidel (Wissenschaftlicher Direktor am Max-Planck-Institut für Informatik) hat Vahid Babaei einen Algorithmus entwickelt, der die Auswahl der Parameter so weit automatisiert und beschleunigt, dass eine ganze Reihe von Methoden der Metallbearbeitung mit Hilfe eines Lasers für den industriellen Einsatz interessant werden. So könnten zum Beispiel künftig farbige Bilder auf Metall „gedruckt“ werden – ohne Farbstoffe zu verwenden und allein durch Erhitzen des Materials.

So funktioniert der Algorithmus

Die von der Forschergruppe entwickelte Methode verwendet einen sogenannten Explorationsalgorithmus in Kombination mit einer angepassten Sortiermethode. Der Algorithmus wiederholt hierbei so lange dieselben Schritte, bis er das bestmögliche Ergebnis gefunden hat. Und das funktioniert am Beispiel von „Color Laser Marking“ folgendermaßen:

Zunächst bringt der Laser auf Grundlage zufällig ausgewählter Parameter Markierungen an. Anschließend misst der Algorithmus die Eigenschaften der Markierungen und berechnet auf dieser Grundlage den nächsten Satz an Markierungen, die der Laser verwenden soll. Dabei kommt der Sortier-Algorithmus ins Spiel, der genau dafür maßgeschneidert wurde. Dieser sortiert die leistungsstärksten Prozessparameter der zuvor markierten Farben. Das geschieht zum Beispiel hinsichtlich Auflösung oder Farbsättigung.

Aus den Sortierergebnissen erzeugt der Algorithmus eine neue Generation an Farben, die die besten Eigenschaften der zuvor angelegten Farben übernimmt. Dieser iterative Prozess wird so lange fortgeführt, bis keine nennenswerten Verbesserungen mehr zu messen sind und somit das bestmögliche Resultat gefunden ist. „Damit haben wir die erste computergestützte, automatisierte Lösung für eine ganze Reihe von hochkomplexen Problemen der Lasermaterialbearbeitung entwickelt, die bisher noch ‚manuell‘ durch Ausprobieren gelöst werden mussten“, erklärt Vahid Babaei.

Algorithmus lässt sich auf andere Anwendungen übertragen

Mit dem neuartigen Explorationsalgorithmus konnten die Forschenden sehr viel schneller die passenden Farben mit Hilfe eines Lasers auf Metall „drucken“. Das soll aber nach Ansicht des Teams bei weitem nicht die einzige Anwendungsmöglichkeit für den in seiner Art weltweit einzigartigen Algorithmus bleiben. So lässt es sich auf verschiedene Arten von Lasern und Substraten, und auch auf andere Eigenschaften als die Farbe übertragen.

„Wir sind der festen Überzeugung, dass die Farbmarkierung nur die Spitze des Eisbergs ist und unser Algorithmus viele verschiedene Prozesse beschleunigen kann, die mit der Oberflächenaktivierung durch Laser zu tun haben, wie zum Beispiel die Veränderung der Haptik eines Materials“, sagt Vahid Babei. Im nächsten Schritt geht es nun darum, die Entwicklung zur Marktreife zu bringen. Dabei kann einer der weltweit führenden Anbieter von industriellen Lasern sicherlich hilfreich sein. Trumpf mit Sitz in Ditzingen bei Stuttgart konnte als Industriepartner gewonnen werden.

Paul Stumpf, Business Development Manager bei Trumpf, sagt: „Wir glauben, dass diese Technologie einen großen Einfluss auf die Lasermarkierungsindustrie und darüber hinaus haben kann. Die Technologie behandelt das physische Zusammenspiel zwischen Laser und Material als Blackbox und nutzt die Leistungsfähigkeit von Daten und Algorithmen der künstlichen Intelligenz.“

Ein Beitrag von:

  • Dominik Hochwarth

    Redakteur beim VDI Verlag. Nach dem Studium absolvierte er eine Ausbildung zum Online-Redakteur, es folgten ein Volontariat und jeweils 10 Jahre als Webtexter für eine Internetagentur und einen Onlineshop. Seit September 2022 schreibt er für ingenieur.de.

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