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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum automatisierten Vermessen von Schweißlinsen eines im Laser-Powder Bed Fusion Prozess hergestellten Bauteils.
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Laser-Powder Bed Fusion, auch bekannt als selektives Laserschmelzen, ist ein additives Herstellungsverfahren. Beim diesem Verfahren wird der zu verarbeitende Werkstoff in einer dünnen Schicht als Pulver auf einer Grundplatte aufgebracht. Das Pulver wird mittels Laserstrahlung lokal vollständig aufgeschmolzen und bildet nach der Erstarrung eine feste Materialschicht. Zur Herstellung einer Materialschicht wird der Laserstrahl in einer vorgegebenen Belichtungsstrategie über das Pulverbett geführt. Nach dem Ausbilden einer festen Materialschicht wird hierauf erneut Pulver aufgetragen. Das voranstehend beschriebene Verfahren wird wiederholt, wodurch auf der bereits hergestellten Materialschicht eine weitere feste Materialschicht ausgebildet wird. Hierbei erfolgt das Aufschmelzen bis zu einer Tiefe, dass die bereits existierende feste Materialschicht teilweise wiederaufgeschmolzen wird und mit der gerade entstehenden Materialschicht stoffschlüssig verbunden wird. Dieser Ablauf kann mehrfach wiederholt werden um die gewünschte Bauteilhöhe durch eine entsprechende Anzahl an Materialschichten auszubilden.
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Die Linienführung des Lasers kann von Materialschicht zu Materialschicht um einen Drehwinkel verändert werden. Typische Drehwinkel liegen z.B. bei ungefähr 67 Grad, d.h. die Schweißraupen verlaufen in einer ersten Materialschicht z.B. von links nach rechts und in der unmittelbar darüber- oder darunterliegenden Materialschicht um 67 Grad gedreht zu dieser Ausrichtung. Weitere Drehwinkel, wie z.B. 90 Grad oder auch kleinere Drehwinkel sind denkbar.
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Beim Ausbilden der Materialschichten bildet sich eine Schweißlinse, welche mit dem Laserstrahl voranschreitet. Die Aufschmelzung erfolgt dabei derart, dass nicht nur Pulvermaterial aufgeschmolzen wird sondern zusätzlich bereits verfestigtes Material aus seitlich angrenzenden oder darunter liegenden bereits verfestigten Bauteilabschnitten teilweise wieder aufgeschmolzen wird. Dieser schichtweise Aufbau lässt sich am fertigen Bauteil sichtbar machen. In Schliffbildern sind die unterschiedlichen Erstarrungsfronten erkennbar.
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Der Laser-Powder Bed Fusion Prozess ist anfällig für Prozessstörungen. Um eine hohe Prozessstabilität zu erreichen ist es daher wichtig, den Einfluss verschiedener Prozessfaktoren zu quantifizieren. Eine Möglichkeit besteht darin, die Schweißlinsen zu vermessen und aus diesen Daten Rückschlüsse auf den Prozess zu gewinnen. Schweißlinsen können in Schliffbildern des Bauteils sichtbar gemacht werden. Bislang erfolgt eine derartige Vermessung manuell. Da der manuelle Prozess sehr zeitaufwendig ist, können nur einzelne Schweißlinsen vermessen werden. Zudem ist die manuelle Vermessung fehleranfällig, weil die Schweißlinsen aufgrund der Wiederaufschmelzung des Materials nur teilweise sichtbar sind. Die Resultate sind daher nur bedingt aussagekräftig.
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Weiterhin ist aus der
DE 20 2011 000 875 U1 eine Kontrolleinrichtung für die Prozessqualität bei der Bearbeitung von Werkstücken, insbesondere dem Widerstandspunktschweißen bekannt.
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Vor diesem Hintergrund ist es die Aufgabe der Erfindung eine Möglichkeit anzugeben, wie die Beurteilung des Bauteils bzw. die Beurteilung und Steuerung des Fertigungsprozesses verbessert und insbesondere schneller und genauer gestaltet werden kann.
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Gelöst wird die Aufgabe durch ein Verfahren nach Patentanspruch 1. Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung.
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Es wird ein Verfahren angegeben zum automatisierten Vermessen und/oder Bewerten von Schweißlinsen eines im Laser-Powder Bed Fusion Prozess hergestellten Bauteils. Bei dem Verfahren werden zunächst digitale Bilddaten eines Schliffbildes des Bauteils bereitgestellt. Hierzu kann zunächst ein Bauteil mittels Laser-Powder Bed Fusion Prozess hergestellt werden, wobei das Bauteil aus mehreren aufeinander ausgebildeten Schichten gebildet wird. Dann wird ein Schliffbild des Bauteils erzeugt und es werden digitale Bilddaten von diesem Schliffbild bereitgestellt. Zur Erzeugung des Schliffbildes wird das Bauteil derart geschnitten, dass die einzelnen übereinander angeordneten Schichten des Bauteils jeweils geschnitten sind. Je nach Drehwinkel der einzelnen Schichten zueinander können einzelne Schichten im Querschnitt, im Längsschnitt oder auch diagonal bzw. schräg geschnitten sein.
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Das Verfahren beinhaltet weiterhin die Schritte:
- - Identifizieren von Schweißlinsen durch Segmentieren der Bilddaten mittels eines neuronalen Netzes und
- - automatisiertes Auswerten der Schweißlinsen mittels digitaler Bildverarbeitung unter Ermittlung von mindestens einer Schweißlinsenkennzahl.
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Mit anderen Worten gesagt werden die Bilddaten automatisiert unter Verwendung eines neuronalen Netzes und digitaler Bildverarbeitung dahingehend verarbeitet, dass Schweißlinsen erkannt und ausgewertet werden und Kennzahlen erstellt werden, welche die einzelnen Schweißlinsen kennzeichnen. Hierbei werden vorzugsweise alle Schweißlinsen, die vom neuronalen Netzwerk erkannt werden, auch ausgewertet. Das Verfahren stellt somit eine große Vielzahl an Kennzahlen aus einem Schliffbild bereit, was eine genaue Bewertung des Bauteils bzw. des Prozesses ermöglicht.
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Als neuronales Netz wird vorzugweise ein Netz mit mehreren Zwischenschichten zwischen Eingabe- und Ausgabeschicht verwendet (auch als Deep Learning bezeichnet) um die Segmentierung vorzunehmen. Die Segmentierung erfolgt mittels eines Algorithmus, der zunächst angelernt werden muss. Dies kann z.B. erfolgen, indem der Algorithmus mit einer Vielzahl von Bilddaten von Schliffbildern trainiert wird, in denen die Schweißlinsen als solche bereits markiert sind.
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Das Segmentieren der Bilddaten zur Identifizierung der Schweißlinsen kann beispielsweise durch Instanz-Segmentierung (instance segmentation) oder semantische Segmentierung erfolgen. Bei der semantischen Segmentierung werden benachbarte Pixel der Bilddaten in inhaltlich zusammenhängende Regionen zusammengefasst und einer bestimmten Klasse zugeordnet. Verschiedene Objekte in einer Klasse werden nicht unterschieden. Bei der Instanz-Segmentierung werden mehrere Objekte in einer Klasse als getrennte, individuelle Objekte behandelt.
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Besonders bevorzugt ist es, wenn die Bilddaten in vier Klassen segmentiert werden. Es hat sich herausgestellt, dass hierdurch eine sehr zuverlässige und genaue Segmentierung der Daten erfolgen kann. Beispielsweise werden die Bildpixel den Klassen „Schweißlinie“, „Material“, „Umgebungsmaterial“ oder „Fehler“ zugeordnet. Die Klasse „Schweißlinie“ bezeichnet dabei Bildpixel, welche den äußeren Verlauf der einzelnen Schweißlinsen angeben. Die Klasse „Material“ bezeichnet Bildpixel, welche dem Bauteilmaterial zugeordnet werden, aber nicht zur Schweißlinie zugeordnet werden. Die Klasse „Fehler“ bezeichnet Bildpixel, die auf einen Fehler im Bauteil, wie z.B. einen Hohlraum hinweisen. Die Klasse „Umgebungsmaterial“ bezeichnet Bildpixel, welche nicht zum eigentlichen Probenkörper gehören und z.B. das Einbettmaterial für die Erstellung des Schliffbildes darstellen. Die Daten mit einer Zuordnung zur Klasse „Schweißlinie“ bilden die Schweißlinsen ab.
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Im Rahmen der Segmentierung können die Bilddaten weiterhin einer digitalen Bildbearbeitung, vorzugsweise mittels Wasserscheidentransformation (watershed transformation) unterzogen werden. Wird eine semantische Segmentierung verwendet, so hat sich gezeigt, dass durch zusätzliche digitale Bildverarbeitung mittels eines Wasserscheiden-Algorithmus die Qualität der Segmentierung verbessert werden kann. Insbesondere kann ein unterbrechungsfreier Verlauf der erkannten Schweißlinien realisiert werden. Bei der Wasserscheidentransformation wird aus den Pixelwerten eine Topographie-Karte erstellt. Ausgehend von den tiefsten Punkten wird die Topographie geflutet bis sich nebeneinander liegende Becken berühren. Die Berührungslinie spiegelt dann den Verlauf der Schweißlinie wieder.
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Die durch die Segmentierung erkannten Schweißlinsen werden automatisiert mittels digitaler Bildverarbeitung ausgewertet, wobei pro Schweißlinse mindestens eine Schweißlinsenkennzahl ermittelt wird. Als Schweißlinsenkennzahl wird ein Wert ermittelt, der für die Qualität des Bauteils oder die Qualität des Prozesses aussagekräftig ist, wie z.B. eine Einschweißtiefe oder Schweißlinsenbreite.
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Wird beispielsweise ein Bauteil untersucht, bei dem alle Schichten in derselben Richtung ausgebildet sind, der Drehwinkel also 0 Grad beträgt, so werden im Schliffbild lauter Querschnitte der Schweißlinsen erkennbar sein. In diesem Fall können z.B. die sichtbare Breite und/oder die sichtbare Tiefe der Schweißlinse eine derartige aussagekräftige Kennzahl sein. Wird das Schliffbild quer zu den Schichten des Bauteils erstellt, so können diese Kennzahlen z.B. direkt aus den bei der Segmentierung gefundenen Schweißlinsen ermittelt werden.
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Üblicherweise sind die Schichten des Bauteils jedoch mit verschiedenen Drehwinkeln ausgebildet, so dass im Schliffbild sowohl Querschnitte von Schweißlinsen, als auch Längsschnitte und Schrägschnitte zu sehen sind. Um aus diesen unterschiedlichen Schweißlinsenschnitten dennoch aussagekräftige Kennzahlen ermitteln zu können, sieht das Verfahren in einer Ausgestaltung vor, dass das automatisierte Auswerten der Schweißlinsen die Schritte umfasst:
- Zuordnen jeder Schweißlinse zu einer zugehörigen Schicht,
- Ermitteln einer Referenzlage für jede der Schichten,
- Ermitteln mindestens einer Schweißlinsenkennzahl für jede Schweißlinse in Abhängigkeit der Lage der Schweißlinse in Relation zur Referenzlage der zugehörigen Schicht.
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Die segmentierten Schweißlinsen werden derjenigen Schicht zugeordnet, in der sie erzeugt wurden. Die Zuordnung der Schweißlinsen erfolgt in einer Ausgestaltung anhand der Form und Lage der Schweißlinsen. Ein Algorithmus verwendet die erkannte Form der Schweißlinsen, welche sich mit dem Drehwinkel ändert, sowie die Lage der Schweißlinse im Bild um die Zuordnung zur jeweiligen Schicht vorzunehmen.
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In einer alternativen Ausgestaltung kann die Zuordnung der Schweißlinsen zu der jeweiligen Schicht mittels eines conditional random field (CRF) erfolgen. CRF ist ein Typ von ungerichtetem probabilistischem Modell, das im maschinellen Lernen u.a. zur Segmentierung von Daten verwendet wird. Das Modell basiert auf einem graphischen Modell, das Abhängigkeiten von benachbarten Pixeln berechnet.
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In einer bevorzugten Ausgestaltung der Erfindung wird eine Referenzlage für jede der Schichten bestimmt durch die Schritte:
- I) Definition der ersten Referenzlage durch die obere Grenze der obersten Schicht,
- II) Ermitteln der Referenzlage der nächsten Schicht durch Verschieben der zuvor ermittelten Referenzlage um den Betrag der ermittelten effektiven Schichtdicke, wobei die effektive Schichtdicke durch Mittelwertbildung der Abstände der Lagen benachbarter Schichten ermittelt wird und
- III) Wiederholen von Schritt II) für alle weiteren Schichten.
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Mit anderen Worten gesagt wird zunächst die Referenzlage der obersten Schicht als die obere Grenze des Bauteils definiert. Für die darunter liegende zweite Schicht wird diese Referenzlage nun um die ermittelte effektive Schichtdicke nach unten verschoben. Dieser Vorgang wird für die dritte und alle weiteren Schichten wiederholt, so dass am Ende dieses Arbeitsschrittes jeder Schicht eine Referenzlage zugeordnet ist.
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In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Auswerten der Schweißlinsen zur Erzeugung jeweils mindestens einer Schweißlinsenkennzahl die Schritte:
- - Erzeugen einer Ellipsengleichung, welche an den Verlauf der Schweißlinse angepasst wird, wobei die Ellipsengleichung durch den untersten Punkt der Schweißlinse gelegt wird, und
- - Verwendung der ermittelten Ellipsengleichung zur Bestimmung der Einschweißtiefe und/oder der Schweißlinsenbreite.
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Die Einschweißtiefe wird dabei z.B. durch den Abstand des untersten Punktes der Ellipsengleichung von der zugehörigen Referenzlage angegeben. Die Schweißlinsenbreite lässt sich ermitteln aus der Breite der die Schweißlinse beschreibenden Ellipse im Schnittpunkt mit der Referenzlage.
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Die ermittelten Schweißlinsenkennzahlen werden in einer Ausgestaltung des Verfahrens verwendet, um die Qualität eines Bauteils zu bewerten und/oder einen Laser-Powder Bed Fusion Prozess zu steuern. Beispielsweise werden die ermittelten Kennzahlen mit Referenzkennzahlen oder einem Referenzkennzahlenbereich verglichen um Aussagen über die Qualität des Bauteils zu treffen, z.B. eine Qualitätskennzahl zu erzeugen. Weiterhin ist es möglich, die Schweißlinsenkennzahlen einem Steuergerät einer Laser-Powder Bed Fusion Vorrichtung zuzuführen und bei der Prozesssteuerung eines derartigen Prozesses zu verwenden.
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Darüber hinaus können die bei der Segmentierung erkannten Defekte und deren Lage in den Schweißlinsen ausgewertet werden, um unterschiedliche Arten von Defekten zu unterscheiden.
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Das voranstehend beschriebene Verfahren hat den Vorteil, dass die Anzahl an ausgewerteten Schweißlinsen - verglichen mit einem manuellen Verfahren - um ein Vielfaches gesteigert werden kann. Hierdurch werden mehr Daten erhalten, wodurch die Aussagekraft der Auswertung gesteigert werden kann. Zudem reduziert das voranstehend beschriebene Verfahren Schwankungen und Unsicherheiten der ermittelten Kennzahlen, da die Auswertung der Bilddaten weniger subjektiv und fehleranfällig ist als Beurteilung durch den Menschen.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben sind. Dabei können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung erwähnten Merkmale jeweils einzeln für sich oder in beliebiger Kombination erfindungswesentlich sein. Sofern in dieser Anmeldung der Begriff „kann“ verwendet wird, handelt es sich sowohl um die technische Möglichkeit als auch um die tatsächliche technische Umsetzung.
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Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele an Hand der beiliegenden Zeichnungen erläutert. Darin zeigen:
- 1 ein schematisches Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens und
- 2 eine schematische Darstellung eines Schliffbildes zur Erläuterung einzelner Verfahrensschritte.
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1 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm zur Erläuterung eines beispielhaften Verfahrens.
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Dem gezeigten Ablauf vorgelagert ist die Erstellung eines Bauteils im Laser-Powder Bed Fusion Prozess, die Anfertigung eines Schliffbildes durch das Bauteil und das Erstellen von digitalen Bilddaten des Schliffbildes.
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In Schritt A werden die Bilddaten segmentiert, wodurch die Schweißlinsen in den Bilddaten identifiziert werden. Dies erfolgt - wie voranstehend beschrieben - mittels eines neuronalen Netzes und ggf. unter Einsatz einer Wasserscheidentransformation. In Schritt B werden die segmentierten Schweißlinsen automatisch mittels digitaler Bildverarbeitung ausgewertet. Und in Schritt C wird als Resultat der Auswertung mindestens eine Schweißlinsenkennzahl ermittelt. Vorzugsweise wird für jede Schweißlinse die Einschweißtiefe und die Schweißlinsenbreite ermittelt und die Auswertung für das gesamte Schliffbild vorgenommen.
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Schritt B kann in mehrere Einzelschritte unterteilt werden. In Schritt B1 werden die Bilddaten gedreht, so dass die Bauteilkante und damit die oberste Materialschicht oben angeordnet ist. In Schritt B2 wird die oberste Schicht bestimmt und die obere Grenze dieser Schicht wird als erste Referenzlage definiert.
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In Schritt B3 wird für jede Schweißlinse identifiziert, in welcher Schicht sie ausgebildet worden ist und sie wird dieser Schicht zugeordnet. Hierzu wird z.B. ein Algorithmus verwendet, der die Lage und die Form der Schweißlinsen auswertet.
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In Schritt B4 werden die Referenzlagen aller Schichten bestimmt und es wird jede Schweißlinse durch eine Ellipsengleichung angenähert und ausgewertet. Dies ist näher mit Bezug zu 2 beschrieben.
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2 zeigt eine schematische Darstellung eines Ausschnitts aus einem Schliffbild zur Erläuterung einzelner Verfahrensschritte. Ein derartiges Schliffbild würde z.B. bei einem durch Laser-Powder Bed Fusion hergestellten Bauteil entstehen, wenn der Drehwinkel ca. 90 Grad betrug. Hierdurch sind benachbarte Schichten jeweils quer zueinander angeordnet. Das Bauteil wird quer zur obersten Schichtrichtung geschnitten. Hierdurch sind in jeder zweiten Schicht Schweißlinsen erkennbar, während die dazwischen liegenden Schichten längs geschnitten sind.
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Durch ein neuronales Netz sind die einzelnen Schweißlinsen (beispielhaft gezeigt 10 bis 18) segmentiert und als solche gekennzeichnet worden. Nun werden die Referenzlagen für die einzelnen Schichten ermittelt. Hierzu wird zunächst die obere Grenze des Bauteils ermittelt und als oberste Referenzlage N der obersten Schicht n definiert. Für die Ermittlung der Referenzlage der zweiten Schicht n-1 wird die oberste Referenzlage um den Betrag einer effektiven Schichtdicke nach unten verschoben. Die effektive Schichtdicke ist bestimmt worden durch Mittelwertbildung der Abstände der benachbarten Schichten voneinander. Dies wird für alle nachfolgenden Schichten wiederholt, bis jeder Schicht eine Referenzlage zugeordnet ist. In 2 sind beispielhaft die Referenzlagen für die obersten drei Schichten n, n-1 und n-2 durch die strichlierten Linien N, N-1 und N-2 dargestellt.
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Nun wird jede Schweißlinse derjenigen Schicht zugeordnet, in der sie ausgebildet wurde. Dies erfolgt z.B. mittels Algorithmus durch Auswertung der Form und Lage der Schweißlinsen im Bild.
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Ist eine Schweißlinse der jeweiligen Schicht zugeordnet, so wird mindestens eine Kennzahl dieser Schweißlinse ermittelt. Hierzu wird zunächst eine Ellipsengleichung an den Verlauf der Schweißlinse angenähert und durch den tiefsten Punkt der Schweißlinse gelegt. Der Graph der Ellipsengleichung ist in 2 beispielhaft als strichlierte Linie EG für die Schweißlinse 15 gezeigt.
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Als Kennzahlen ergeben sich dann z.B. die Einschweißtiefe T als Abstand zwischen dem tiefsten Punkt der Ellipsengleichung EG und der zugehörigen Referenzlage N-2 der Schweißlinse 15 oder die Schweißlinsenbreite BSL aus der Breite der Ellipse E am Schnittpunkt mit der Referenzlage N-2. In 2 ist die halbe Schweißlinsenbreite BSL/2 eingezeichnet.
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Die ermittelten Kennzahlen können dann z.B. weiterverarbeitet werden um Qualitätsaussagen über das Bauteil oder den Prozess zu treffen oder sie können zur Prozesssteuerung oder Prozessverbesserung eingesetzt und ausgewertet werden.
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Bezugszeichenliste
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- A, B, B1 bis B4, C
- Verfahrensschritte
- 10 bis 18
- Schweißlinsen
- BSL
- Schweißlinsenbreite
- EG
- Graph der Ellipsengleichung
- T
- Einschweißtiefe
- N, N-1, N-2
- Referenzlagen
- n, n-1, n-2
- Schichten
