Automatisierte Reparatur von Bauteilen in der additiven Fertigung mittels Hochdruckkaltgasspritzens durch sensorgestützte adaptive Bahnplanung

Die additive Fertigung mittels Kaltgasspritzens (Cold Spray Additive Manufacturing, CSAM) eignet sich aufgrund des geringen thermischen Eintrags besonders für die Instandsetzung hochwertiger metallischer Bauteile. Die industrielle Umsetzung scheitert bislang häufig an der Handhabung individueller Schadensgeometrien, da die manuelle Bahnprogrammierung zeitaufwendig und kaum reproduzierbar ist und eine durchgängige Kopplung von Messund Fertigungssystem fehlt. Aufbauend auf dem im IGF-Vorhaben 3D Add-CS entwickelten Bahnplanungssystem wird in diesem Beitrag eine automatisierte „Scan-to-Print“-Prozesskette zur sensorgestützten Fehlerausbesserung vorgestellt. Die Ist- Geometrie des Defekts wird mittels Streifenlichtprojektion erfasst und über einen Iterative-Closest-Point-Algorithmus mit dem CAD-Referenzmodell abgeglichen, wodurch das Fehlstellenvolumen präzise identifiziert wird. Zwei unterschiedliche adaptive Bahnplanungsstrategien, das „Onion-Slicing“ zur schichtweisen Füllung tiefer Defektvolumen sowie eine Schichtkorrektur von Oberflächenunebenheiten, generieren anhand der Fehlstellen 5-Achs-Roboterbahnen, die unmittelbar in ausführbaren RAPID-Code übersetzt werden. Die Validierung anhand dreier praxisnaher Reparaturszenarien bestätigt die Funktionsfähigkeit der Prozesskette und belegt eine hohe Genauigkeit und Reproduzierbarkeit der automatisierten Pfadgenerierung.