Entwicklung maßgeschneiderter Compounds
Neben klassischen Thermoplasten wie Polyolefinen, Polyvinylchlorid, Polyestern, Polyamiden, Polycarbonaten oder Styrolcopolymeren sowie deren Blends forschen wir an der Entwicklung von Biopolymeren, Wood Polymer Composites (WPC), Hochleistungskunststoffen, Nanocomposites und thermoplastischen Elastomeren (TPE).
Verarbeitung und Weiterbearbeitung von Kunststoffprodukten
Wir arbeiten an Themen mit starkem Bezug zur industriellen Umsetzung. Dabei können wir auf ein großes Netzwerk vertrauen, das unsere Kompetenzen ergänzt. So gelingt es uns, innovative Lösungen für Ihre Fragestellungen zu entwickeln.
Fehler entdecken und Gefahren minimieren
In der Kunststoffindustrie werden unterschiedliche Prüfmethoden zur Prozessüberwachung und Bauteilprüfung eingesetzt. Sie helfen bei der Schadensanalyse, Qualitätskontrolle und Produktüberwachung.
Auch im Abfall stecken wertvolle Rohstoffe
Wir arbeiten an Themen mit starkem Bezug zur industriellen Umsetzung. Dabei können wir auf ein großes Netzwerk vertrauen, das unsere Kompetenzen ergänzt. So gelingt es uns, innovative Lösungen für Ihre Fragestellungen zu entwickeln.
Analog war gestern – Industrie 4.0 ist die Zukunft
Die Digitalisierung ist ein Eckpfeiler der modernen Industrie. Sie birgt ein enormes Potenzial, um die Leistungen in der Produktion deutlich zu steigern und damit die Wettbewerbsfähigkeit in Deutschland zu stärken.
AutoROCK
Bei der Extrusion von Kunststoffprofilen kann die Qualität (Geometrie, Fremdmaterialeinschlüsse, Füllstoffverteilung etc.) nur unvollständig direkt im Prozess geprüft werden. Steigende Qualitätsanforderungen und, infolge der Industrie 4.0, der Trend zur Losgröße 1 erfordern eine lückenlose Qualitätskontrolle. Als Lösungsansatz, möchten wir ein röntgenbasiertes Tomographiesystem vorantreiben. Das Verfahren soll nicht nur die äußerliche Geometrie, sondern auch innen-liegende Merkmale von extrudierten Kunststoffprofilen online zu 100 % prüfen. Mithilfe der Röntgen-CT lässt sich eine hohe Ortsauflösung über den gesamten Querschnitt auch bei nicht rotationssymmetrischen Profilen realisieren. So ist es möglich die Qualitätsmerkmale des Profils mit geringem Kalibrieraufwand vollständig zu erfassen, um so die Produktqualität zu steigern und den Produktionsprozess besser steuern zu können.
Ziel des Projekts ist es, einen Messansatz zu einem funktionsfähigen Demonstrator weiterzuentwickeln und eine automatisierte Qualitätskontrolle mittels KI-Methoden zu entwickeln. Dazu soll neben dem Aufbau eines Demonstrators und Integration in eine Extrusionslinie ein Deep-Learning-Algorithmus zur automatisierten Fehlstellenerkennung anhand vordefinierter Merkmale entwickelt werden.