KI-basiertes Detektionsverfahren für Nickelsulfid-Einschlüsse

Spontanbrüche in Einscheibensicherheitsglas entstehen durch eingeschlossene Nickelsulfide, die bisher über den energieintensiven Heißlagerungstest ausgeschlossen werden. Im Rahmen des Forschungsvorhabens ProDeNiSE entwickelt das Forschungskonsortium rund um die TU Darmstadt und die Firma Viprotron ein neues Detektionsverfahren für Nickelsulfid-Einschlüsse bei der Flachglasbearbeitung, das unter Einsatz hochauflösender Kameras und künstlicher Intelligenz funktioniert und damit zukünftig als energiesparende Alternative zum bisherigen Heißlagerungstest dienen kann. Konkret könnten mit dem neuen Verfahren bei einer Produktion von circa 16,6 Millionen Quadratmetern vorgespanntem Glas (Einscheibensicherheitsglas (ESG) und Teilvorgespanntes Glas (TVG)) im Jahr etwa 57 Millionen Kilowattstunden Primärenergie eingespart werden.

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Die Problematik der Nickelsulfid-Einschlüsse ist, dass diese beim Herstellungsprozess in der Glasschmelze kaum vermeidbar sind und sich infolge einer Phasenumwandlung über einen längeren Zeitraum ausdehnen. Die Volumenzunahme der Einschlüsse führt nicht selten zu kritischen inneren Spannungen rund um den Einschluss, welche zum Spontanbruch der Verglasung führen können.

Beim Heißlagerungstest wird das Glas über mehrere Stunden bei hohen Temperaturen gelagert. Sind entsprechende Nickelsulfide im Glaskörper, bricht die Scheibe und wird vom Weiterverkauf ausgeschlossen. Hier entstehen Mehrkosten für den Hersteller, denn diese Scheiben müssen von Grund auf neu produziert werden. Die Scheiben, die die Heißlagerung überstehen, weisen ein sehr geringes Restbruchrisiko auf; gänzlich gebannt ist damit die Bruchgefahr jedoch nicht.

Im Unterschied dazu werden beim neuen Detektionsverfahren potenzielle Einschlüsse bereits zu Beginn der Produktion – also noch vor dem thermischen Vorspannprozess – über ein hochauflösendes Kamerasystem erkannt. Der Zuschnitt der Verglasungen erfolgt dann so, dass Bereiche mit Nickelsulfid-Verunreinigung nicht im endgültigen Glaskörper vorhanden sind. Hier setzt das Forschungsteam auch Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) beziehungsweise des maschinellen Lernens ein. Neben einer präzisen Tiefenbestimmung der Einschlüsse, bildet vor allem das Unterscheiden der Nickelsulfid-Einschlüsse von anderen Verunreinigungen oder Luftblasen eine große Herausforderung.

Für das in der Entwicklung befindliche Verfahren erarbeitet das Forscherteam eine allgemeine bauaufsichtliche Zulassung (abZ) sowie eine Europäische Technische Bewertung (ETA) – denn perspektivisch kann sich das Verfahren nur mit solcherlei Zulassungen großflächig auf dem Markt etablieren und auf lange Sicht den energieintensiven Heißlagerungstest ersetzen.

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