Laserschneiden mit Akustik verbessern: Der Laser, der sich selbst steuert
Thun, 13.08.2026 — Das Laserschneiden von Metallen ist ein leistungsstarkes und flexibles Verfahren. Je nach Materialdicke und -beschaffenheit ist das Einstellen der Schneidmaschinen aber ein langwieriger Prozess. Forschende der Empa, der Fachhochschule Südschweiz (SUPSI) und des Maschinenherstellers Bystronic haben in einem von der Innosuisse unterstützten Projekt ein Verfahren entwickelt, bei dem der Laser die Schnittqualität mittels Kameras und Mikrofonen selbst beurteilen und falls nötig auch gleich anpassen kann.
Kann Licht eine 2,5 Zentimeter dicke Stahlplatte durchdringen? Beim Laserstrahlschneiden lautet die Antwort ja. Mit Wellenlängen im Nahinfrarotbereich und mit hohen Leistungen schmilzt der Laser das Metall innert Bruchteilen von Sekunden. Laserschneiden ermöglicht eine schnelle Verarbeitung und besonders genaue Schnitte, auch bei Werkstücken mit komplexen Formen oder geringer Stückzahl. Es erfreut sich deshalb einer zunehmenden Nachfrage, etwa in der Autoindustrie.
Gerade bei dicken Werkstücken ist der Prozess allerdings etwas volatil. Um die gewünschte Schnittqualität zu erreichen, muss der Laser für jede Legierung und jede Materialstärke neu eingestellt werden. Es kann dauern, bis ein Hersteller seine Laserschnittmaschine mit gezielten Versuchsreihen perfekt konfiguriert hat. Und bei jeder noch so kleinen Änderung des zu schneidenden Materials muss der aufwändige Vorgang wiederholt werden.
In einem Innosuisse-Projekt wollen die Empa, die Fachhochschule Südschweiz (SUPSI) und der Schweizer Maschinenhersteller Bystronic Abhilfe schaffen. Das Ziel ist es, dem Laser «Augen» und «Ohren» zu geben, damit die Maschine die Schnittqualität fortlaufend beurteilen und selbständig anpassen kann. «Die SUPSI arbeitet an der Beurteilung des Schnitts mit Kameras. Wir entwickeln akustische Methoden», erklärt Empa-Forscher Roland Richter, der im Labor «Multifunctional Materials and Interfaces» im Team von Elia Iseli tätig ist.
Die Schnittqualität «hören»
Obwohl das Schneiden «nur» mit Licht erfolgt, ist der Prozess laut. Wo der Laser auf den Stahl trifft, entsteht geschmolzenes und verdampftes Metall und Plasma. Ein Prozessgas strömt fortlaufend über den Schnitt, um das abgetragene Material zu entfernen. Die Empa-Forschenden nutzen Daten aus zahlreichen Versuchen und Modelle des maschinellen Lernens, um aus der wilden Geräuschkulisse Hinweise auf die Schnittqualität zu gewinnen. «Wir konnten zeigen, dass sich die Schnittqualität akustisch fast gleich gut beurteilen lässt, wie mit Kameras», sagt Richter. «Zugleich ist das benötigte Equipment deutlich günstiger.»
Die Schnittqualität setzt sich aus zwei Faktoren zusammen: der Rauheit der Schnittkante – je glatter, desto besser – und der sogenannten Gratbildung. Grate entstehen, wenn sich das aus dem Schnitt ausgeblasene Material an der Rückseite des Werkstücks absetzt. Gerade dicke Werkstücke neigen aufgrund der benötigten hohen Laserleistungen zur Gratbildung. Je weniger Grate, desto weniger Nachbearbeitung und Materialverschleiss – eine zeitliche und finanzielle Ersparnis.
Um ihre Modelle zu trainieren, haben die Empa-Forschenden Versuchsreihen mit vier unterschiedlichen Materialstärken durchgeführt: 6 mm, 10 mm, 15 mm und 25 mm. Bei jedem Versuch haben sie die Schnittqualität «manuell» beurteilt. Zugleich haben sie die Geräuschkulisse mit neun Mikrofonen aufgenommen, die an unterschiedlichen Orten in der Maschine platziert wurden. Die daraus entwickelten Modelle verfeinerten sie dann mit kleineren Versuchsreihen mit unterschiedlichen Legierungen. Das SUPSI-Team verfolgte parallel dazu ein ähnliches Vorgehen mit optischen Kameras.
Sofortige Selbstkorrektur
Das zweijährige Projekt soll im Herbst 2026 zum Abschluss kommen. In der letzten Phase arbeiten die Empa-Forschenden nun daran, die akustischen und die optischen Modelle mit einem zentralen «Gehirn» zu verknüpfen, mit dem die Maschine den Schnitt beurteilen und ihre Einstellungen sofort selbst optimieren kann. «Mit diesem Modell entfallen die aufwendigen Versuchsreihen», so Richter. Stattdessen stellt sich der Laser selbst auf die optimalen Parameter für das jeweilige Material ein. Bestehende Maschinen könnten ganz einfach mit dem System nachgerüstet werden: Dafür braucht es lediglich einen PC mit dem Kontrollalgorithmus sowie ein paar Mikrofone und Kameras.
Die Partner sind mit den Ergebnissen zufrieden. Denn von einer solchen Zusammenarbeit profitiert nicht nur der Industriepartner, sondern auch die Forschung. «Dieses Projekt hat uns ermöglicht, unsere Modelle zur Simulation und Kontrolle von Laserschnittprozessen mit sehr leistungsstarken Industrielasern zu testen und weiterzuentwickeln, zu denen wir sonst keinen Zugang hätten», resümiert Richter.
Informationen
Dr. Roland Richter
Empa, Multifunctional Materials and Interfaces
Tel. +41 58 765 63 04
roland.richter@empa.ch
Dr. Elia Iseli
Empa, Multifunctional Materials and Interfaces
Tel. +41 58 765 63 28
elia.iseli@empa.ch
Dr. Andreas Lüdi
Bystronic Laser AG, Global R&D Innovation
Tel. +41 62 956 36 46
andreas.luedi@bystronic.com