Projekte im Rahmen von Stiftungsförderungen

Im Projekt CTC sollen die Grundlagen für das Laser‐Kunststoffschweißen ohne absorbierende Zusätze im Bauteil erforscht werden. Hierbei wird insbesondere auf Fügeanwendungen in der Medizintechnik abgezielt, bei denen sehr hohe Anforderungen an Präzision, Prozesssicherheit und Sauberkeit bei gleichzeitig sehr großen Stückzahlen vorherrschen.

Beim Laserschweißen von Kunststoffen werden üblicherweise die beiden zu fügenden Teile im Überlapp verbunden, wobei der obere der beiden Fügepartner für den Laserstrahl durchsichtig ist, während der untere mit laserstrahlabsorbierenden Zusätzen versehen ist. In der Medizintechnik sind diese absorbierenden Zusätze jedoch oft störend, weshalb im Rahmen des Projekts auf diese Zusätze verzichtet wird und die Absorption der Laserstrahlung durch eine geeignete Laserwellenlänge und Strahlformung erzeugt wird. Die Prozessführung ist hierbei allerdings ausgesprochen kritisch und für einen Großserieneinsatz noch nicht geeignet, weshalb es einer grundlegenden Erforschung der unterschiedlichen Einflussgrößen wie z.B. Strahlformung, Laser-Leistungsdichteverteilung, Spannkrafteinleitung auf die Qualität der Schweißnaht bedarf. Dieser Aufgabe stellt sich ein Konsortium aus einem Schweißanlagenhersteller, einem Hersteller von Laser-Optiken, einem Hersteller von Medizintechnik-Produkten aus Kunststoff und das Labor-Lasermaterialbearbeitung an der Fakultät Maschinenbau.

Im Rahmen des Projektes DeepMIC wird ein intelligentes, kooperierendes Assistenzsystem für die minimal-invasive Chirurgie (MIC) entstehen, das die in der MIC entscheidende Aufgabe der Kameraführung ähnlich gut wie ein menschlicher Assistent ausführen kann. Das Ziel soll durch eine konsequente Integration in eine bereits vorhandene intelligente OP-Umgebung unter spezieller Berücksichtigung aktueller Möglichkeiten des bildbasierten maschinellen Lernens sowie intuitiver Spracherkennung erreicht werden.

Das neue Assistenzsystem soll sich durch eine bisher noch nicht ansatzweise erreichte Adaptivität im Einsatz, eine intuitive Bedienbarkeit und die Fähigkeit zur aktiven (halb-) automatischen Kooperation mit dem Chirurgen auszeichnen und somit quasi selbstständig zu einer bestmöglichen Kameraführung fähig sein.

Der innovative Ansatz besteht in einer kontinuierlichen Auswertung und Klassifikation der Informationen des endoskopischen Kamerabildes durch Methoden der Künstlichen Intelligenz (hier speziell Deep Learning) in Kombination mit natürlicher Spracherkennung. Kombiniert mit Wissen aus dem chirurgischen Workflow soll das System eine Interaktion mit dem Chirurgen erlauben, die einer menschlichen Assistenz ähnlich ist und somit direkt auf die aktuellen Erfordernisse des Eingriffes reagieren kann.

Orbitabodenfrakturen entstehen meist durch ein stumpfes Trauma des Mittelgesichts, wie z.B. durch ein Gewaltdelikt oder einen Sturz. Der Bruch kann in Folge zu Komplikationen führen, die von kosmetischen Defiziten über ernste funktionelle Störungen, wie Doppelbildern, bis hin zur Erblindung reichen. Bisher wird der operative Zugang zum Orbitaboden über die sensiblen Strukturen des Unterlids hergestellt und ggf. ein Implantat zur Bedeckung der Bruchlücke in die Augenhöhle eingebracht. Hierbei besteht das Risiko von Störungen des Lidschlusses, des Tränentransportes, sowie der Sehfähigkeit. Eine anschließende Korrektur bei Komplikationen ist schwierig bis unmöglich. Bei dem beantragten Projekt soll für eine alternative Operationsmethode ein Implantat mit zugehörigem Implantationssystem entwickelt werden, die das Potential haben oben genannte Komplikationen zu vermeiden. Erreicht wird der Bruch durch die Nase und über einen geschaffenen minimalen Zugang in die Kieferhöhle. Dabei wird ein stützendes Implantat komprimiert eingebracht. Eine anschließende elastische und plastische Formvergrößerung innerhalb der Kieferhöhle bewirkt ein vollständiges Abdecken der Fraktur und bringt den Boden der Augenhöhle in seine ursprüngliche Position. Das finale plastische Anmodellieren des Implantats an die patient*innenspezifische Anatomie des Orbitabodens ermöglicht ein dauerhaftes Abstützen der Fraktur. Durch die Gestaltung des Implantats ist es zudem möglich, nach Abnahme der frakturbedingten Schwellungen nachträglich Anpassungen vorzunehmen.

Den Bericht über die feierliche Bescheidübergabe mit dem Stellvertretenden Ministerpräsidenten, Wirtschaftsminister Hubert Aiwanger, im Februar 2020 können Sie online nachlesen.

Messverfahren basierend auf Röntgenstrahlung sind ein wichtiges Instrument zur zerstörungsfreien Materialanalyse oder auch der medizinischen Diagnose. Zur Erzeugung der Röntgenstrahlung werden in derzeitigen Systemen thermische Elektronenquellen eingesetzt. Ziel des Vorhabens ist es, diese durch Si-basierte Feldemissionselektronenquellen zu ersetzen, um eine spätere Integration zusammen mit Si-Röntgen-Drift-Detektoren zu einem miniaturisierten System zu ermöglichen. Kernbestandteil ist eine mittels Si-Halbleitertechnologie zu realisierende Feldemissionskathode mit einer hohen Emitterdichte bei gleichzeitig hohen Aspektverhältnis und homogener Verteilung. Da es bislang kein geeignetes Messverfahren gibt, mit dem die Stromaufteilung auf die einzelnen Emitter während des Betriebs in Echtzeit bestimmt werden kann soll im Vorhaben eine geeignete Messmethode entwickelt werden, die dann die Grundlage für die Homogenisierung der Emission des FE-Arrays sowohl bei der Herstellung, als auch durch eine geeignete Konditionierung im Betrieb bildet. Der vakuumdichte Verschluss der Röntgenquelle und die Aufrechterhaltung des Druck von besser als 10-5mbar in dem kleinen Volumen des Chipgehäuses über die ganze Lebensdauer von mindestens 2000h ist eine weitere Herausforderung. Durch Integration eines miniaturisierten Vakuumsensors in das Gehäuse, sollen der Lötprozess und weitere Maßnahmen zur Aufrechterhaltung des Vakuums im Chipgehäuse untersucht und verbessert werde.

Den Bericht über die feierliche Bescheidübergabe mit dem Stellvertretenden Ministerpräsidenten, Wirtschaftsminister Hubert Aiwanger, im Februar 2020 können Sie online nachlesen.