Zentrum für Optische Technologien (ZOT)

Fördermittelgeber: DFG

Kooperationspartner: Universität Bremen (Prof. Bergmann)

Inhalt:

Die additive Fertigung gewinnt in den letzten Jahren in der Herstellung von komplexen optischen Komponenten zunehmend an Bedeutung, besonders in der Fertigung von Einzelstücken oder geringen Stückzahlen. Eine wesentliche Voraussetzung für den Einsatz in der Massenproduktion ist die Entwicklung von präzisen und hochflexiblen Verfahren zur prozessbegleitenden Qualitätssicherung und Bewertung der optischen Eigenschaften der Bauteile bereits innerhalb des Fertigungsprozesses. Besonders im Bereich der additiven Fertigung von Gradienten-Index (GRIN) Optiken zeigt der Stand der Technik Lücken im Bereich der gezielten Beeinflussung der Brechungsindexverteilung sowie der prozessbegleitenden Überwachung des Fertigungsprozesses mit Blick auf die optischen Eigenschaften der gefertigten optischen Komponenten. Eine Hürde für die Entwicklung einer prozessbegleitende Qualitätssicherung besteht darin, dass in der Literatur keine umfassenden Beschreibungen der Einflüsse des Fertigungsprozesses, insbesondere von Abweichungen vom geplanten Prozess, auf die optischen Eigenschaften der gefertigten Bauteile existieren. Ein umfassendes Verständnis dieser Einflüsse ist jedoch essenziell für die Auslegung einer geeigneten Messtechnik und der Kompensation von Abweichung innerhalb der Fertigung. Im Rahmen des beantragten Vorhabens werden daher zwei wesentliche Ziele verfolgt. Zum einen soll das Verständnis der Einflüsse des Fertigungsprozesses auf die Polymere und die optischen Eigenschaften der gefertigten optischen Elemente verbessert werden. Diese Erkenntnisse bilden die Grundlage einer mathematisch-physikalische Modellierung der optischen Eigenschaften unter Berücksichtigung der Eigenschaften des Fertigungsprozesses. Dieses Modell bildet die Grundlage für die Entwicklung eines Algorithmus zur Kompensation von Fertigungsabweichung und einer Optimierung des Fertigungsprozesses. Das zweite Ziel besteht in der Integration einer schnellen und robusten In-Prozess-Messtechnik zur Qualitätssicherung auf Basis der lagenweisen Wellenfrontmessung. Dieser Ansatz bietet das Potenzial zur Detektion und Kompensation von Abweichungen innerhalb des Fertigungsprozesses und somit einer Optimierung der optischen Eigenschaften der gefertigten optischen Elemente. Dies bildet die Basis für einen aktiv geregelten additiven Fertigungsprozess. Hierbei stellt auf der Fertigungsseiten besonders die gezielte und reproduzierbare Steuerung der Brechungsindexverteilung eine Herausforderung dar. Das beantragte Vorhaben ermöglicht somit, eine grundlegende Erweiterung der Zusammenhänge zwischen den optischen Eigenschaften der gefertigten Komponenten und den Fertigungsrandbedingungen. Als Demonstrator für die Funktionalität der aktiven Steuerung soll eine additiv gefertigte GRIN-Linse realisiert werden.

Fördermittelgeber: Carl Zeiss Stiftung

Kooperationspartner: Hochschule Aalen (Prof. Börret, Prof. Goll, Prof. Heckmann, Prof. Knoblauch,  Prof. Riegel)

Inhalt (Arbeitsgruppe Heinrich):

In der Arbeitsgruppe Heinrich werden additive Fertigungsverfahren für optische Elemente von der Nanometerskala bis zur Dezimeter Skala untersucht. Neben dem Einsatz von kommerziellen Systemen werden dabei auch eigene additive Fertigungsverfahren basierend auf komplett neuen Fertigungsprinzipien erforscht. Eine wesentliche Neuentwicklung ist die additive Fertigung von Freiform-Mikrolinsen. Bei dieser werden flüssige Polymertropfen mit einem Ink-Jet Verfahren auf ein Substrat abgeschieden, in einem elektrischen Feld deformiert und anschließend im UV-Licht ausgehärtet. Die Erfassung der Deformation erfolgt dabei mit Hilfe eines optischen Abbildungssystems. Die sich ergebende Deformation, welche die optischen Eigenschaften der Mikrolinse bestimmt, hängt neben den Substrat- und Materialeigenschaften wesentlich von der elektrischen Feldverteilung ab. Diese ist wiederum durch die angelegte Spannung, dem Elektrodendesign, der geometrischen Konfiguration usw. definiert.

Die Integration von physikalischen Gesetzen, repräsentiert durch partielle Differentialgleichungen, in den Lernprozess von neuronalen Netzen wird in [1] diskutiert. Das Ziel des PINNs ist es, sowohl die Lösungen als auch die Entdeckung von partiellen Differentialgleichungen datengesteuert zu verbessern. [2] bietet eine Übersicht über PINNs, die verschiedene Partielle Differentialgleichungs-Probleme angehen. Es werden die Grundbausteine eines PINNs, deren Architektur und ebenfalls die Integration physikalischer Gesetze diskutiert. Es wird die Anpassungsfähigkeit von PINNs durch verschiedene Aktivierungsfunktionen und Optimierungstechniken betont und ihre Anwendungen in verschiedenen Bereichen diskutiert. Der direkte Einsatz von PINNs wird z.B. für die Lösung der Wellengleichung untersucht [3]. Dabei wird die Effektivität von PINNs in verschiedenen komplexen Medien demonstriert, und gezeigt, dass PINNs in der Lage sind, die Dynamik des Wellenfelds präzise zu simulieren und sich über die Trainingsdaten hinaus zu verallgemeinern. Eine umfassende Bewertung der Anwendungen von PINNs in Energiesystemen wird in [4] diskutiert. Dort werden verschiedene Aspekte wie die Integration physikalischer Gesetze in Deep Learning-Methoden und spezifische Anwendungsbeispiele in Energiesystemen, darunter Zustands- und Parameterabschätzung, dynamische Analyse und Leistungsflussberechnung, detailliert untersucht. In [5] wird eine umfassende Untersuchung von PINNs im Kontext von Physics-Informed Machine Learning dargestellt. Es wird die Rolle von PINNs insbesondere hinsichtlich der Domänenzerlegung und des Lernens neuronaler Operatoren in verschiedenen Bereichen diskutiert.

Die gleichzeitige Verwendung von PINNs und Transformer Modellen wird in der Literatur noch wenig betrachtet. So wird die Kombination von PINNs und Transformer Modellen wie ChatGPT in [6] dargestellt. Es wird eine Plattform diskutiert, die ChatGPT und wissenschaftliches maschinelles Lernen integriert, um den Entwurf und die Optimierung von Tragflächenprofilen zu unterstützen. Dabei werden PINNs und Deep Operator Networks zur Analyse und Optimierung von Luftströmungen und Formen genutzt. [7] stellt „PINNsFormer“ vor. Dabei werden Transformer-Architekturen genutzt, um zeitliche Abhängigkeiten in partiellen Differentialgleichungen effektiver zu erfassen.

In der Arbeitsgruppe Heinrich werden additive Fertigungsverfahren für optische Elemente von der Nanometerskala bis zur Dezimeter Skala untersucht. Neben dem Einsatz von kommerziellen Systemen werden dabei auch eigene additive Fertigungsverfahren basierend auf komplett neuen Fertigungsprinzipien erforscht. Eine wesentliche Neuentwicklung ist die additive Fertigung von Freiform-Mikrolinsen. Bei dieser werden flüssige Polymertropfen mit einem Ink-Jet Verfahren auf ein Substrat abgeschieden, in einem elektrischen Feld deformiert und anschließend im UV-Licht ausgehärtet. Die Erfassung der Deformation erfolgt dabei mit Hilfe eines optischen Abbildungssystems. Die sich ergebende Deformation, welche die optischen Eigenschaften der Mikrolinse bestimmt, hängt neben den Substrat- und Materialeigenschaften wesentlich von der elektrischen Feldverteilung ab. Diese ist wiederum durch die angelegte Spannung, dem Elektrodendesign, der geometrischen Konfiguration usw. definiert.

Auch werden in der Gruppe schon seit einigen Jahren Neuronale Netze für den Einsatz in der additiven Fertigung untersucht. Dabei kommen vor allem Convolutional Neuronale Netzwerke (CNNs) zur Anwendung. So wurden z.B. CNNs für die Datenauswertung zur Brechungsindexmessung während der Polymerisation untersucht [11,12] oder es wird das Geometriedesign von 3D gedruckten Spiegeln basierend auf CNNs betrachtet [13]. Auch wurden diffractive neuronale Netze betrachtet [14,15], sowie der Einsatz von CNN für die additive Fertigung basierend auf dem Ink-Jet Druck untersucht [16]. 

Eine Herausforderung bei der gezeigten Deformation des flüssigen Polymers im elektrischen Feld ist eine Vorhersage der sich ergebenden exakten Kontur des Tropfens. Dies ist notwendig, da dadurch die optischen Eigenschaften der Linse definiert sind. Die Ursache dafür liegt in den in der Realität zugrunde liegenden komplexen Zusammenhänge, die diese beschreiben. Letztlich ist es das Wechselspiel zwischen elektrischer Feldverteilung (Elektrodenkonfiguration), Substrateigenschaften und Materialeigenschaften, wobei jede dieser Eigenschaften durch eigene partielle Differentialgleichungen beschrieben wird. Diese zu kombinieren, um eine analytische Beschreibung zu ermöglich, ist eine Herausforderung.

Die Projektidee ist, eine möglichst exakte Vorhersage der Deformation durch eine Kombination aus Transformer-Modell und PINNs zu ermöglichen. Die Transformer-Modelle sollen für die Verarbeitung und Analyse der sequenziellen Prozessdaten (hier Bilddaten der Deformation) eingesetzt werden, während die PINNs das physikalische Verhalten des Fertigungsprozesses modellieren. Die Vorgehensweise ist dabei, dass zunächst ein Datenreinigungs- und Normalisierungsprozess durchgeführt. Danach wird ein Transformer-Modell basierend auf ChatGPT entwickelt, das darauf abzielt, unter Berücksichtigung der externen Parameter Beziehungen in den sequenziellen Bilddaten zu identifizieren.

Im zweiten Schritt werden die physikalischen Gesetze in ein in Matlab zu entwickelndem PINN-Modell integriert, um die physikalische Plausibilität sicherzustellen. Hierbei soll zunächst jeder Mechanismus (elektrische Feldverteilung, Substrateigenschaft und Materialeigenschaft) für sich alleine betrachtet werden. Sobald dies erarbeitet ist, gilt es zu untersuchen, wie diese zu einem gemeinsamen PINN kombiniert werden können.

Der dritte Schritt ist die Kombination des Transformer Modells mit dem PINN Modell, um die Stärken beider Ansätze zu nutzen, wobei während des Trainingsprozesses eine kontinuierliche Validierung und Anpassung stattfindet. Durch diese sorgfältige Integration und Validierung wird sichergestellt, dass das Gesamtmodell präzise und zuverlässige Vorhersagen für die Deformation liefert.

Referenzen:

[1] M. Raissi, et al., “Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations”, Journal of Computational Physics 378; 686–707; 2019

[2] S. Cuoma, et al., “Scientific Machine Learning Through Physics–Informed Neural Networks: Where we are and What’s Next”, journal of Scientific Computing 92:88, https://doi.org/10.1007/s10915-022-01939-z, 2022

[3] B. Moseley, et al., “Solving the wave equation with physics-informed deep learning”; arXiv:2006.11894; 2020

[4] B. Huang, et al., “Applications of Physics-Informed Neural Networks in Power Systems - A Review” DOI: 10.1109/TPWRS.2022.3162473, 2023

[5] J. Pateras, et al., „A Taxonomic Survey of Physics-Informed Machine Learning”, Appl. Sci., 13(12), 6892; https://doi.org/10.3390/app13126892, 2023

[6] V. Kumar, et al. “MyCrunchGPT: A chatGPT assisted framework for scientific machine learning”, arXiv:2306.15551, 2023

[7] Z. Zaho, et al. “PINNsFormer: A Transformer-Based Framework For Physics-Informed Neural Networks”, arXiv:2307.11833, 2023

[8] A. Heinrich (editor) “3D Printing of Optical Components”, Springer Series in Optical Sciences, ISBN 978-3-030-58959-2 , Kapitel 3.5.2, 2021

[9] M. Ilhan, M. Dohmen, A. Heinrich, „Additive Fertigung asphärischer Mikrolinsen mittels Dielektrophorese“, DGaOProceedings2021–http://www.dgao-proceedings.de–ISSN:1614-8436–urn:nbn:de:0287-2021-A010-7, 2021

[10] M. Dohmen, A. Heinrich, „Dielektrophoretische Herstellung von Mikrolinsen“, Proceedings 124. DGaO Tagung,  ISSN: 1614-8436, 2023

[11] M. Rank, “Analyse optischer Eigenschaften additiv gefertigter Polymeroptiken durch Evaluierung der
Aushärtekinetik fotosensitiver UV-Harze”, Dissertation, Hochschule Aalen, ZOT, AG Heinrich, 2023

[12] M. Rank, A. Heinrich, "Bildbasierte Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Verteilung des Brechungsindex während der Aushärtung von Polymeren in der additiven Fertigung von Optiken" tm - Technisches Messen; https://doi.org/10.1515/teme-2023-0012 (2023)

[13] A. Sigel, A. Heinrich, „Geometry Construction of Freeform Reflectors using Convolutional Neural Networks“, submitted for publication

[14] Christian Eder, Andreas Heinrich, „Deep Diffractive Neural Networks - Eine Untersuchung neuer Ansätze und Evaluierung der Fourieroptik als Designmethode“, DGaO Proceedings 2021 – http://www.dgao-proceedings.de – ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2021-A037-5, 2021

[15] C. Eder, A. Heinrich, “First steps into coherent object classification using convolutional deep diffractive neural networks”, tm – Technisches Messen, 89(6): 421–429, 2022

[16] A. Schwan „Ermittlung des Tropfenvolumens beim Inkjetdruck mittels supervised Convolutional Neural Networks“, Bachelorarbeit, Hochschule Aalen, ZOT, AG Heinrich, 2021

Fördermittelgeber: BMBF (FHKooperativ)

Kooperationspartner: Hochschule Aalen (Prof. von Baer, Prof. Kazi)

Inhalt:

SMArtMed zielt auf die Bereitstellung innovativer Schlüsseltechnologien, die die Entwicklung zukünftiger
intelligenter Medikamentenpflaster möglich machen. Das Projekt fokussiert auf
- die dosierte Einbringung von Kleinstmengen an Medikamenten über Mikronadeln und
- die Messung der vom Körper aufgenommenen Medikamentendosis an der Haut.
Die Innovationen des Projekts umfassen
a) ein SMA-Drahtmodell, das das Verhalten des elektrischen Drahtwiderstands realitätsnah beschreibt, als
Basis für den sensorlosen Betrieb eines SMA-Mikrodosiersystems
b) die Nutzung hochfrequenter Schwingungen von SMA-Drähten
c) den hochpräzisen 3D-Druck von Masterstrukturen für die Nanoimprint-Lithografie
d) die Nutzung der Nanoimprint-Lithografie für die Replizierung von Mikronadeln für die Wirkstoffapplikation
e) die Nutzung von Mikronadeln für die optische Messung der Wirkstoffkonzentration im Gewebe
Im Projekt sollen fünf Teildemonstratoren zur Umsetzung der einzelnen Schlüsseltechnologien realisiert
werden. Die Technologien werden im Gesamtdemonstrator eines intelligenten Medikamentenpflasters
zusammengeführt.
Das Projekt wird in enger Zusammenarbeit mit der Actuator Solution GmbH (Weltmarktführer bei SMAAktuatoren)
und der Rodinger Kunststoff-Technik (führender Spezialist der Kunststoff- und Präzisions-
Spritzguss-Technik) durchgeführt.

Fördermittelgeber: DFG

Inhalt:

Als forschungsstärkste Hochschule Baden-Württembergs weist sich die Hochschule Aalen durch zwei Forschungsschwerpunkte aus – Advanced Materials and Manufacturing und Photonics. Tragende Säule des Forschungsschwerpunktes Photonics ist das Zentrum für Optische Technologien (ZOT) – ein Zusammenschluss von 5 Forschergruppen der Hochschule in der angewandten Optik. Im Rahmen dieses Vorhabens soll ein struktureller Aufbau am ZOT erfolgen, um nachhaltig erkenntnisorientierte Forschung im Bereich der angewandten Optik zu etablieren. Ein wesentliches Profilelement des ZOTs ist die Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Additiven Fertigung für die Optik. So wird z.B. im Rahmen des DFG Programms „Neue Geräte für die Forschung“ eine roboterbasierte additive Fertigungsplattform entwickelt. Oder finanziert durch eine DFG Sachbeihilfe die additive Fertigung von Mikrolinsen mit Hilfe von elektrischen Feldern. Aber auch durch eine Vielzahl von BMBF Projekten ist das ZOT im Bereich der additiven Fertigung von Optiken auf der Größenskala >1μm stark vertreten. Betrachtet man die strategische Weiterentwicklung des ZOTs, so ergibt sich, dass das ZOT seine Aktivitäten von der „Mikrowelt“ auf die „Nanowelt“ ausweiten muss, um zusätzliche Eigenschaften des Lichts wie Phase oder Polarisation beeinflussen zu können. Eine Gap Analyse zeigt, dass hierzu verstärkt erkenntnisorientierte Forschung notwendig ist, wobei die dafür notwendige Infrastruktur nicht vorhanden ist. Aus diesem Grund wird im Rahmen dieses Vorhabens ein additives Fertigungssystem beantrag, welches basierend auf der 2 Photonen Polymerisation eine Strukturauflösung im Nanometer Bereich ermöglicht. Eine solche Auflösung ist für additiv gefertigte optische Komponenten notwendig, da diese in der Größenordnung der Wellenlänge des sichtbaren Lichts liegt. Ein wesentlicher Punkt ist dabei auch, eine Analyse der gefertigten Strukturen zu ermöglichen, weshalb zusätzlich ein Rasterelektronenmikroskop beantragt wird. Ein
weiteres Ziel ist es, basierend auf der beantragten Infrastruktur neue DFG Anträge zu initiieren, um die erkenntnisgeleitete Forschung am ZOT auszubauen und damit die strategische Weiterentwicklung des ZOTs in die Nanowelt zu festigen. Dazu soll einerseits die beantragte Infrastruktur mit laufenden Aktivitäten kombiniert werden, um nun zugängliche grundlegende Fragestellungen anzugehen. Im Detail gilt es den Bereich der roboterbasierten additiven Fertigung, der Diffraktiv Optisch Neurnoalen Netze und der Formanpassung flüssiger Polymere durch elektrische Felder nachhaltig zu stärken. Andererseits sollen (z.T. mit Partnern) 3 neue Pilotprojekte betrachtet werden und auch dort die Grundlage für DFG Anträge erarbeiten werden. Es soll das Potential einer additiven Fertigung mit Nanometerstrukturauflösung in Kombination mit der Nanoimprint Lithographie untersucht werden, die Politur von Freiformoberflächen betrachtet werden und die Ausweitung in die Mikrofluidik vorangetrieben werden.

Fördermittelgeber: BMWK - ZIM

Kooperationispartner: Fa. Setolite

Inhalt:

In diesem F&E-Projekt soll ein hochkompaktes Lichtsystem entwickelt werden zum mobilen Einsatz in Unfall- und anderem temporär begrenzten, infrastrukturell nicht erschlossenen Einsatzumgebungen.

Entwicklungsziel ist eine großflächige 5.000 qm homogene Ausleuchtung der Außenfläche mit einem Gleichmäßigkeitsfaktor von ≥ 0,7, bei einer Beleuchtungsstärke von > 50 lx. Erforderlich dazu sind Berechnungen und 3-D-Herstellung von, über elektrische Felder verstimmten Freiformoptiken zur räumlichen Aufweitung und Homogenisierung von LED-Abstrahlcharakteristiken. Die geforderte Kompaktbauweise erfordert zusätzlich ein innovatives LED-Kühlkonzept mit verbesserten Wärmetransportmechanismen mittels Netzkapillaren in sehr flachen Heatpipes und ein neues Wärmeübertragungskonzept.

Fördermittelgeber: BMBF FH-Impuls

Kooperationspartner: SmartPro 

Inhalt:

Betrachtet wird in einem Konsortium von unterschiedlichsten Forschergruppen der Hochschule die additive Fertigung. Die Arbeitsgruppe fokussiert dabei speziell auf die additive Fertigung von Optiken.

Ein Ziel ist z.B. die Funktionalisierung von bereits vorhandenen Bauteilen wie z.B. Linsen, Keilplatten, Brillengläser oder 3D gedruckte Optiken mit Hilfe eines Roboter basierten Ink-Jet Drucks. Auch sollen gedruckte elektrische Schichten zur Funktionalisierung von elektro-optischen Bauteilen betrachtet werden.

M. Dohmen, A. Heinrich, C. Neumann, „Modeling and simulation of custom microlenses from electrically deformed droplets“, Proceedings Volume 13381, Advanced Fabrication Technologies for Micro/Nano Optics and Photonics XVIII; 1338103 https://doi.org/10.1117/12.3042017 (2025)

Regina Schuster, Annika Dehm, Selina Burkert, Christos Karapatzakis, Andreas Heinrich, Anne Harth, Manufacturing of phase gratings using nanoimprint lithography, SPIE: Advanced Fabrication Technologies for Micro/Nano Optics and Photonics XVII, https://doi.org/10.1117/12.3001400 (2024)

C. Eder, A. Heinrich „Dynamics of polymers with neodymium doped nanoparticles under optical excitation“, Proceedings Volume 12882, Optical Components and Materials XXI; 1288202 https://doi.org/10.1117/12.3001572  (2024)

M. Dohmen, A. Heinrich, C. Neumann „Additive manufactured and electrically deformed lenses on optical fibers for improved coupling“, Proceedings Volume 12898, Advanced Fabrication Technologies for Micro/Nano Optics and Photonics XVII; 1289808, https://doi.org/10.1117/12.3001481  (2024)

S. Burkert, L. Schwörer, T. Schubert, D. Stein, A. Heinrich „Non-destructive multi-parameter investigation of nanoimprinted structures“, Proceedings Volume 12898, Advanced Fabrication Technologies for Micro/Nano Optics and Photonics XVII; 128980M, https://doi.org/10.1117/12.2692650  (2024)

R. Schuster, A. Dehm, S. Burkert, C. Karapatzakis, A. Heinrich, A. Harth „Manufacturing of phase gratings using nanoimprint lithography“, Proceedings Volume 12898, Advanced Fabrication Technologies for Micro/Nano Optics and Photonics XVII; 128980N, https://doi.org/10.1117/12.3001400  (2024)

B. Rapp, F. Kotz-Helmer (editor) „Additive Manufacturing of Glass: From Science to Applications“, Elsevier Part 6, ISBN 978-0323854887  Chapter 9: M. Dohmen, A. Heinrich „Next-generation (micro-)optic“ (2024)

S. Hägele, M. Rank, R. Terborg, A. Heinrich, V. Pruneri „Comprehensive optical monitoring of photopolymer curing for additive manufacturing of diffractive elements“, Optics Express, https://doi.org/10.1364/OE.530967  (2024)

J. Krüger, P. Manley, D. Bergmann, R. Köning, B. Bodermann, C. Eder, A. Heinrich, P.-I. Schneider, M. Hammerschmidt, L. Zschiedrich, „Introduction and application of a new approach for model-based optical bidirectional measurements“, Meas. Sci. Technol. 35, 085014, https://doi.org/10.1088/1361-6501/ad4b53  (2024)

A. Heinrich, A. Harth, „Evaluation des Brechungsindexes während der Polymerisation von UV-härtbaren Acrylaten“; ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2024-B009-6; DGaO Proceedings (2024)

M. Dohmen, A. Heinrich, C. Neumann, „Elektrisch deformierte Linsen für optimierte optische Faserkopplung“; ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2024-B010-1; DGaO Proceedings (2024)

S. Burkert, L. Schwörer, T. Schubert, J. Grundmann, D. Stein, A. Heinrich, „Zerstörungsfreie multimodale Analyse von polymerbasierten Mikro- und Nano-strukturen für die Nanoimprint Lithographie“; ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2024-A023-5; DGaO Proceedings (2024)

Selina Burkert, Lukas Schwörer, Tim Schubert, Jana Grundmann, David Stein and Andreas Heinrich, „Investigation of the Measurement Systems’ Suitability for the Non-Destructive Measurement of Complex Polymer-Based Micro and Nanostructures“ Metrology, 4, 673–694. https://doi.org/10.3390/metrology4040040  (2024)

A. Heinrich, M. Rank, „Locally and temporally resolved image-based determination of the refractive index distribution during additive manufacturing of polymer“, Proceedings Volume 12418, Organic Photonic Materials and Devices XXV; 124180B, http://dx.doi.org/10.1117/12.2647273  (2023)

M. Rank, A. Heinrich, "Bildbasierte Bestimmung der räumlichen und zeitlichen Verteilung des Brechungsindex während der Aushärtung von Polymeren in der additiven Fertigung von Optiken" tm - Technisches Messen; https://doi.org/10.1515/teme-2023-0012  (2023)

S. Burkert, C. Eder, A. Heinrich „Verwendung einer Inkjet-gedruckten Fotomaske in der fotolithografischen Herstellung von Polymerstrukturen“, Proceedings 124. DGaO Tagung, (2023)

N. Schneele, C. Eder, A. Heinrich, „Nanoimprint Lithographie auf nicht-planaren Oberflächen mittels einer Kombination aus flexiblen und vorgeformten Imprintstempel.“, Proceedings 124. DGaO Tagung, ISSN: (2023)

M. Dohmen, A. Heinrich, C. Neumann, „Dielektrophoretische Herstellung von Mikrolinsen“, Proceedings 124. DGaO Tagung, ISSN: ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2023-A006-6 (2023)

J. Krüger, B. Bodermann, R. Köning, P. Manley, L. Zschiedrich , P. Schneider, A. Heinrich, C. Eder, A. Goehnermeier, „On Aberration Retrieval for optical Microscopes in length Metrology“, Proc. SPIE 12619, Optical Metrology, paper 12619; (2023)

P. Manley, J. Krüger, B. Bodermann, R. Köning, A. Heinrich, C. Eder, A. Goehnermeier, U. Zeiser, M. Hammerschmidt, L. Zschiedrich , P. Schneider „Efficient simulation of microscopic imaging for reconstruction of nanostructures“, Proc. SPIE 12619, Optical Metrology, paper 12619-34; (2023)

S. Burkert, C. Eder, A. Heinrich, „Investigation of Inkjet-Printed Masks for Fast and Easy Photolithographic NIL Masters Manufacturing“; MDPI Micromachines 14, 1524. https://doi.org/10.3390/mi14081524  (2023)

V. Richter, M. Rank, A. Heinrich, H. Schneckenburger, "Novel Approaches in 3D Live Cell Microscopy", Quantum Electronics, Vol. 52, Issue 1, 2022, S. 17-21, DOI: 10.1070/QEL17961

M. Schneckenburger, S. Höfler, L. Garcia, R. Almeida, R. Börret, "Material Removal Predictions in the Robot Glass Polishing Process Using Machine Learning", SN Applied Sciences, Vol. 4, Issue 1, Art.-No. 33, 2022, S. 14, DOI: 10.1007/s42452-021-04916-7

M. Schneckenburger, R. Almeida, S. Höfler, R. Börret, "Material removal by slurry erosion in the robot polishing of optics by polishing slurry nozzles" Wear, Vol. 494-495, Art.-No. 204257, 2022, S. 7, DOI: 10.1016/j.wear.2022.204257

C. Eder, A. Heinrich, "First steps into coherent object classification using convolutional deep diffractive neural networks", TM – Technisches Messen, Vol. 89, Issue 6, 2022, S. 421-429, DOI: 10.1515/teme-2021-0128

A. Sigel, A. Heinrich, "Verzeichnungskorrektur einer omnidirektionalen Kamera durch 3D-Referenzobjekte", TM-Technisches Messen, Vol. 89, Issue 11, 2022, S. 12, DOI: 10.1515/teme-2022-0067

M. Dohmen, A. Sigel, A. Heinrich, "Additive Fertigung einer katadioptrischen Panoramalinse", Jahrbuch der Optik und Feinmechanik, Dr. Wolf-Dieter Prenzel (Hrsg.), Vol. 67, 2022, S. 15-32, ISBN: 978-3-00-072263-9 , Optik Verlag

M. Rank, A. Heinrich, "Locally and temporally resolved image-based determination of the refractive index distribution during additive manufacturing of optical components", Tagungsband zur Veranstaltung „Forum Bildverarbeitung 2022“ vom 24. - 25.11.2022, Karlsruhe, Längle, T. und Heizmann, M. (Hrsg.), 2022, S. 215-226, ISSN: 2510-7224, ISBN: 978-3-7315-1237-0 , DOI: 10.5445/KSP/1000150865,  Seiten: 215-226, Standortnachweis: https://www.ksp.kit.edu/site/books/e/10.5445/KSP/1000150865/

M. Rosner, A. Heinrich, "Addtive Fertigung eines Random Lasers", Proceedings 123. DGaO Tagung 2022, Pforzheim, 2022, S. 2, ISSN: 1614-8436, Standortnachweis: https://www.dgao-proceedings.de/abstract/abstract_only.php?id=2811

A. Wolff, Y. Bauckhage, A. Heinrich, J. K. N. Lindner, "Directed Self-Assembly of Polystyrene Nanosphere Lithography Masks Using Additively Printed Templates", Tagungsband zur "14th International Conference on Physics of Advanced Materials" 2022, S. 2

S. Reichel, K. Blankenbach, F. Späth, V. Wohlgemuth, A. Reber, M. Rank, A. Heinrich „Improved light scattering characterization by BSDF of automotive interior and 3D printed materials”, Proceedings Volume 11693, Photonic Instrumentation Engineering VIII; 1169311 (2021) https://doi.org/10.1117/12.2578150,  2021

Oberst M, Klar T and Heinrich A, ‘The Effect of Mobile Indoor Air Cleaners on the Risk of Infection with SARS-CoV-2 in Surgical Examination and Treatment Rooms with Limited Ventilation Options”, Austin J Public Health Epidemiol. 2021; 8(1): 1094.

Oberst M., Heinrich A. „Effekt eines mobilen Raumluftfilters auf die Aerosolbelastung in chirurgischen Untersuchungsräumen vor dem Hintergrund der COVID-19-Pandemie“, Der Unfallchirurg, https://doi.org/10.1007/s00113-021-00975-y,  124, pages 362–365 (2021)

Mike Dohmen, Andreas Heinrich, “ Gradientindex Linsenherstellung Anwendung eines Multimaterial-Roboter-Dispensers“ DGaO-Proceedings 2021 – http://www.dgao-proceedings.de – ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2021-A009-1, 2021

Steffen Reichel, Karlheinz Blankenbach, Andreas Reber, Andreas Heinrich, „Improved optical light scattering measurements by BSDF“, DGaO Proceedings 2021 – http://www.dgao-proceedings.de – ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2021-P005-7, 2021

Murat-Jakub Ilhan, Mike Dohmen, Andreas Heinrich, „Additive Fertigung asphärischer Mikrolinsen mittels Dielektrophorese“, DGaOProceedings2021–http://www.dgao-proceedings.de–ISSN:1614-8436–urn:nbn:de:0287-2021-A010-7, 2021

Christian Eder, Andreas Heinrich, „Deep Diffractive Neural Networks - Eine Untersuchung neuer Ansätze und Evaluierung der Fourieroptik als Designmethode“, DGaO Proceedings 2021 – http://www.dgao-proceedings.de – ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2021-A037-5, 2021

Manuel Rank, Andreas Heinrich, „Charakterisierung der Aushärtekinetik von fotosensitiven Harzen für den 3D-Druck optischer Komponenten“, DGaO-Proceedings 2021 – http://www.dgao-proceedings.de – ISSN: 1614-8436 – urn:nbn:de:0287-2021-A012-5, 2021

Michael Oberst, Andreas Heinrich, „Der Effekt von mobilen Luftfiltersystemen auf die Aerosolbelastung in Großraumszenarien vor dem Hintergrund des Infektionsrisikos der COVID-19-Erkrankung. Kann die Präsenzlehre wieder aufgenommen werden?“, Zentralblatt für Arbeitsmedizin, Arbeitsschutz und Ergonomie volume 71, pages 205–212, https://doi.org/10.1007/s40664-021-00435-9  (2021)

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PUBLIKATION ZUM THEMA "ANALYSE VON POLYMERSTRUKTUREN IM µm UND nm BEREICH"