Datenfusion
Software kombiniert Thermographie, Ultraschall und CT
Faserverbundkunststoffe (FVK) werden in Bereichen eingesetzt, in denen leichte und belastbare Materialien gefragt sind. Jedoch ist die Herstellung von FVK-Bauteilen teuer und stellt hohe Anforderungen an die QS, da innere Strukturen und Fehlstellen untersucht werden. Für die Prüfung eignen sich verschiedene zerstörungsfreie Prüfverfahren wie Computertomographie (CT), Thermographie oder Ultraschall. Dabei erfolgt die Auswertung der Messdaten in sensor- bzw. datenartspezifischen Softwareprodukten. Um die Prüfverfahren zu kombinieren, wurde im Rahmen des EU-Projekts QualiFibre eine NDT Machine Vision Softwareplattform entwickelt.
Bild: Fraunhofer-Institut IPADie im Rahmen von QualiFibre (Qualification and Diagnosis of Carbon and Glass Fibre-Reinforced Composites with Non-Destructive Measurement Technologies) entwickelte Softwareplattform ermöglicht durch ihren modularen Aufbau die Handhabung und Visualisierung von unterschiedlichsten Messdaten, wie Thermographie-, Ultraschall- und 3D-Computertomografie-Daten. Zudem enthält die integrierte Defekterkennungssoftware neue Verarbeitungs- und Auswerteverfahren für die Messdaten.
Bild: Fraunhofer-Institut IPABild: Fraunhofer-Institut IPA
Bild: Fraunhofer IPABild: Fraunhofer IPA
Bild: Fraunhofer-Institut IPABild: Fraunhofer-Institut IPADefekterkennung in Thermographie- und Ultraschalldaten
Die Erkennung von Bauteildefekten in Thermographie- und Ultraschall-Daten erfolgt mit denselben, auf einen definierbaren Bereich des Bildes angewandten Bildverarbeitungsverfahren. Zunächst werden die Bilder geglättet und darauf aus der morphologischen Bildverarbeitung stammende Transformationen angewendet. Damit werden die lokal begrenzten hellen bzw. dunklen Bereiche herausgearbeitet. Die Grauwerte im Ergebnisbild der Transformationen können als (relative) Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen eines Defekts an dieser Stelle angesehen werden. Für die erkannten Defekte werden geometrische Merkmale wie Fläche, Umfang, maximale und minimale Ausdehnung sowie die Position bestimmt und damit die Fehlstellen charakterisiert. Die Auswertung von Thermographie und Ultraschalldaten führt häufig zu unterschiedlichen Ergebnissen, da verfahrensbedingt nicht alle Defekte von beiden bildgebenden Prüfverfahren gleich gut erkannt werden. Durch die Kombination der Ergebnisse von Thermographie- und Ultraschalluntersuchung mittels Fusion können die Stärken beider Verfahren kombiniert werden. Ziel der Fusion ist einerseits möglichst alle Defekte im Bauteil zu erkennen und andererseits Defekte möglichst sicher zu erkennen, d.h. die mit dem einen Prüfverfahren ermittelten Defekte mittels des zweiten Prüfverfahrens zu bestätigen.
Bild: Fraunhofer IPABild: Fraunhofer IPAFehleranalyse in CT-Daten
Mit Hilfe der NDT Machine Vision Softwareplattform lassen sich auch CT-Daten verarbeiten und visualisieren, wodurch ein vollständiger Einblick in die inneren Strukturen der FVK ermöglicht wird. Schwer interpretierbare Ergebnisse der Ultraschall- und Thermographie-Aufnahmen können durch den Vergleich mit den visualisierten CT-Daten besser verstanden werden, was bei ähnlichen Fehlertypen die Definition klarer Bewertungskriterien für die Interpretation der 2D-Daten ermöglicht. Wenn diese bestimmt wurden, kann auf den Einsatz der aufwendigen CT-Technologie zur Fehlerkennung verzichtet werden. Die NDT Plattform verfügt über mehrere 3D-Analysefunktionen auf Basis von CT-Daten. Hierzu gehören eine Porositätsanalyse, eine Defekterkennung und eine Analyse der Faserorientierung. Die komplexe Zusammensetzung aus Kunststoff und Fasern erschwert die Anwendung klassischer schwellwertbasierter Porositätsanalysen. Ein globaler Schwellwert genügt nicht, um bei FVK-Poren vom umgebenden Material zu trennen. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein speziell für FVK angepasster Algorithmus entwickelt. Hierbei wird eine lokale Schwellwertbestimmung durchgeführt und mit einer Suche lokaler Minima kombiniert. Die Porositätsanalyse erlaubt somit ein automatisches Auffinden der Poren im FVK-Bauteil und liefert als Ergebnis neben der farbcodierten Visualisierung der Poren auch eine Statistik über die Porenverteilung im Bauteil. In Bild 2 ist das Analyseergebnis der Porositätsanalyse für ein CFK-Rohr dargestellt. Bestimmte Defekttypen wie z.B. Risse oder Delaminationen können mit Hilfe einer Defekterkennung auf Basis von 3D-Texturanalyse identifiziert und farblich im Volumendatensatz markiert werden. Ein entscheidendes Qualitätsmerkmal von FVK ist die Faserorientierung, da sie einen großen Einfluss auf die Steifigkeit und Belastbarkeit der Materialien hat. Zur Erkennung der Faserorientierung wird ebenfalls ein texturbasierter Algorithmus verwendet, der die räumlichen Faserrichtungen ermittelt und farblich darstellt. Die Plattform ermöglicht somit sowohl die einzelne als auch die kombinierte Auswertung von Messdaten der unterschiedlichen zerstörungsfreien Prüfverfahren, unter Verwendung von automatisierten Algorithmen zur Fehlererkennung und Datenfusion. Die modulare Software-Plattform kann je nach zukünftigen FVK-Qualitätsstandards weiter ausgebaut und angepasst werden.
Faserverbundkunststoffe (FVK) werden in Bereichen eingesetzt, in denen leichte und belastbare Materialien gefragt sind. Jedoch ist die Herstellung von FVK-Bauteilen teuer und stellt hohe Anforderungen an die QS, da innere Strukturen und Fehlstellen untersucht werden. Für die Prüfung eignen sich verschiedene zerstörungsfreie Prüfverfahren wie Computertomographie (CT), Thermographie oder Ultraschall. Dabei erfolgt die Auswertung der Messdaten in sensor- bzw. datenartspezifischen Softwareprodukten. Um die Prüfverfahren zu kombinieren, wurde im Rahmen des EU-Projekts QualiFibre eine NDT Machine Vision Softwareplattform entwickelt.
Bild: Fraunhofer-Institut IPADie im Rahmen von QualiFibre (Qualification and Diagnosis of Carbon and Glass Fibre-Reinforced Composites with Non-Destructive Measurement Technologies) entwickelte Softwareplattform ermöglicht durch ihren modularen Aufbau die Handhabung und Visualisierung von unterschiedlichsten Messdaten, wie Thermographie-, Ultraschall- und 3D-Computertomografie-Daten. Zudem enthält die integrierte Defekterkennungssoftware neue Verarbeitungs- und Auswerteverfahren für die Messdaten.Bild: Fraunhofer-Institut IPABild: Fraunhofer-Institut IPA
Fraunhofer-Institut f. Arbeitswirtschaft
Dieser Artikel erschien in inVISION 6 2016 - 14.11.16.Für weitere Artikel besuchen Sie www.invision-news.de
