Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Interpretation von Bruchflächen mittels 3D-Daten und intelligenter Mustererkennung

Die Schadensanalyse klärt die Ursachen von Schäden auf. Nur wenn dies geschieht, kann aus Schäden gelernt, das Produkt verbessert und zukünftig Schäden verhindert werden. Die Fraktographie ist eine wichtige Teildisziplin der Schadensanalyse, da bei einem erheblichen Teil der technischen Schäden Risse und Brüche auftreten, die zum Versagen führen.

Das übergeordnete Projektziel des Forschungsvorhabens ist deshalb die Entwicklung einer systematischen Auswertemethode und darauf aufbauend eines Analysesystems zur rechnergestützten Bewertung von Bruchbildern. Daraus lassen sich gezielte Aussagen zum Versagensverhalten ableiten, was zu einer zu einer Verringerung der Fehleranfälligkeit und somit zu einer Kosteneinsparung bei KMU des produzierenden Gewerbes führt.

Der methodische Ansatz besteht darin, zunächst für unterschiedliche metallische Werkstoffe geeignete Referenzproben herzustellen und diese unterschiedlichen, jedoch definierten Beanspruchungen auszusetzen. Damit werden Schwingbrüche und Gewaltbrüche unterschiedlicher Struktur erzeugt, deren Beanspruchungsparameter bekannt sind. Die Erstellung neuer, bildanalysefähiger Vergleichsbilder ermöglicht die Entwicklung von anlernbaren, bereichsbasierten Klassifikatoren unter Anwendung von Methoden der Mustererkennung. Hierbei kommen sowohl klassische Ansätze wie die Erkennung von Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten, als auch Methoden der künstlichen Intelligenz, wie Deep Learning als Möglichkeit für künstliche neuronale Netze zur Anwendung.