FG Kommunikationstechnik
Künstliche Intelligenz zieht derzeit in alle Bereiche der Gesellschaft und des Lebens ein. Aber welchen Stellenwert hat sie momentan auf dem Gebiet der zerstörungsfreien Prüfung? Was kann KI leisten? Welche Herausforderungen müssen erfolgreich bewältigt werden? Gibt es das eine KI-Verfahren, welches prinzipiell für ZfP geeignet ist? Bei der Bauteil- und Materialprüfung während und unmittelbar nach der Herstellung, der Überwachung von Verschleißteilen in Maschinen und Anlagen oder der Schadensdetektion an Bauteilen und Komponenten liefern ZfP-Verfahren Daten, die bewertet werden müssen. Obwohl inzwischen sehr leistungsfähige Toolkits verfügbar sind, erfordert der optimale Einsatz der KI für ein ZfP-Verfahren oftmals mehr. Die meisten Kunden möchten nicht nur eine Lösung ihres Problems; sie wollen verstehen, warum die KI so und nicht anders entschieden hat, warum der Klassifikator das Bauteil einer bestimmten Klasse (z. B. gut/schlecht oder neuwertig/verschlissen/defekt) zugewiesen hat. Abhängig von der Klassifikationsaufgabe sowie der Art und der Anzahl der vorliegenden Daten kann ein geeignetes Verfahren bestimmt werden. Mit Methoden des maschinellen Lernens werden Modelle gebildet, welche die Basis für die KI-Verfahren zur Klassifikation bilden.
Der Beitrag liefert einen Überblick über KI-Verfahren und deren Anwendungen in der zerstörungsfreien Prüfung. Zahlreiche Beispiele und Ergebnisse werden vorgestellt, um die Mannigfaltigkeit des Einsatzes in der ZfP und der bestehenden Möglichkeiten zu demonstrieren.
In this paper we give instructions on how to write a minimalist grammar (MG). In order to present the instructions as an algorithm, we use a variant of context free grammars (CFG) as an input format. We can exclude overgeneration, if the CFG has no recursion, i.e. no non-terminal can (indirectly) derive to a right-hand side containing itself. The constructed MGs utilize licensors/-ees as a special way of exception handling. A CFG format for a derivation A_eats_B↦∗peter_eats_apples, where A and B generate noun phrases, normally leads to overgeneration, e.\,g., i_eats_apples. In order to avoid overgeneration, a CFG would need many non-terminal symbols and rules, that mainly produce the same word, just to handle exceptions. In our MGs however, we can summarize CFG rules that produce the same word in one item and handle exceptions by a proper distribution of licensees/-ors. The difficulty with this technique is that in most generations the majority of licensees/-ors is not needed, but still has to be triggered somehow. We solve this problem with ϵ-items called \emph{adapters}.
Softness is one of the essential properties of hygiene tissue products. Reliably measuring it is of utmost importance to ensure the balance between customer expectations and cost-effective tissue production. This study presents a method for assessing softness by analyzing acoustic emissions produced while tearing a tissue specimen. The aim was to train neural network models using the corrected results of human panel tests as the ground truth labels and to predict the tissue softness in two- and three-class recognition tasks. We also investigate the possibility of predicting some production parameters related to the softness property. The results proved that tissue softness and production parameters could be reliably estimated only by the tearing noise.