TY - CONF A1 - Liepold, Philipp ED - Kromm, Arne ED - Kannengießer, Thomas T1 - Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) bei der Erkennung von Rissen im Modifizierten Varestraint-Transvarestraint-Heißrisstest (MVT-Test) T2 - DVS CONGRESS, Große Schweißtechnische Tagung, DVS CAMPUS, 2023, DVS-Berichte Band 389 N2 - Der Modifizierte Varestraint-Transvarestraint-Test wird an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung als Variante des Varestraint-Tests verwendet. Die Auswertung dieser Tests findet klassisch durch Abmessungen der entstandenen Risse unter dem Lichtmikroskop statt. Eine solche Auswertung ist aufwendig und fehleranfällig. Convolutional Neural Networks können trainiert werden, um die Risse auf digitalen Bildern zu segmentieren, wodurch der menschliche Fehler in der Auswertung eliminiert werden kann. Die Ergebnisse können durch Overlay mit den Originalbildern verglichen werden. T2 - DVS-Congress, Große Schweißtechnische Tagung CY - Essen, Germany DA - 11.09.2023 KW - CNN KW - MVT KW - KI PY - 2023 SN - 978-3-96144-231-7 SN - 978-3-96144-230-0 VL - 2023 SP - 153 PB - Print Media Group GmbH & Co. KG CY - Hamm AN - OPUS4-59336 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -