TY - CONF A1 - Friedrich, Alexander A1 - Zhang, Tianyun A1 - Heckel, Thomas A1 - Casperson, Ralf T1 - Simulation von Ultraschall- und Wirbelstromprüfdaten für die Schienenprüfung N2 - Im Rahmen des Forschungsprojekts "Artificial Intelligence for Rail Inspection" (AIFRI) wird ein KI-Algorithmus entwickelt, um die Fehlererkennung und Bewertung bei der Auswertung von Schienenprüfungen mittels Ultraschall- und Wirbelstromprüfverfahren zu verbessern. Die Bandbreite möglicher Defekte und die Menge an Einflussgrößen auf die Schienenprüfung ist sehr groß, aber die Prüfdaten aus dem Feld bilden diese Bandbreite nicht balanciert ab und sind unzureichend gelabelt. Durch Simulationen werden große Mengen detailliert gelabelter Daten für relevante Schienenschädigungen und Artefakte bereitgestellt. Aus diesen Daten werden wiederum virtuellen Prüffahrten erstellt, die für das Training und die Validierung der KI genutzt werden können. In unserem Vortrag stellen wir den Erstellungsprozess der Datensätze vor. Jeder Schritt von der Geometriedarstellung bis zur Datenverarbeitung wird erfasst. Der Fokus wird auf Simulationsergebnisse und deren Verarbeitung gelegt. Die Signalverarbeitung spielt in den Datensätzen eine große Rolle, dabei werden die Datensätze an die realen Daten angepasst. Für Wirbelstrom und Ultraschall werden diese Prozesse im Hinblick auf die Fehlertypen Head Checks und Bohrungsanrisse veranschaulicht. Ferner diskutieren wir die Simulation von Schweißnähten, die von beiden Prüfsystem detektiert werden können; und somit besondere Abstimmung bedürfen aber auch Synergieeffekte zwischen den Prüfsystem ermöglichen. Für die Ablage der Datensätze verweisen wir auf das ebenfalls eingereichte Poster „Verwendung von DICONDE bei der Eisenbahn-Schienenprüfung“. Das Projekt AIFRI wird im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND unter dem Förderkennzeichen 19FS2014 durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr gefördert. T2 - DGZfP-Jahrestagung 2024 CY - Osnabrück, Germany DA - 06.05.2024 KW - Wirbelstrom KW - Ultraschall KW - Simulation KW - Machine Learning PY - 2024 AN - OPUS4-60138 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -