TY - JOUR A1 - Ritter, Martin A1 - Dziomba, T. A1 - Hemmleb, M. A1 - Koenders, L. A1 - Kranzmann, Axel T1 - A 3D-Calibration Method for the Quantitative SPM Measurement of Hardness Indenters KW - 3D Calibration KW - SPM KW - Hardness Indenter PY - 2007 SN - 0970-3950 VL - 22 IS - 3 SP - 167 EP - 175 PB - Metrology Society of India CY - New Delhi AN - OPUS4-16357 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Wehr, A. A1 - Thomas, M. A1 - Hemmleb, M. A1 - Maierhofer, Christiane ED - Gruen, A. ED - H. Kahmen, T1 - Moisture detection on building surfaces by multi-spectral laser scanning T2 - 8th Conference on Optical 3-D Measurement Techniques CY - Zurich, Switzerland DA - 2007-07-09 KW - Multi-Spectral KW - Laser Scanning KW - Three Dimensional KW - Moisture Detection KW - Vegetation Index KW - Multi-Spectral Classification PY - 2007 SP - 1 EP - 8 AN - OPUS4-18407 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hemmleb, M. A1 - Weritz, Friederike A1 - Schiemenz, A. A1 - Grote, A. A1 - Maierhofer, Christiane T1 - Multi-spectral data acquisition and processing techniques for damage detection on building surfaces T2 - ISPRS Commission V Symposium, Image Engineering and Vision Metrology CY - Dresden, Germany DA - 2006-09-25 PY - 2006 AN - OPUS4-14317 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hemmleb, M. A1 - Bettge, Dirk A1 - Berger, D. A1 - Driehorst, I. T1 - 3D surface reconstruction with segmented BSE detector: New improvements and application for fracture analysis in SEM N2 - Application of 4Q-BSE detector and dedicated software enables 3D surface measurements of fracture samples in SEM. 3D surface measurement is independent from magnification and material invariant. Quantitative height measurements require careful detector adjustment and system calibration. Live 3D view allows a fast assessment of topographical features. In addition to SE and BSE imaging, 3D surface data help to analyse and interpret fracture samples. T2 - European Microscopy Congress 2016 CY - Lyon, France DA - 28.08.2016 KW - Topography KW - SEM KW - 3D analysis KW - Fractography PY - 2016 AN - OPUS4-38456 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schmies, Lennart A1 - Botsch, B. A1 - Le, Q.-H. A1 - Yarysh, A. A1 - Sonntag, U. A1 - Hemmleb, M. A1 - Bettge, Dirk T1 - Classification of fracture characteristics and fracture mechanisms using deep learning and topography data T1 - Klassifikation von Bruchmerkmalen und Bruchmechanismen mittels Deep Learning und unter Verwendung von Topographiedaten N2 - In failure analysis, micro-fractographic analysis of fracture surfaces is usually performed based on practical knowledge which is gained from available studies, own comparative tests, from the literature, as well as online databases. Based on comparisons with already existing images, fracture mechanisms are determined qualitatively. These images are mostly two-dimensional and obtained by light optical and scanning electron imaging techniques. So far, quantitative assessments have been limited to macrocopically determined percentages of fracture types or to the manual measurement of fatigue striations, for example. Recently, more and more approaches relying on computer algorithms have been taken, with algorithms capable of finding and classifying differently structured fracture characteristics. For the Industrial Collective Research (Industrielle Gemeinschaftsforschung, IGF) project “iFrakto” presented in this paper, electron-optical images are obtained, from which topographic information is calculated. This topographic information is analyzed together with the conventional 2D images. Analytical algorithms and deep learning are used to analyze and evaluate fracture characteristics and are linked to information from a fractography database. The most important aim is to provide software aiding in the application of fractography for failure analysis. This paper will present some first results of the project. N2 - Die mikrofraktographische Analyse von Bruchflächen wird in der Schadensanalyse meist auf der Basis von Erfahrungswissen vorgenommen, welches aus vorliegenden Untersuchungen, eigenen Vergleichsversuchen und aus der Literatur und online Datenbanken stammt. Durch Vergleiche mit bereits vorliegenden Bildern werden qualitativ Bruchmechanismen ermittelt. Grundlage dafür sind zumeist zweidimensionale Aufnahmen aus licht- und elektronenoptischen Verfahren. Quantitative Aussagen beschränken sich bislang beispielsweise auf makroskopische Anteile von Bruchmechanismen oder die manuelle Ausmessung von Schwingstreifen. In jüngerer Zeit gibt es vermehrt Ansätze, Computer-Algorithmen einzusetzen, die in der Lage sind, unterschiedlich strukturierte Bruchmerkmale zu finden und zu klassifizieren. Im hier vorgestellten IGF-Vorhaben „iFrakto“ werden elektronenoptische Aufnahmen erzeugt und daraus Topographie-Informationen berechnet. Diese gewonnenen Topographie-Informationen werden zusammen mit den klassischen 2D-Bildern ausgewertet. Analytische Algorithmen und Deep Learning werden eingesetzt, um Bruchmerkmale zu analysieren, zu bewerten und mit Informationen aus einer fraktographischen Datenbank zu verknüpfen. Wichtigstes Ziel ist die Bereitstellung von Software zur Unterstützung der Fraktographie in der Schadensanalyse. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse des Vorhabens vorgestellt. KW - Fractography KW - Deep Learning KW - Classification PY - 2023 U6 - https://doi.org/10.1515/pm-2022-1008 SN - 0032-678X VL - 60 IS - 2 SP - 76 EP - 92 PB - De Gruyter AN - OPUS4-56962 LA - mul AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hemmleb, M. A1 - Bettge, Dirk A1 - Schmies, Lennart A1 - Sonntag, U. A1 - Botsch, B. T1 - Integrated topographic SEM imaging for software assisted fractography N2 - The aim of a fractographic investigation is the evaluation of macroscopic and microscopic fracture surface characteristics and, as a result, the determination of the fracture mechanism of a component from a failure case. The basis for such evaluations of fracture characteristics comes from actual comparative mechanical testing and from the literature. A fractographic analysis can be very complex and, in any case, requires considerable experience. Machine learning methods enables the quantitative determination of fracture characteristics and fracture mechanisms utilizing digitized expert knowledge [1]. Although the application of SE images provides promising results, additional information is required to obtain reliable solutions. As expected, BSE and 3D information helps to improve the classification (Fig. 1). But only a fast, widely integrated, and automated topography measurement can provide the required amount of referenced surface data for the application of machine learning methods. To fulfil these requirements, topographical data are obtained from a BSE detector with four symmetric segments (4Q-BSE) using shape-from-shading technology [2]. Surface height calculation is performed live during image acquisition and provides immediate feedback in three dimensions. All available signals (SE, BSE and more if applicable) are recorded simultaneously together with the surface topography and stored in a multichannel data file. This guaranties the same geometrical reference for all data, which is required for further analysis (Fig. 2). When applying machine learning methods to topographic data together with SEM images, topographic information must be provided as depth image. Consequently, a unique height scale is required for all applied data with different magnifications. This requires a calibrated height measurement, which is ensured with the integrated 3D calibration of the topographic acquisition and a dedicated calibration sample. Thus, a large number of data sets from different fracture samples was generated and used as training data for machine learning. T2 - 16th Multinational Congress on Microscopy CY - Brno, Czech Republic DA - 04.09.2022 KW - Fractography KW - Machine Learning KW - Topography PY - 2022 AN - OPUS4-55937 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hemmleb, M. A1 - Bettge, Dirk ED - Petzow, G. T1 - In-situ Messung der 3D-Topografie von Bruchflächen im REM N2 - Die Abbildung von Bruchflächen im Rasterelektronenmikroskop (REM) liefert hochaufgelöste Bilddaten, die für die mikrofraktografische Bewertung von Bruchmechanismen unerlässlich sind. Die Ermittlung von Bruchmechanismen ist oft ein wichtiger Teil von Schadensanalysen zur Ermittlung der Bruchursache. Durch den Abbildungsprozess im REM gehen räumliche Informationen im Normalfall größtenteils verloren und können daher nicht zur Präzisierung des Bruchmechanismus herangezogen werden. Um räumliche Informationen von Probenoberflächen im REM zu erfassen, gibt es verschiedene Methoden. Die für die Ermittlung der 3D-Topografie bereits länger eingeführten Verfahren mittels Proben- oder Strahlkippung können die Berechnung des Oberflächenmodells erst nach der seriellen Aufnahme mehrerer Bilder vornehmen. Mit der Verwendung eines segmentierten Rückstreudetektors ist dagegen die Erzeugung eines 3D-Oberflächenmodells während der Bildaufnahme praktisch in Echtzeit möglich. Die Probentopografie wird gleichzeitig mit dem Bildeinzug dargestellt und gespeichert. T2 - Metallographietagung 2019 CY - Dresden, Germany DA - 18.09.2019 KW - Fraktografie KW - Schadensanalyse KW - Topografie KW - 3D KW - REM PY - 2019 SN - 978-3-88355-417-4 VL - 2019/53 SP - 175 EP - 180 PB - DGM AN - OPUS4-49332 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hemmleb, M. A1 - Bettge, Dirk T1 - In-situ Messung der 3D-Topografie von Bruchflächen im REM N2 - Die Abbildung von Bruchflächen im REM liefert hochaufgelöste Bilddaten, die für die mikrofraktografische Bewertung von Bruchmechanismen unerlässlich sind. Durch den Abbildungsprozess im REM gehen räumliche Informationen im Normalfall größtenteils verloren. Mit der Verwendung eines segmentierten Rückstreudetektors ist dagegen die Erzeugung eines 3D-Oberflächenmodells während der Bildaufnahme praktisch in Echtzeit möglich. Die hier beschriebene Untersuchung soll die Anwendbarkeit des Verfahrens auf Bruchflächen zeigen. Zukünftig können Topografiedaten dazu beitragen, Bruchflächen besser zu interpretieren. T2 - Metallographietagung 2019 CY - Dresden, Germany DA - 18.09.2019 KW - Fraktografie KW - Schadensanalyse KW - Topografie KW - 3D PY - 2019 AN - OPUS4-49330 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -