TY - JOUR A1 - Lemiasheuski, Anton A1 - Bajer, Evgenia A1 - Oder, Gabriele A1 - Göbel, Artur A1 - Hesse, Rene A1 - Pfennig, A. A1 - Bettge, Dirk T1 - Entwicklung eines automatisierten 3D-Metallographie-Systems und erste Beispiele für die Anwendung in der Gefüge-Analyse T1 - Development of an automated 3D metallography system and some first application examples in microstructural analysis JF - Practical Metallography N2 - Die klassische Metallographie basiert auf Abbildungen einzelner Schliffebenen und kann auf räumliche Formen und Anordnungen des Gefüges nur bedingt schließen. Die Idee, aus metallographischen Serienschliffen dreidimensionale Gefügestrukturen zu rekonstruieren, ist daher naheliegend und nicht neu. Allerdings ist der Aufwand, in Handarbeit viele Einzel-Schliffe zu präparieren und zu Bildstapeln zusammenzusetzen, sehr hoch und steht einer häufigen Anwendung entgegen. Deshalb wird an der BAM ein Roboter-gestütztes 3D-Metallographie-System entwickelt, das an einer Schliffprobe die Schritte Präparation und Bildeinzug vollautomatisch mit vielen Wiederholungen ausführt. Die Präparation umfasst Schleifen, Polieren und optional Ätzen der Schlifffläche, der Bildeinzug autofokussierte lichtmikroskopische Aufnahmen bei mehreren Vergrößerungsstufen. Der erhaltene Bildstapel wird anschließend vorverarbeitet, segmentiert und in ein 3D-Modell umgesetzt, das einer mikrotomographischen Aufnahme ähnelt, allerdings mit besserer lateraler Auflösung bei großem Volumen. Im Gegensatz zu tomographischen Verfahren besteht die Möglichkeit der Kontrastierung durch klassische chemische Ätzung. Die Integration eines REMs ist geplant. Bislang durchgeführte Arbeiten verdeutlichen die Möglichkeiten der Darstellung von Heißgas-Korrosionsschichten, Grauguss-Werkstoffen und Keramik-basierten mikroelektronischen Strukturen (Vias). N2 - Traditional metallography relies on the imaging of individual section planes. However, conclusions as to spatial shapes and microstructural arrangements can only be drawn to a limited extent. The idea to reconstruct three-dimensional microstructures from metallographic serial sections is therefore obvious and not at all new. However, the manual process of preparing a great number of individual sections and assembling them into image stacks is time-consuming and laborious and therefore constitutes an obstacle to frequent use. This is why the Federal Institute for Materials Research and Testing, or BAM for short (Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung), is developing a robot-assisted 3D metallography system performing the tasks of preparation and image acquisition on a metallographic section fully automatically and repeatedly. Preparation includes grinding, polishing and optional etching of the section surface. Image acquisition is performed using a light optical microscope with autofocus at several magnification levels. The obtained image stack is then pre-processed, segmented and converted to a 3D model resembling a microtomographic image, but with a higher lateral resolution when large volumes are sampled. As opposed to tomographic techniques, it is possible to perform traditional chemical etching for contrasting. The integration of a SEM is in the planning stages. Studies conducted so far have demonstrated the possibility of visualizing hot gas corrosion layers, grey cast irons and ceramic-based microelectronic structures (vias). KW - 3D-Metallographie KW - Gefügeanalyse KW - Serienschnitte KW - Gefügerekonstruktion KW - 3D metallography KW - Microstructure analysis KW - Serial sectioning KW - Microstrucure reconstruction PY - 2023 DO - https://doi.org/10.1515/pm-2023-0057 SN - 0032-678X VL - 60 IS - 10 SP - 676 EP - 691 PB - De Gruyter CY - Berlin/Boston AN - OPUS4-58593 LA - mul AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Bäßler, Ralph A1 - Bettge, Dirk A1 - Bender, R. A1 - Féron, D. A1 - Mills, D. A1 - Ritter, S. A1 - de Graeve, I. A1 - Dugstad, A. A1 - Grassini, S. A1 - Hack, T. A1 - Halama, M. A1 - Han, E.-H. A1 - Harder, T. A1 - Hinds, G. A1 - Kittel, J. A1 - Krieg, R. A1 - Leygraf, C. A1 - Martinelli, L. A1 - Mol, A. A1 - Neff, D. A1 - Nilsson, J.-O. A1 - Odnevall, I. A1 - Paterson, S. A1 - Paul, S. A1 - Prosek, T. A1 - Raupach, M. A1 - Revilla, R. I. A1 - Ropital, F. A1 - Schweigart, H. A1 - Szala, E. A1 - Therryn, H. A1 - Tidblad, J. A1 - Virtanen, S. A1 - Volovitch, P. A1 - Watkinson, D. A1 - Wilms, M. A1 - Winning, G. A1 - Zheludkevich, M. T1 - La corrosion: un défi pour une société durable JF - Techniques de l'ingenieur N2 - Une transition mondiale vers des systèmes énergétiques plus durables, abordables et fiables a été initiée par l’accord de Paris et l’Agenda 2030 des Nations unies pour un développement durable. Il s’agit là d’un défi industriel majeur car les systèmes et infrastructures énergétiques résilients au changement climatique exigent de se positionner pour le long terme. Se pencher sur le comportement dans la durée des matériaux structurels - principalement des métaux et des alliages - s’impose alors comme une nécessité. Dans cette optique, « La corrosion : un défi pour une société durable »présente une série de cas montrant l’importance de la tenue à la corrosion et de la protection anticorrosion des métaux et des alliages pour le développement de systèmes durables, économiques et fiables de production d’énergie. KW - Corrosion KW - Coûts de la corrosion KW - Protection KW - Anticorrosion KW - Stratégies deprévention PY - 2023 DO - https://doi.org/10.51257/a-v1-cor2000 SN - 2555-5383 VL - 2023 IS - Avril SP - 1 EP - 23 CY - Saint-Denis, France AN - OPUS4-57927 LA - fra 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 JF - Practical Metallography 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 DO - 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 - JOUR A1 - Bettge, Dirk A1 - Schmies, Lennart T1 - Die Fraktographische Online-Datenbank der AG Fraktographie – Entwicklungsstand und Planung T1 - The WG Fractography Online Database – Stage of Development and Planning JF - Practical Metallography N2 - Die AG Fraktographie im DVM/DGM-Gemeinschaftsgremium „Elektronenmikroskopie in der Materialforschung“ betreibt seit 2013 eine fraktographische online-Datenbank („FractoDB“), die für das interessierte Fachpublikum kostenfrei zur Verfügung steht. Die Analyse und Bewertung von Bruchflächen und der darauf befindlichen Bruchmerkmale ist ein wichtiger Teilaspekt der Schadensanalyse bei der Suche nach Schadensmechanismen und Schadensursachen. Risse und Brüche an realen Bauteilen können nur dann bewertet werden, wenn gut dokumentierte Vergleichsbrüche aus Laborversuchen zur Verfügung stehen, sei es an Proben oder an Vergleichs-Bauteilen. Daher trägt die AG Fraktographie Bildmaterial zusammen, führt systematisch Laborversuche und Ringversuche durch und analysiert Brüche aus Schadensfällen. Die gewonnenen Daten werden zu Datensätzen zusammengestellt und über die Datenbank zugänglich gemacht. Derzeit ist ein Bestand von über 400 Datensätzen mit insgesamt über 4.500 Bildern verfügbar, welcher durchsucht werden kann und in Anlehnung an die VDI 3822 organisiert ist. Weitere Aktivitäten der AG Fraktographie, die in der FractoDB abgebildet werden, sind u.a. die Entwicklung einer fraktographischen Symbolik und die Analyse von Bruchmerkmalen mittels Machine Learning. Über die aktuellen Ergebnisse und Planungen wird berichtet. N2 - Since 2013, the AG Fraktographie (Working Group (WG) Fractography) in the DVM/DGM Joint Committee “Elektronenmikroskopie in der Materialforschung” (Electron Microscopy in Materials Research) maintains a fractographic online database (“FractoDB”) available to interested professionals. When it comes to identifying failure mechanisms and causes of damage, the analysis and evaluation of fracture surfaces and their characteristics constitute important aspects of the failure analysis. Cracks and fractures in real components can only be assessed if well-documented comparative fractures from laboratory tests are available – be it in samples or in comparison components. The WG Fractography therefore gathers image material, systematically carries out laboratory and round robin tests, and analyzes fractures from damage cases. From the thus obtained data, datasets are compiled and made available via the database. Currently, a browsable inventory of more than 400 datasets with a total of more than 4500 images is available. It is organized in line with guideline VDI 3822. Other activities of the WG Fractography represented in the FractoDB include, amongst others, the development of a fractographic set of symbols and the analysis of fracture characteristics using machine learning. This contributbution reports on latest results and plans. KW - Fraktographie KW - Datenbank KW - Schadensanalyse KW - Bruchflächen KW - Machine Learning PY - 2023 DO - https://doi.org/10.1515/pm-2023-0048 SN - 0032-678X VL - 60 IS - 9 SP - 569 EP - 579 PB - De Gruyter CY - Berlin AN - OPUS4-58200 LA - mul AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schmies, Lennart A1 - Hemmleb, Matthias A1 - Bettge, Dirk T1 - Relevant input data for crack feature segmentation with deep learning on SEM imagery and topography data JF - Engineering Failure Analysis N2 - Fractography plays a critical role in failure analysis of engineering components and has a considerable importance for safety investigations. Usually, the interpretation of fracture surfaces is done by experts with the help of literature and experimental data, that requires a lot of experience. The use of deep learning (DL) with neural networks in failure analysis becomes more and more relevant with the rapidly developing possibilities. Especially, the modern network architectures can assist fractographers in determining various fracture features on SEM images of the fracture surfaces. The basis for the best possible evaluation is the understanding of the influence of the input data used for training deep neural networks (DNN). Therefore, this study discusses the influence of the selection of the input data used for the prediction quality of these networks in order to take this into account for future data acquisition. Specimens of various metallic materials were subjected to fatigue cracking experiment under laboratory conditions. The fractured surfaces were then imaged using various modes or detectors (such as SE, BSE and topography) in SEM, and those captured images were used to create a training data set. The relevance of the individual data for the quality of the prediction is determined by a specific combination of the different detector data. For the training, the well-established architecture of a UNet-ResNet34 with a fixed set of hyperparameters is used. It has been found in this present study that the combination of all input data significantly increases the prediction accuracy, whereby even the combination of SE and BSE data provides considerable advantages over the exclusive use of SE images. KW - Fractography KW - Machine Learning KW - Deep Learning KW - KI PY - 2023 DO - https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2023.107814 VL - 156 SP - 1 EP - 8 PB - Elsevier AN - OPUS4-58918 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Lemiasheuski, Anton A1 - Bajer, Evgenia A1 - Oder, Gabriele A1 - Göbel, Artur A1 - Hesse, Rene A1 - Bettge, Dirk T1 - Development of an Automated 3D Metallography System (RASI) and its Application in Microstructure Analysis N2 - Many microstructural features exhibit non-trivial geometries, which can only be derived to a limited extent from two-dimensional images. E.g., graphite arrangements in lamellar gray cast iron have complex geometries, and the same is true for additively manufactured materials and three-dimensional conductive path structures. Some can be visualized using tomographic methods, but some cannot be due to weak contrast and/or lack of resolution when analyzing macroscopic objects. Classic metallography can help but must be expanded to the third dimension. The method of reconstructing three-dimensional structures from serial metallographic sections surely is not new. However, the effort required to manually assemble many individual sections into image stacks is very high and stands in the way of frequent application. For this reason, an automated, robot-supported 3D metallography system is being developed at BAM, which carries out the steps of repeated preparation and image acquisition on polished specimen. Preparation includes grinding, polishing and optionally etching of the polished surface. Image acquisition comprises autofocused light microscopic imaging at several magnification levels. The image stacks obtained are then pre-processed, segmented, and converted into 3D models, which in the result appear like microtomographic models, but with high resolution at large volume. Contrasting by classical chemical etching reveals structures that cannot be resolved using tomographic methods. The integration of further imaging and measuring methods into this system is underway. Some examples will be discussed in the presentation. T2 - Euromat 2023 CY - Frankfurt a. M., Germany DA - 04.07.2023 KW - Metallography KW - 3D Reconstruction KW - Roboter KW - Automation KW - Microstructure PY - 2023 AN - OPUS4-58202 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bettge, Dirk A1 - Schmies, Lennart T1 - Die Fraktographische Online-Datenbank der AG Fraktographie – Entwicklungsstand und weitere Planung N2 - Vortrag zum aktuellen Stand der fraktographischen online-Datenbank. Darstellung des AGM/DVM Gemeinschaftsausschusses REM in der Materialforschung und seiner Arbeitsgruppen Fraktographie, EBSD und 2D/3D-Prüfung. Ziele und Inhalte der fraktographischen Datenbank, Aufruf zum Mitmachen. Durchführung von Vergleichsversuchen, Entwicklung einer fraktographischen Symbolik, Ringversuch, Vorhaben iFrakto mit Entwicklung einer KI-gestützten Bruchflächenanalyse. T2 - Metallographietagung 2023 CY - Leoben, Austria DA - 13.09.2023 KW - Fraktographie KW - Machine Learning KW - Datenbank PY - 2023 AN - OPUS4-58467 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Bettge, Dirk A1 - Klinger, Christian T1 - Schadensanalyse an Fahrradkomponenten - Fraktographie, Ursachen, Prävention T2 - Werkstoffe und Bauteile auf dem Prüfstand: Prüftechnik - Kennwertermittlung - Schadensvermeidung N2 - Komponenten von Fahrrädern werden im Betrieb vorwiegend schwingend beansprucht. Typische Werkstoffe sind Stahl, Aluminiumlegierungen, Messing, CFK und thermoplastische Kunststoffe. Da es sich, unabhängig von der Preiskategorie, um konstruktiven Leichtbau handelt, werden einige Bauteile betriebsfest mehr oder weniger weit oberhalb der Dauerfestigkeit ausgelegt. Die im normalen Betrieb auftretenden Schäden sind daher weit überwiegend Schwingbrüche. Andere Schadensmechanismen wie z.B. Korrosion spielen quantitativ eine untergeordnete Rolle. Schwingbrüche treten nach einer Periode unbemerkten Risswachstums oft ohne Vorwarnung und ohne makroskopische Verformung auf. Im Falle von sicherheitsrelevanten Komponenten wie Rahmen, Gabeln, Lenkern, Sattelstützen, Kurbelarmen oder Pedalen kann dies zu erheblichen Personenschäden führen, die den Wert des ursächlichen Bauteilschadens weit überschreiten. Über einen langjährigen Zeitraum wurden gebrochene Komponenten aus dem Alltag und aus Gerichtsverfahren analysiert. Das Hauptaugenmerk lag hierbei auf der fraktographischen Analyse, teilweise wurden die zu Grunde liegenden Schadensursachen ermittelt. Einflussfaktoren sind beispielsweise konstruktive Kerben an ungünstigen Stellen, aber auch Werkstoffwahl und Fertigungsqualität spielen eine Rolle. In den meisten Fällen wurde jedoch die konstruktive Lebensdauer überschritten. Diese wird praktisch nie mitgeteilt, und eine wiederkehrende Prüfung sicherheitsrelevanter Bauteile findet nicht statt. Im Sinne der Vermeidung von Schäden und Unfällen könnte darauf hingewirkt werden, für sicherheitsrelevante Komponenten Lebensdauern besser abzuschätzen und von der Laufleistung abhängige Sichtprüfungen zu empfehlen. T2 - Werkstoffprüfung 2022 CY - Dresden, Germany DA - 27.10.2022 KW - Fahrrad KW - Fraktographie KW - Lebensdauer KW - Schadensanalyse KW - Schadensprävention KW - Öffentliche Sicherheit PY - 2023 UR - https://dgm.de/fileadmin/DGM/Veranstaltungen/2022/Werkstoffpruefung/Tagungsband/WP2022-Tagungsband-online.pdf SN - 978-3-88355-430-3 SP - 73 EP - 78 PB - DGM - Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V CY - Sankt Augustin AN - OPUS4-56832 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Schneider, M. A1 - Bettge, Dirk A1 - Hilgenberg, Kai A1 - Binder, M. A1 - Dollmeier, K. A1 - Dreyer, M. A1 - Klöden, B. A1 - Schlingmann, T. A1 - Schmidt, J. T1 - Reproducibility and Scattering in Additive Manufacturing: Results from a Round Robin on PBF-LB/M AlSi10Mg Alloy T1 - Reproduzierbarkeit und Streuung bei der additiven Fertigung: Ergebnisse eines Ringversuchs mit einer PBF-LB/M AlSi10Mg-Legierung JF - Practical Metallography N2 - The round robin test investigated the reliability users can expect for AlSi10Mg additive manufactured specimens by laser powder bed fusion through examining powder quality, process parameter, microstructure defects, strength and fatigue. Besides for one outlier, expected static material properties could be found. Optical microstructure inspection was beneficial to determine true porosity and porosity types to explain the occurring scatter in properties. Fractographic analyses reveal that the fatigue crack propagation starts at the rough as-built surface for all specimens. Statistical analysis of the scatter in fatigue using statistical derived safety factors concludes that at a stress of 36.87 MPa the fatigue limit of 107 cycles could be reached for all specimen with a survival probability of 99.999 %. N2 - Im Rahmen eines Ringversuchs wurde durch die Untersuchung der Pulverqualität, der Prozessparameter, der Gefügefehler, der Festigkeit und der Ermüdung die Zuverlässigkeit bestimmt, die Nutzer von AlSi10Mg-Proben erwarten können, die mit pulverbettbasiertes Schmelzen mittels Laser (engl. Laser Powder Bed Fusion) gefertigt worden sind. Abgesehen von einem Ausreißer wurden die erwarteten statischen Materialeigenschaften erreicht. Eine optische Gefügeprüfung diente dazu, die tatsächliche Porosität und Arten von Porosität zu ermitteln, um die bei den Eigenschaften auftretende Streuung zu erklären. Fraktographische Unterschungen zeigen eine bei allen Proben von der rauen Oberfläche im As-built-Zustand ausgehende Ermüdungsrissausbreitung. Aus der statistischen Analyse der Streuung bezüglich der Ermüdung unter Anwendung von statistischen abgeleiteten Sicherheitsfaktoren geht hervor, dass alle Proben die Dauerfestigkeit von 107 Zyklen bei einer Spannung von 36,87 MPa mit einer Überlebenswahrscheinlichkeit von 99,999 % erreichten. KW - Additive manufacturing KW - Reproducibility KW - Reliability PY - 2022 DO - https://doi.org/10.1515/pm-2022-1018 SN - 2195-8599 VL - 59 IS - 10 SP - 580 EP - 614 PB - De Gruyter AN - OPUS4-55935 LA - mul AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Sommer, Konstantin A1 - Agudo Jácome, Leonardo A1 - Hesse, René A1 - Bettge, Dirk T1 - Revealing the nature of melt pool boundaries in additively manufactured stainless steel by nano-sized modulation JF - Advanced engineering materials N2 - In the current study, the 3D nature of the melt pool boundaries (MPBs) in a 316 L austenitic steel additively manufactured by laser-based powder bed fusion (L-PBF) is investigated. The change of the cell growth direction and its relationship to the MPBs is investigated by transmission electron microscopy. A hitherto unreported modulated substructure with a periodicity of 21 nm is further discovered within the cell cores of the cellular substructure, which results from a partial transformation of the austenite, which is induced by a Ga+ focused ion beam. While the cell cores show the modulated substructure, cell boundaries do not. The diffraction pattern of the modulated substructure is exploited to show a thickness ≥200 nm for the MPB. At MPBs, the cell walls are suppressed, leading to continuously connecting cell cores across the MPB. This continuous MPB is described either as overlapping regions of cells of different growing directions when a new melt pool solidifies or as a narrow planar growth preceding the new melt pool. KW - Additive manufacturing KW - Austenitic steel 316L KW - Melt pool boundary KW - Microstructural characterization KW - Transmission electron microscopy PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-547295 DO - https://doi.org/10.1002/adem.202101699 SN - 1527-2648 VL - 24 IS - 6 SP - 1 EP - 11 PB - Wiley-VCH CY - Weinheim AN - OPUS4-54729 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -