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 - Schmies, Lennart A1 - Sonntag, U. A1 - Bettge, Dirk A1 - Le, Quynh-Hoa A1 - Yarysh, Anna A1 - Botsch, B. T1 - Quantitative Fraktographie unter Verwendung klassischer Verfahren, Topographie-Daten und Deep-Learning N2 - Die Analyse von Bruchflächen wird in der Schadensanalyse meist auf der Basis von Erfahrungswissen vorgenommen, welches aus vorliegenden Untersuchungen, eigenen Vergleichsversuchen und aus der Literatur stammt. Durch Vergleiche mit bereits vorliegenden Bildern werden qualitativ Bruchmechanismen ermittelt. Grundlage sind zumeist zweidimensionale Bilder aus licht- und elektronenoptischen Verfahren. Quantitative Aussagen beziehen sich bislang beispielsweise auf makroskopische Anteile von Bruchmechanismen oder die 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“, IGF Vorhaben Nr.: 21477 N, werden licht- und elektronen-optisch Topographie-Bilder erzeugt und die gewonnenen 3D-Informationen zusammen mit den klassischen 2D-Bildern ausgewertet. Analytische Algorithmen und Machine Learning werden eingesetzt, um Bruchmerkmale zu analysieren, zu bewerten und mit Informationen aus einer fraktographischen Datenbank zu verknüpfen. Ziel ist die Bereitstellung von Software zur Unterstützung der Fraktographie in der Schadensanalyse. In diesem Beitrag werden erste Ergebnisse des Vorhabens vorgestellt. T2 - 55. Metallographie-Tagung CY - Online meeting DA - 29.9.2021 KW - Fraktographie KW - Machine Learning KW - Datenbank KW - REM KW - Topographie PY - 2021 AN - OPUS4-53491 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -