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 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 U6 - 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 - 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 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 U6 - 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 - 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 -