TY - JOUR A1 - Völker, Christoph A1 - Kruschwitz, Sabine A1 - Ebell, Gino T1 - Datengesteuerte Multisensor-Fusion zur Korrosionsprüfung von Stahlbetonbauteilen JF - The e-journal of nondestructive testing & ultrasonics N2 - Potentialfeldmessung (PM) ist die beliebteste Methode der Zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) zur Lokalisierung von aktiver Betonstahlkorrosion. PM wird durch Parameter wie z. B. Feuchtigkeits- und Chloridgradienten im Bauteil beeinflusst, so dass die Sensitivität gegenüber der räumlich sehr begrenzten, aber gefährlichen Lochkorrosion gering ist. Wir zeigen in dieser Studie, wie zusätzliche Messinformationen mit Multisensor-Datenfusion genutzt werden können, um die Detektionsleistung zu verbessern und die Auswertung zu automatisieren. Die Fusion basiert auf überwachtem maschinellen Lernen (ÜML). ÜML sind Methoden, die Zusammenhänge in (Sensor-) Daten anhand vorgegebener Kennzeichnungen (Label) erkennen. Wir verwenden ÜML um „defekt“ und „intakt“ gelabelte Bereiche in einem Multisensordatensatz zu unterscheiden. Unser Datensatz besteht aus 18 Messkampagnen und enthält jeweils PM-, Bodenradar-, Mikrowellen-Feuchte- und Wenner-Widerstandsdaten. Exakte Label für veränderliche Umweltbedingungen wurden in einer Versuchsanordnung bestimmt, bei der eine Stahlbetonplatte im Labor kontrolliert und beschleunigt verwittert. Der Verwitterungsfortschritt wurde kontinuierlich überwacht und die Korrosion gezielt erzeugt. Die Detektionsergebnisse werden quantifiziert und statistisch ausgewertet. Die Datenfusion zeigt gegenüber dem besten Einzelverfahren (PM) eine deutliche Verbesserung. Wir beschreiben die Herausforderungen datengesteuerter Ansätze in der zerstörungsfreien Prüfung und zeigen mögliche Lösungsansätze. T2 - DGZfP Jahrestagung 2018 CY - Leipzig, Germany DA - 07.05.2018 KW - Maschinelles Lernen KW - Datenfusion KW - ZfP KW - Beton KW - Korrosion PY - 2018 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-444852 UR - http://www.ndt.net/?id=23106 SN - 1435-4934 VL - 23 IS - 9 SP - 1 EP - 9 PB - NDT.net CY - Kirchwald AN - OPUS4-44485 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Völker, Christoph T1 - Datenfusion –Informationsgewinn aus Multisensordaten N2 - Angetrieben durch Digitalisierung und die sogenannte Industrie 4.0 steigt die Erwartungshaltung gegenüber der Nutzung von Sensorik. Die Unsicherheit, Widersprüchlichkeit und Redundanz separat verarbeiteter einzelner Quellen soll durch die synergetische Zusammenführung heterogener Datensätze überwunden werden. Dabei steht der zunehmenden Aufgabenkomplexität eine ebenso zunehmende Verfügbarkeit an Sensoren, Daten und Rechenleistung gegenüber. Der Begriff Datenfusion fasst Ansätze zusammen, die Daten zu abstrakteren, aber besser verständlichen Informationen verarbeiten. Die Fusion ist Kernbestandteil effektiver Assistenzsysteme und beweist in vielzähligen Aufgaben - von militärischen Anwendungen über Flug- und Fahrassistenzsysteme, bis in den Heimbereich – ihr großes Potenzial. Durch die wachsende Automatisierung bei der Messdatenerfassung wird Datenfusion auch in der industriellen Qualitätsprüfung und –sicherung zunehmend attraktiver. Der Vortrag gibt einen Überblick über den breiten Themenkomplex und widmet sich dabei im Theorieteil speziell der Fragen, welche Informationen in multivariaten Datensätzen stecken und wie sie extrahiert werden können. Anschließend wird ein Beispiel für die erfolgreiche Anwendung zur zerstörungsfreien Prüfung von Betonbauteilen vorgestellt. Der dargestellte Datensatz ist klein, heterogen, hochdimensional und unausgeglichen. Anhand von Algorithmen mit unterschiedlicher Leistungsfähigkeiten hinsichtlich Anpassungsfähigkeit und Invarianz gegenüber Höherdimensionalität wird erläutert welche Prozesse zur Verbesserung der Informationsqualität nötig sind. T2 - Vortragsreihe des Kompetenzzentrums Datenanalyse CY - BAM UE, Berlin, Germany DA - 25.07.2018 KW - Maschinelles Lernen KW - Datenfusion KW - ZfP KW - Beton KW - Korrosion PY - 2018 AN - OPUS4-45602 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Völker, Christoph T1 - Integration von Forschungsdaten im Bereich zerstörungsfreien Prüfung (ZfP) im Bauwesen N2 - Der Vortrag gibt einen Überblick zu Fragestellungen, Herausforderungen und Nutzen von semantischer Datenintegration im Forschungsbereich der zerstörungsfreien Prüfung im Bauwesen. T2 - 1. KDA Kolloquium der BAM CY - Berlin, Germany DA - 29.03.2019 KW - Digitalisierung KW - Ontology KW - ZfP KW - Beton KW - Datenanalyse PY - 2019 AN - OPUS4-50026 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -