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Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) bei der Erkennung von Rissen im Modifizierten Varestraint-Transvarestraint-Heißrisstest (MVT-Test)

  • Der MVT-Test ist die an der BAM entwickelte und genutzte Version des Varestraint-Tests der weltweit für die Charakterisierung der Erstarrungsrissanfälligkeit von Schweißzusätzen und Legierungen eingesetzt wird. Die Auswertung solcher Tests erfolgt klassisch unter dem Lichtmikroskop. Durch Automatisierung des Auswerteprozesses mit KI kann der Informationsgehalt des Tests besser ausgeschöpft und eine höhere Vergleichbarkeit zwischen Testergebnissen gewährleistet werden.

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Autor*innen:Philipp LiepoldORCiD
Koautor*innen:Arne Kromm, Thomas Kannengießer
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Deutsch
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:9 Komponentensicherheit
9 Komponentensicherheit / 9.4 Integrität von Schweißverbindungen
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Angewandte Physik
Freie Schlagwörter:KI; MVT; Neuronales Netzwerk; Varestraint
Semantic Segmentation
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Energie
Veranstaltung:DVS-Congress
Veranstaltungsort:Essen, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:10.09.2023
Enddatum der Veranstaltung:14.09.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:19.09.2023
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
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