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.
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 |