Enhanced crack detection method using Convolutional Neural Networks for Varestraint type tests
- Varstraint type tests are globally established in the measurement of hot cracking susceptibility of welds. Evaluation of such tests is done under a light microscope and can be heavily influenced by human subjectivity. To reduce the human error source in evaluation, a concept based on Convolutional Neural Networks (CNNs) is proposed. An AI was constructed and trained on self-produced data to detect and segment cracks in microscope images. The advantages, besides a faster evaluation, include higher precision and the availability of data that was not available before.
Autor*innen: | Philipp Liepold |
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Koautor*innen: | Arne KrommORCiD, Thomas KannengießerORCiD |
Dokumenttyp: | Vortrag |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
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: | Neuronales Netzwerk AI; CNN; MVT |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Energie |
Veranstaltung: | IIW Annual Conforenz |
Veranstaltungsort: | Singapore |
Beginndatum der Veranstaltung: | 17.07.2023 |
Enddatum der Veranstaltung: | 22.07.2023 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 31.10.2023 |
Referierte Publikation: | Nein |
Eingeladener Vortrag: | Nein |