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Classification of Spot-Welded Joints in Laser Thermography Data Using Convolutional Neural Networks

  • Spot welding is a crucial process step in various industries. However, classification of spot welding quality is still a tedious process due to the complexity and sensitivity of the test material, which drain conventional approaches to its limits. In this article, we propose an approach for quality inspection of spot weldings using images from laser thermography data. We propose data preparation approaches based on the underlying physics of spot-welded joints, heated with pulsed laser thermography by analyzing the intensity over time and derive dedicated data filters to generate training datasets. Subsequently, we utilize convolutional neural networks to classify weld quality and compare the performance of different models against each other. We achieve competitive results in terms of classifying the different welding quality classes compared to traditional approaches, reaching an accuracy of more than 95 percent. Finally, we explore the effect of different augmentation methods.

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Autor*innen:L. Kästner, Samim AhmadiORCiD, Florian Jonietz, P. Jung, G. Caire, Mathias ZieglerORCiD, J. Lambrecht
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IEEE Access
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Jahrgang/Band:9
Erste Seite:48303
Letzte Seite:48312
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:Active thermal imaging; Classification; Convolutional neural network; Data processing; Laser thermography; Spot-welded joints
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
DOI:10.1109/ACCESS.2021.3063672
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-524216
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:14.04.2021
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:15.04.2021
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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