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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.
Autor*innen: | L. Kästner, Samim AhmadiORCiD, Florian Jonietz, P. Jung, G. Caire, Mathias ZieglerORCiD, J. Lambrecht |
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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): | Creative 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 |