• Treffer 1 von 3
Zurück zur Trefferliste

Classification of fracture surface types based on SEM images

  • The following work deals with the quantitative fracture surface evaluation in damage analysis. So far, fracture surfaces have almost exclusively been evaluated qualitatively, i.e. the presence of fracture features is documented and their surface proportions are estimated, if necessary. Many years of experience are required, as well as an intensive comparison with defined comparative images from the literature. The aim of this work is the development of classifiers which can recognize fracture mechanisms or fracture features in scanning electron microscope images (SEM). The basis is 46 SEM images, which have been evaluated by fractography experts with regard to fracture features. The existing data set of images is expanded using augmentation methods in order to increase the variability of the data and counteract overfitting. Only convolutional neural networks (CNN) are used to create the classifiers. Various network configurations are tested, with the SegNet achieving the best results.

Volltext Dateien herunterladen

  • Classification of fracture surface types based on SEM images.pdf
    eng

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:B Botsch
Koautor*innen:U Sonntag, Dirk Bettge, Quynh Hoa Le, Lennart Schmies, Anna Yarysh
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Organisationseinheit der BAM:5 Werkstofftechnik
5 Werkstofftechnik / 5.1 Mikrostruktur Design und Degradation
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Deep learning; Fractography; Fracture surface; SEM
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Degradation von Werkstoffen
Veranstaltung:Materialsweek 2021
Veranstaltungsort:Online meeting
Beginndatum der Veranstaltung:07.09.2021
Enddatum der Veranstaltung:09.09.2021
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:29.09.2021
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag:Nein
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.