Das Thermal Shock Response Spektrum (TSRS) als alternatives Post-Processing-Verfahren in der Infrarot-Thermografie: Von der Methodikentwicklung und algorithmischen Optimierung bis zur praktischen Anwendung

  • Das Thermal Shock Response Spectrum (TSRS) wird als neuartige, modellbasierte Post-Processing-Methode für die Infrarot-Thermografie (IRT) vorgestellt. Die Methodik basiert auf einer konzeptuellen Analogie zur mechanischen Shock-Response-Spektralanalyse (ISO 18431) und ermöglicht eine frequenzselektive Auswertung transienter thermischer Vorgänge. Die Einführung eines thermischen Q-Faktors, ähnlich der Resonanzschärfe (Q-Faktor) eines mechanischen Oszillators, sowie einer charakteristischen Frequenz, dessen Optimierung mithilfe stochastischer Sampling-Methoden wie Latin Hypercube Sampling erfolgt, resultiert in einem frequenzselektiven, physikalisch fundierten TSRS-Verfahren zur thermischen Signalverarbeitung bzw. Defekterkennung. Im Fokus der Untersuchung steht die methodische Entwicklung, algorithmische Optimierung und experimentelle Validierung der TSRS-Methodologie – insbesondere mit Ausblick auf zukünftige Anwendungen in der zerstörungsfreien Prüfung von Bauteilen ausDas Thermal Shock Response Spectrum (TSRS) wird als neuartige, modellbasierte Post-Processing-Methode für die Infrarot-Thermografie (IRT) vorgestellt. Die Methodik basiert auf einer konzeptuellen Analogie zur mechanischen Shock-Response-Spektralanalyse (ISO 18431) und ermöglicht eine frequenzselektive Auswertung transienter thermischer Vorgänge. Die Einführung eines thermischen Q-Faktors, ähnlich der Resonanzschärfe (Q-Faktor) eines mechanischen Oszillators, sowie einer charakteristischen Frequenz, dessen Optimierung mithilfe stochastischer Sampling-Methoden wie Latin Hypercube Sampling erfolgt, resultiert in einem frequenzselektiven, physikalisch fundierten TSRS-Verfahren zur thermischen Signalverarbeitung bzw. Defekterkennung. Im Fokus der Untersuchung steht die methodische Entwicklung, algorithmische Optimierung und experimentelle Validierung der TSRS-Methodologie – insbesondere mit Ausblick auf zukünftige Anwendungen in der zerstörungsfreien Prüfung von Bauteilen aus Faserverbundwerkstoffen und potenziell auch im Rahmen von Impactversuchen. Die experimentelle Validierung wurde an einer CFK-Platte mit künstlich integrierten Defekten an sechs unterschiedlichen Tiefen durchgeführt. Im Hinblick auf die Unterstützung automatisierter, bildgestützter Erkennung von Defektkonturen wurde ein neuartiger, auf Bildrotation basierender Kontursuchalgorithmus entwickelt. Dieser zeichnet sich durch eine bessere Performance im Vergleich zu gängigen Kontursuchalgorithmen wie „Canny Edge“ und „Snakes: Active Contour Models“ aus. Es wurde ein quantitativer Vergleich zwischen TSRS und etablierten IRT-Auswertemethoden wie Pulse Phase Thermography (PPT), Thermographic Signal Reconstruction (TSR) und Modified Differential Absolute Contrast (MDAC) auf Basis des Tanimoto-Kriteriums und der Signal-to-Noise-Ratio durchgeführt. Zusätzlich zur praxisnahen Anwendung wurden unterschiedliche Wärmequellen (Laser, Xenonblitz) und variierende Pulsformen untersucht, wodurch die methodische Robustheit der TSRS bei realen thermischen Szenarien evaluiert werden konnte.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:H. YagdjianORCiD
Koautor*innen:Julien LecompagnonORCiD, Philipp Daniel HirschORCiD, Mathias ZieglerORCiD, M. GurkaORCiD
Dokumenttyp:Vortrag
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Mehrsprachig
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.3 Thermografische Verfahren
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau
Freie Schlagwörter:Composite materials; Defect identification; Heat pulse shape; IR-Thermography; Thermal N-Layer model; Thermal shock response spectrum
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Infrastruktur
Infrastruktur / Leichtbau
Veranstaltung:Thermo25
Veranstaltungsort:Garching bei München, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:12.11.2025
Enddatum der Veranstaltung:13.11.2025
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:13.11.2025
Referierte Publikation:Nein
Eingeladener Vortrag (wissenschaftliche Konferenzen):Nein
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