Filtern
Dokumenttyp
Sprache
- Deutsch (1)
- Englisch (1)
- Mehrsprachig (1)
Schlagworte
- Fractography (2)
- 3D (1)
- 3D analysis (1)
- Classification (1)
- Deep Learning (1)
- Fraktografie (1)
- REM (1)
- SEM (1)
- Schadensanalyse (1)
- Topografie (1)
Organisationseinheit der BAM
Application of 4Q-BSE detector and dedicated software enables 3D surface measurements of fracture samples in SEM. 3D surface measurement is independent from magnification and material invariant. Quantitative height measurements require careful detector adjustment and system calibration. Live 3D view allows a fast assessment of topographical features. In addition to SE and BSE imaging, 3D surface data help to analyse and interpret fracture samples.
Die Abbildung von Bruchflächen im Rasterelektronenmikroskop (REM) liefert hochaufgelöste Bilddaten, die für die mikrofraktografische Bewertung von Bruchmechanismen unerlässlich sind. Die Ermittlung von Bruchmechanismen ist oft ein wichtiger Teil von Schadensanalysen zur Ermittlung der Bruchursache. Durch den Abbildungsprozess im REM gehen räumliche Informationen im Normalfall größtenteils verloren und können daher nicht zur Präzisierung des Bruchmechanismus herangezogen werden.
Um räumliche Informationen von Probenoberflächen im REM zu erfassen, gibt es verschiedene Methoden. Die für die Ermittlung der 3D-Topografie bereits länger eingeführten Verfahren mittels Proben- oder Strahlkippung können die Berechnung des Oberflächenmodells erst nach der seriellen Aufnahme mehrerer Bilder vornehmen. Mit der Verwendung eines segmentierten Rückstreudetektors ist dagegen die Erzeugung eines 3D-Oberflächenmodells während der Bildaufnahme praktisch in Echtzeit möglich. Die Probentopografie wird gleichzeitig mit dem Bildeinzug dargestellt und gespeichert.
In failure analysis, micro-fractographic analysis of fracture surfaces is usually performed based on practical knowledge which is gained from available studies, own comparative tests, from the literature, as well as online databases. Based on comparisons with already existing images, fracture mechanisms are determined qualitatively. These images are mostly two-dimensional and obtained by light optical and scanning electron imaging techniques. So far, quantitative assessments have been limited to macrocopically determined percentages of fracture types or to the manual measurement of fatigue striations, for example. Recently, more and more approaches relying on computer algorithms have been taken, with algorithms capable of finding and classifying differently structured fracture characteristics. For the Industrial Collective Research (Industrielle Gemeinschaftsforschung, IGF) project “iFrakto” presented in this paper, electron-optical images are obtained, from which topographic information is calculated. This topographic information is analyzed together with the conventional 2D images. Analytical algorithms and deep learning are used to analyze and evaluate fracture characteristics and are linked to information from a fractography database. The most important aim is to provide software aiding in the application of fractography for failure analysis. This paper will present some first results of the project.