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Analyzing damages at concrete structures due to physical, chemical, and mechanical exposures need the application of innovative non-destructive testing methods that are able to trace spatial changes of microstructures. Here, the utility of three different crack detection methods for the analysis of computed tomograms of various cementitious building materials is evaluated. Due to the lack of reference samples and standardized image quality evaluation procedures, the results are compared with manually segmented reference data sets. A specific question is how automatic crack detection can be used for the quantitative characterization of damage processes, such as crack length and volume. The crack detection methods have been integrated into a scientific visualization system that allows displaying the tomography images as well as presenting the results.
Identification of descriptive parameters of the soil pore structure using experiments and CT data
(2010)
In civil engineering, the corrosion of steel reinforcements in structural elements of concrete bares a risk of stability-reduction, mainly caused by the exposure to chlorides. 3D computed tomography (CT) reveals the inner structure of concrete and allows one to investigate the corrosion with non-destructive testing methods. To carry out such investigations, specimens with a large artificial crack and an embedded steel rebar have been manufactured. 3D CT images of those specimens were acquired in the original state. Subsequently three cycles of electrochemical pre-damaging together with CT imaging were applied. These time series have been evaluated by means of image processing algorithms to segment and quantify the corrosion products. Visualization of the results supports the understanding of how corrosion propagates into cracks and pores. Furthermore, pitting of structural elements can be seen without dismantling. In this work, several image processing and visualization techniques are presented that have turned out to be particularly effective for the visualization and segmentation of corrosion products. Their combination to a workflow for corrosion analysis is the main contribution of this work.
Durch die Alkalität des Betons wird Betonstahl dauerhaft vor Korrosion geschützt. Infolge von Chlorideintrag kann dieser Schutz nicht länger aufrechterhalten werden und führt zu Lochkorrosion. Die zerstörungsfreie Prüfung von Stahlbetonproben mit 3D-CT bietet die Möglichkeit, eine Probe mehrfach gezielt vorzuschädigen und den Korrosionsfortschritt zu untersuchen. Zur Quanti-fizierung des Schädigungsgrades müssen die bei dieser Untersuchung anfallenden großen Bilddaten mit Bildverarbeitungsmethoden ausgewertet werden. Ein wesent-licher Schritt dabei ist die Segmentierung der Bilddaten, bei der zwischen Kor-rosionsprodukt (Rost), Betonstahl (BSt), Beton, Rissen, Poren und Umgebung unterschieden werden muss. Diese Segmentierung bildet die Grundlage für sta-tistische Untersuchungen des Schädigungsfortschritts. Hierbei sind die Änderung der BSt-Geometrie, die Zunahme von Korrosionsprodukten und deren Veränderung über die Zeit sowie ihrer räumlichen Verteilung in der Probe von Interesse. Auf-grund der Größe der CT-Bilddaten ist eine manuelle Segmentierung nicht durch-führbar, so dass automatische Verfahren unabdingbar sind. Dabei ist insbesondere die Segmentierung der Korrosionsprodukte in den Bilddaten ein schwieriges Problem. Allein aufgrund der Grauwerte ist eine Zuordnung nahezu unmöglich, denn die Grauwerte von Beton und Korrosionsprodukt unterscheiden sich kaum. Eine formbasierte Suche ist nicht offensichtlich, da die Korrosionsprodukte in Beton diffuse Formen haben.
Allerdings lässt sich Vorwissen über die Ausbreitung der Korrosionsprodukte nutzen. Sie bilden sich in räumlicher Nähe des BSt (in Bereichen vorheriger Volumenabnahme des BSt), entlang von Rissen sowie in Porenräumen, die direkt am BSt und in dessen Nahbereich liegen. Davon ausgehend wird vor der Korrosionsprodukterkennung zunächst eine BSt-Volumen-, Riss- und Porenerken-nung durchgeführt. Dieser in der Arbeit näher beschriebene Schritt erlaubt es, halb-automatisch Startpunkte (Seed Points) für die Korrosionsprodukterkennung zu finden. Weiterhin werden verschiedene in der Bildverarbeitung bekannte Algorithmen auf ihre Eignung untersucht werden.
Für eine detaillierte Analyse der Gefüge- und Porenstruktur weitgestufter Erdstoffe ist es notwendig, diese dreidimensional (3D) zu visualisieren und ihre Kenngrößen zu ermitteln. Dazu wurde an der BAM eine Präparationsmethode entwickelt, die es ermöglicht die Porenstruktur von Probenkörpern aus suffosiven Erdstoffen und definierten Korngrößenverteilungen über CT-Aufnahmen abzubilden. Über eine eigens dafür, in Zusammenarbeit mit dem Zuse-Institut Berlin (ZIB), entwickelte Bildanalysemethode wurden die Strukturdaten visualisiert. Aus dem Bilddatensatz konnte bereits in der Rückwärtsrechnung eine Kornverteilungslinie zur Validierung generiert und mit experimentell ermittelten Sieblinien verglichen werden. Des Weiteren wurden in Säulenexperimenten Kornumlagerungsprozesse unter der Verwendung von CT-Aufnahmen beobachtet.
Als eine weitere Möglichkeit zur Beschreibung von Gefüge- und Porenstrukturen wurden Kugelpackungen modelliert und deren Strukturdaten ermittelt. Mit einem an der HTWK entwickelten stochastisch-heuristischen Algorithmus lassen sich wirklichkeitsnahe 3D-Gefügemodelle aus kugelförmigen Feststoffpartikeln generieren. Die Kornverteilung ist dabei wählbar. Für die erstellten Gefügemodelle kann der vollständige Porengraph einschließlich der Porengrößen und Engstellen ermittelt und ausgelesen werden.
Ein an der BAM entwickelter und durch die BUW erweiterter Säulenversuch unter Verwendung systematisch veränderter Korngemische von natürlichen Gesteinskörnungen und Glaskugeln ergab weitere Aufschlüsse über die strukturbildenden Fraktionen des Korngerüstes.
Die Perkolationstheorie ist eine moderne wahrscheinlichkeitstheoretische Methode, um Fluss- und Transportvorgänge innerhalb poröser Medien zu simulieren. Über Porennetzwerkmodelle werden die komplexen Fließwege in der Porenstruktur vereinfacht abgebildet. An der BUW wurde ein 3D-Bond-Perkolationsmodell auf einem simplen kubischen Gitter realisiert, in dem die Gitterknoten die Poren und die Gitterstäbe die Porenengstellen repräsentieren. Lokale und globale Strukturveränderungen infolge Partikeltransports werden über die Analyse von Porenräumen beschrieben. Mit diesem Perkolationsmodell können Aussagen zur lokalen und globalen Strukturveränderung durch Partikeltransport in definierten Bodenvolumen abgeleitet werden. Die hergeleiteten Zusammenhänge zu den suffosiven Materialtransportbedingungen mit der Perkolationstheorie sind für homogene, isotrope und selbstähnliche Erdstoffgefüge gültig.
Adapting trabecular structures for 3D printing: an image processing approach based on μCT data
(2017)
Materials with a trabecular structure notably Combine advantages such as lightweight, reasonable strength, and permeability for fl uids. This combination of advantages is especially interesting for tissue engineering in trauma surgery and orthopedics. Bone-substituting scaffolds for instance are designed with a trabecular structure in order to allow cell migration for bone ingrowth and vascularization. An emerging and recently very popular technology to produce such complex, porous structures is 3D printing. However, several technological aspects regarding the scaffold architecture, the printable resolution, and the feature size have to be considered when fabricating scaffolds for bone tissue replacement and regeneration. Here, we present a strategy to assess and prepare realistic trabecular structures for 3D printing using image analysis with the aim of preserving the structural elements. We discuss critical conditions of the printing system and present a 3-stage approach to adapt a trabecular structure from μ CT data while incorporating knowledge about the printing system. In the first stage, an image-based extraction of solid and void structures is performed, which results in voxel- and graph-based representations of the extracted structures. These representations not only allow us to quantify geometrical properties such as pore size or strut geometry and length. But, since the graph represents the geometry and the topology of the initial structure, it can be used in the second stage to modify and adjust feature size, volume and sample size in an easy and consistent way. In the final reconstruction stage, the graph is then converted into a voxel representation preserving the topology of the initial structure. This stage generates a model with respect to the printing conditions to ensure a stable and controlled voxel placement during the printing process.