Chemie und Prozesstechnik
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Thermal waves are solutions of the heat diffusion equation for periodic boundary conditions and can be seen analogously to strongly damped waves. Although the underlying differential equation differs from the wave equation, the essential property for analogy between both equations is linearity such that superposition applies. This linearity is maintained even after a linear transformation, such as the Fourier transform from time to frequency domain. It follows that the temporal superposition principle is already used in active thermography, e.g. in pulsed thermography, as a superposition of many individual frequencies. However, the systematic spatial superposition has not yet been fully exploited, mainly due to a lack of suitable energy sources.
As a first step, we are investigating how thermal wave fields of arbitrary space-time structures can be engineered using structured laser illumination. The proof of principle was shown using a laser coupled projector. Unfortunately, the available optical output power was limited due to the thermal stress limit of the device. That is why we are working towards a more sophisticated moving 1D array of high-power diode lasers. We characterized the novel light source and believe that apart from the benefit of spatial and temporal illumination it can combine the temporal regimes of impulse and lock-in thermography.
In a second step, we investigate moving and oscillating line sources with different line shapes. We use a Green’s Function ansatz to analytically model the thermal wave propagation of structured 1D laser illumination in isotropic materials. Furthermore, we show some methods how they can be implemented. With this technique, we were able to accelerate our detection method firstly presented in for vertical narrow defects by factor three. Generally, we believe that this technique opens up similar opportunities than in other NDE methods. High-resolution ultrasound, for example, is also based on the superposition of single emitters and a recent concept suggests an option to deal with the diffusion wave character of the thermal waves.
The separation of two closely spaced defects in fields of Thermographic NDE is very challenging. The diffusive nature of thermal waves leads to a fundamental limitation in spatial resolution. Therefore, super resolution image reconstruction can be used. A new concerted ansatz based on spatially structured heating and joint sparsity of the signal ensemble allows for an improved reconstruction of closely spaced defects. This new technique has been studied using a 1D laser array with randomly chosen illumination pattern.
This paper presents the results after applying super resolution algorithms, such as the iterative joint sparsity (IJOSP) algorithm, to our processed measurement data. Different data processing techniques before applying the IJOSP algorithm as well as the influence of regularization parameters in the data processing techniques are discussed. Moreover, the degradation of super resolution reconstruction goodness by the choice of experimental parameters such as laser line width or number of measurements is shown.
The application of the super resolution results in a spatial resolution enhancement of approximately a factor of four which leads to a better separation of two closely spaced defects.
The work to be presented focuses on our most recent studies to laser excited super resolution (SR) thermography. The goal of nondestructive testing with SR is to facilitate the separation of closely spaced defects. Photothermal SR can be realized by performing structured illumination measurements in com-bination with the use of deconvolution algorithms in post-processing. We explain that stepwise as well as continuous scanning techniques are applicable to generate structured illumination measurements. Finally, we discuss the effect of experimental parameters and image processing techniques to find the optimal SR technique which leads to the highest reconstruction quality within laser thermography.
Thermographic nondestructive evaluation (NDE) is based on the interaction of thermal waves with inhomogeneities. These inhomogeneities are related to sample geometry or material composition. Although thermography is suitable for a wide range of inhomogeneities and materials, the fundamental limitation is the diffusive nature of thermal waves and the need to measure their effect radiometrically at the sample surface only. The propagation of the thermal waves from the heat source to the inhomogeneity and to the detection surface results in a degradation in the spatial resolution of the technique. A new concerted ansatz based on a spatially structured heating and a joint sparsity of the signal ensemble allows an improved reconstruction of inhomogeneities. As a first step to establish an improved thermographic NDE method, an experimental setup was built based on structured 1D illumination using a flash lamp behind a mechanical aperture. As a follow-up to this approach, we now use direct structured illumination using a 1D laser array. The individual emitter cells are driven by a pseudo-random binary pattern and are additionally shifted by fractions of the cell period. The repeated measurement of these different configurations enables to illuminate each spot of the sample surface in lateral direction. This allows for a reconstruction that makes use of joint sparsity.
The measured data set is processed using super resolution image reconstruction algorithms such as the iterative joint sparsity (IJOSP) algorithm. Using this reconstruction technique and 150 different illumination patterns results in a spatial resolution enhancement of approximately a factor of four compared to the resolution of 5.9 mm for homogenously illuminated thermographic reconstruction.
Further, new data processing techniques have been studied before applying the IJOSP algorithm that are more performant or less prone to errors regarding image reconstruction. The choice of regularization parameters in data processing as well as experimental parameters such as the illumination pattern as a variable heat flux density (i.e., the Neumann boundary condition for convolution with the constant Green's function) have a big influence on the reconstruction goodness. With analytical-numerical modelling and numerical FEM simulations, we studied the influence of the experimental parameters on the result of the non-linear IJOSP reconstruction. This has also been investigated experimentally e.g. using different laser line widths or more measurements per position. These studies are used to derive optimal conditions for a certain measurement image reconstruction technique.
Die thermografische ZfP basiert auf der Wechselwirkung von thermischen Wellen mit Inhomogenitäten. Die Ausbreitung von thermischen Wellen von der Wärmequelle zur Inhomogenität und zur Detektionsoberfläche entsprechend der thermischen Diffusionsgleichung führt dazu, dass zwei eng beieinander liegende Defekte fälschlicherweise als ein Defekt im gemessenen Thermogramm erkannt werden können. Um diese räumliche Auflösungsgrenze zu durchbrechen, also eine Super Resolution zu realisieren, kann die Kombination von räumlich strukturierter Erwärmung und numerischen Verfahren des Compressed Sensings verwendet werden.
Für unsere Arbeiten benutzen wir Hochleistungs-Laser im Kilowatt-Bereich um die Probe entweder hochaufgelöst entlang einer Linie (1D) abzurastern oder strukturiert zu erwärmen. Die Verbesserung des räumlichen Auflösungsvermögens zur Defekterkennung hängt dann im klassischen Sinne direkt von der Anzahl der Messungen ab. Mithilfe des Compressed Sensings und Vorkenntnissen über das System ist es jedoch möglich die Anzahl der Messungen zu reduzieren und trotzdem Super Resolution zu erzielen. Wie viele Messungen notwendig sind und wie groß der Auflösungsgewinn gegenüber der konventionellen thermografischen Prüfung mit flächiger Erwärmung ist, hängt von einer Reihe von Messparametern, der Messstrategie, Probeneigenschaften und den verwendeten Rekonstruktionsalgorithmen ab.
Unsere Studien befassen sich mit dem Einfluss der experimentellen Parameter, wie z.B. der Pulslänge der Laserbeleuchtung und der Größe des Laserspots. Weiterhin haben wir uns mit der Wahl der Parameter in der Rekonstruktion auseinandergesetzt, die einen Einfluss auf das im Compressed Sensing zugrundeliegende Minimierungsproblem haben. Für jeden getesteten Parametersatz wurde eine Rekonstruktionsqualität berechnet. Schließlich wurden die Defektrekonstruktionen basierend auf den Parameternsätzen verglichen, sodass eine Parameterwahl für hohe Rekonstruktionsqualitäten mit thermografischer Super Resolution
empfohlen werden kann.
In flash thermography, the temperature transient is strongly influenced by the temporal shape of the heating pulse for samples with high thermal diffusivity or very thin samples. Here, we present a closed phenomenological approximation of the temporal shape of pulses of Xe-flash lamps. It is a non-stitched solution, has a simple Laplace transform and is suitable for different lamps and energy settings. It is demonstrated that simulated temperature transients, based on this approximation, are well consistent with experimental data.
THz-TDS Systeme können zeitaufgelöst die Amplitude der elektrischen Feldstärke E(t) detektieren. Der Vorteil des verwendeten Messprinzips besteht in dem gleichzeitigen Nachweis von Amplitude und Phase des zwischen der Antenne und dem Detektor sich ausbreitenden elektrischen Feldes eines Impulses. Befindet sich im Strahlengang dielektrisches Material, dann ändern sich die Laufzeit (Time of Flight) und Amplitude des Impulses im Vergleich zum freien Strahlengang.
Planare Fehlstellen, wie Risse oder delaminierte Schichten in Kompositen sowie mehrschichtig aufgebaute Dielektrika können als optische Mehrschichtsysteme aufgefasst werden, mit denen sich die beobachteten Transmissions- und Reflektionseigenschaften im THz-Bereich erklären lassen.
Bei Entwicklung eines optischen Schichtenmodells für das jeweilig ausgewählte Schichtensystem lassen sich zeitliche Impulsverläufe in Abhängigkeit von der Schichtenfolge- und deren –dicke berechnen.
Durch den Fit der experimentell gewonnener Daten mit den aus dem Schichtenmodell berechneten Impulssequenzen lassen sich unter Verwendung der Methode der kleinsten Quadrate Schichtdicken oder die Brechungsindizes der einzelnen Schichten im jeweiligen Testobjekt bestimmen. Anhand eines repräsentativen Beispiels wird die Entwicklung des Schichtenmodells erklärt und die erreichten Genauigkeiten zur Bestimmung der Schichtdicken und Brechungsindizes anhand selbst entwickelter Testkörper diskutiert.
Die zeitaufgelöste THz-Spektroskopie (THz-TDS) operiert mit elektromagnetischen Impulsen, die ein Amplitudenspektrum im unteren THz-Bereich aufweisen. Die THz-TDS ist in der Lage, dielektrische Volumina zerstörungs- und kontaktfreie zu durchstrahlen. Um eine 3D-THz Bildung zu ermöglichen, wurde für die THz-TDS ein rechnergestütztes Mess- und Rekonstruktionsverfahren (THz-TD-SAFT) entwickelt, mit dem es gelingt, unter Verwendung der im Zeitbereich registrierten THz-TDS-Daten das Volumeninnere in Form eines dreidimensionalen Tomogramms zu rekonstruieren. Die THz-TD-SAFT basiert auf die für die Ultraschalltechnik entwickelte Synthetische Apertur Fokussierung (SAFT) bzw. des heuristisch begründeten Algorithmus des Synthetischen Apertur Radars (SAR). Anhand von Beispielen wird die Möglichkeiten der THz-TD-SAFT demonstriert und nachgewiesen, dass mit dem Rekonstruktionsansatz die künstlich eingebauten Fehlstellen bezüglich der Position und Größe geometrisch richtig im Tomogramm abgebildet werden können.
Pulsed thermography is a well-known non-destructive testing technique and has proven to be a valuable tool for evaluation of material defects. Material defects are often simulated by flat-bottom holes (FBH) or grooves. Typically, analytical 1D models are used to determine the defect depth of FBHs, grooves or delaminations. However, these models cannot take into account lateral heat flows, or only to a limited extent (semi-empirical model). Their applicability is therefore limited by the FBHs aspect ratio (diameter to remaining wall thickness), to ensure that the heat flow above the defect can still be described one-dimensionally. Additionally, the surfaces of semi-transparent materials have to be blackened to absorb the radiation energy on the surface of the material. Without surface coatings, these models cannot be used for semi-transparent materials. Available 1D analytical models for determination of sample or layer thicknesses also do not take into account lateral heat flows.
Here, we present an approach for quantitative determination of the geometry of FBHs or grooves in semi-transparent materials by considering lateral heat flow. For this purpose, the results of a numerical 2D model are fitted to experimental data, e.g., to determine simultaneously the defect depth of a FBH or groove and its diameter or width, respectively. The model considers semi-transparency of the sample within the wavelength range of the excitation source as well as of the IR camera and thermal losses at its surfaces. Heat transport by radiation within the sample is neglected. It supports the use of an arbitrary temporal shape of the heating pulse to properly describe the measurement conditions for different heat sources.