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Enhanced crack detection method using Convolutional Neural Networks for Varestraint type tests
(2023)
Varstraint type tests are globally established in the measurement of hot cracking susceptibility of welds. Evaluation of such tests is done under a light microscope and can be heavily influenced by human subjectivity. To reduce the human error source in evaluation, a concept based on Convolutional Neural Networks (CNNs) is proposed. An AI was constructed and trained on self-produced data to detect and segment cracks in microscope images. The advantages, besides a faster evaluation, include higher precision and the availability of data that was not available before.
Der MVT-Test ist die an der BAM entwickelte und genutzte Version des Varestraint-Tests der weltweit für die Charakterisierung der Erstarrungsrissanfälligkeit von Schweißzusätzen und Legierungen eingesetzt wird. Die Auswertung solcher Tests erfolgt klassisch unter dem Lichtmikroskop. Durch Automatisierung des Auswerteprozesses mit KI kann der Informationsgehalt des Tests besser ausgeschöpft und eine höhere Vergleichbarkeit zwischen Testergebnissen gewährleistet werden.
Der modifizierte Varestraint-Transvarestraint-Test (MVT-Test) ist die an der BAM vorherrschende Version des Varestraint-Tests der weltweit Anwendung findet. Die Auswertung des Tests erfolgt durch Messen von Risslängen unter dem Lichtmikroskop. Der Vortrag beleuchtet Theorien über die Aussagekraft der Messung, stellt neue Herangehensweisen vor und vergleicht diese anhand von Beispielen.
Der Modifizierte Varestraint-Transvarestraint-Test wird an der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung als Variante des Varestraint-Tests verwendet. Die Auswertung dieser Tests findet klassisch durch Abmessungen der entstandenen Risse unter dem Lichtmikroskop statt. Eine solche Auswertung ist aufwendig und fehleranfällig. Convolutional Neural Networks können trainiert werden, um die Risse auf digitalen Bildern zu segmentieren, wodurch der menschliche Fehler in der Auswertung eliminiert werden kann. Die Ergebnisse können durch Overlay mit den Originalbildern verglichen werden.
Durch die Anwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) kann die Auswertung von Modifizierten Varestraint-Transvarestraint-Tests (MVT) erheblich verbessert werden. Im MVT-Test werden Proben während des Schweißvorgangs über einen Zylinder gebogen. Die auf der Oberfläche der Probe sichtbare Rissstruktur gibt über Parameter wie die Gesamtrisslänge Auskunft über die Erstarrungsrissbeständigkeit der verwendeten Kombination aus Grundstoff, Schweißzusatz und Schweißparametern. Jedoch kann eine Auswertung unter dem Mikroskop sehr aufwendig sein und je nach Beobachter unterschiedliche Ergebnisse liefern. Mit Hilfe von CNNs wird die Auswertung der Risse automatisiert was Genauigkeit, Geschwindigkeit und Vergleichbarkeit verbessert.
Die im MVT-Test standardmäßig erfasste Gesamtrisslänge erlaubt keine direkten Rückschlüsse auf die Heißrissanfälligkeit des untersuchten Werkstoffs. Der vorliegende Beitrag erläutert, inwiefern aus der Morphologie von Oberflächenrissen an MVT-Proben dennoch auf das Werkstoffverhalten geschlossen werden kann.
Solidification cracking of metals is a well-researched topic in the field of welding science. A material’s susceptibility to solidification cracking can be tested using numerous different specialized test procedures, one of which is the Modified Varestraint-/Transvarestraint test (MVT). It was developed at BAM in 1982 and is internationally standardised. Over the decades, this test has been extensively used to characterise the solidification cracking resistance of many different materials.
The present study was conducted to further investigate the influences of the standardised MVT testing parameters, as well as the characteristics of evaluation methods on the results. Several different high alloyed martensitic LTT (low transformation temperature) filler materials, CrNi and CrMn type, were used. In previous pilot studies, these alloys have shown a rather distinctive solidification cracking behaviour.
First, the effects of different process parameter sets on the solidification cracking response were measured using the standard approach. Subsequently, μCT scans were performed on the specimens. The results consistently show sub surface cracking, to significant, yet varying extents. Different Primary solidification types were found using WDX-analysis, an aspect that is regarded to be the main difference between the CrNi- and CrMn-type materials and their cracking characteristics.
Results show that when it comes to testing of modern high-performance alloys, one set of standard MVT testing parameters might not be equally suitable for all materials. Also, to properly accommodate different solidification types, sub-surface cracking has to be taken into account.
Für moderne Hochleistungswerkstoffe scheinen Standardparameter der Erstarrungsrissprüfung mittels MVT-Test in vielen Fällen ungeeignet. Dieser Vortrag erläutert die charakteristischen Besonderheiten der betrachteten Werkstoffe, und zeigt überdies alternative Analysemethoden auf, mit denen fehlerhafte Einschätzungen von Erstarrungsrissanfälligkeiten vermieden werden können.
Ermittlung eines allgemeingültigen Erstarrungsrisskennwerts durch Abstraktion gängiger Heißrisstests
(2017)
Ergebnisse von Untersuchungen zur Heißrissanfälligkeit metallischer Werkstoffe, die aus gängigen Heißrisstests gewonnen wurden, sind i.A. schlecht mit Ergebnissen aus anderen Testverfahren vergleichbar. Darüber hinaus ist die Fehlererkennungsgenauigkeit der etablierten Testverfahren mitunter dürftig. Auch die Übertragbarkeit der rein Werkstoff-orientieren Testergebnisse auf reale Bauteile gestaltet sich schwierig. Insgesamt ist das Phänomen der Heißrissbildung nicht ausreichend erforscht und verstanden, als dass es in Konstruktion und/oder Bauteilfertigung vorhergesagt werden könnte.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Abstraktion gängiger Testverfahren, um verfahrensspezifische Einflüsse möglichst zu eliminieren, sodass eine universellere Beurteilung von Werkstoffen vorgenommen werden kann. Die gewonnenen Ergebnisse können so besser für Simulationen bzw. Vorhersagen der Heißrissanfälligkeit realer Bauteile herangezogen werden.