Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Die Detektion bzw. Charakterisierung von Oberflächenrissen in Stahl ist eine herausfordernde Aufgabe für die zerstörungsfreie Prüfung. Dies gilt insbesondere, wenn eine solche Prüfung bereits während der Produktion selbst erfolgen soll. Die hier vorgefundenen Randbedingungen, wie z.B. die hohen Probentemperaturen (>700°C) oder Vorschubgeschwindigkeiten von bis zu 0,9 m/min, machen die Anwendung etablierter und vor allem berührender ZfP-Methoden praktisch meist unmöglich. Laser-thermografische Verfahren können hier eine Alternative bieten, da sie berührungslos und schnell arbeiten. Wir stellen die Ergebnisse einer Weiterentwicklung der Laser-thermografischen Prüfung vor, bei der die Anwendbarkeit bzw. die Übertragbarkeit der Methode auf die Bedingungen der Stahlproduktion untersucht wurde.
Neben der Simulation der Produktionsbedingungen im Labor und der experimentellen Untersuchung der entscheidenden Einflussgrößen, wurden umfangreiche FEM-Simulationen durchgeführt. Mit Hilfe dieser theoretischen und experimentellen Ergebnisse wurde das Verfahren auch hinsichtlich der Analyse-Algorithmen weiterentwickelt, um eine zuverlässige und schnelle In-Line Prüfung während des Produktionsprozesses zu ermöglichen. Um zudem die Fähigkeiten der Thermografiekamera für schnelle online-Messungen und ihre Integrierbarkeit in verschiedene Anwendungssysteme zu verbessern, wurde die für die Verarbeitung der Detektordaten erforderliche Non-Uniformity Correction der Pixeldaten auf schneller Spezialhardware innerhalb der Kamera implementiert.
The aim of this work is to illustrate the contribution of signal processing techniques in the field of Non-Destructive Evaluation. A component’s life evaluation is inevitably related to the presence of flaws in it. The detection and characterization of cracks prior to damage is a technologically and economically significant task and is of very importance when it comes to safety-relevant measures. The Laser Thermography is the most effective and advanced thermography method for Non-Destructive Evaluation. High capability for the detection of surface cracks and for the characterization of the geometry of artificial surface flaws in metallic samples of laser thermography is particularly encouraging. This is one of the non- contacting, fast and real time detection method. The presence of a vertical surface breaking crack will disturb the thermal footprint. The data processing method plays vital role in fast detection of the surface and sub-surface cracks.
Currently in laser thermographic inspection lacks a compromising data processing algorithm which is necessary for the fast crack detection and also the analysis of data is done as part of post processing. In this work we introduced a raw data based image processing algorithm which results precise, better and fast crack detection. The algorithm we developed gives better results in both experimental and modeling data. By applying this algorithm we carried out a detailed investigation Variation of thermal contrast with crack parameters like depth and width. The algorithm we developed is applied for various surface temperature data from the 2D scanning model and also validated credibility of algorithm with experimental data.