Künstliche Intelligenz in der zerstörungsfreien Prüfung

12:00: KI in der Magnetpulver-Prüfung | H. Rast

Die Magnetpulverprüfung (MT) wird seit über 80 Jahren in der zerstörungsfreien Prüfung eingesetzt. Obwohl es bereits im letzten Jahrhundert Versuche gab diese zu automatisieren, wird sie auch heute noch weitestgehend manuell durchgeführt. Viele Schmieden und Gießereien weisen bereits einen sehr hohen Automatisierungsgrad in der Fertigung auf, so dass der größte Teil des Personalaufwands auf die Endkontrolle entfällt. Diese Betriebe stehen unter zunehmen vor dem Problem ausreichend qualifiziertes Personal zu finden und gleichzeitig die Kosten gering zu halten. Durch diesen steigenden Druck mehren sich in den letzten Jahren Anfragen bei den Prüfanlagenherstellern nach vollautomatischen MT-Systemen.

Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) im letzten Jahrzehnt zeigen einen vielversprechenden Weg, um die automatisierte Erkennung von Anzeigen (automated defect regognition AutoDR) in MT-Systemen zu realisieren. Die KI-Methode des Deep Learning verwendet neuronale Netze, die das Funktionsprinzip eines menschlichen Gehirns simulieren und durch eine große Datenmenge trainiert werden, in diesem Fall mit annotierten Bildern von Rissanzeigen. Nach dem Training ist das Netzwerk in der Lage, Rissanzeigen unabhängig von der Bauteilgeometrie oder der Rissposition am Bauteil selbst zu erkennen.

Der Vortrag zeigt das von KARL DEUTSCH entwickelte KI-System CRACKVIEW AI für die automatisierte Anzeigenerkennung (AutoDR) in der Magnetpulverprüfung und stellt Ergebnisse aus seiner Anwendung vor.