Fraunhofer-Gesellschaft

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Akustische Mustererkennung für die ZfP

Acoustic pattern recognition for non-destructive testing
 
: Tschöpe, C.; Wolff, M.; Hoffmann, R.

MP materials testing 51 (2009), No.10, pp.701-704
ISSN: 0025-5300
German
Journal Article
Fraunhofer IZFP, Institutsteil Dresden ( IKTS-MD) ()

Abstract
Zur automatischen Beurteilung von Prüfobjekten wird die Eignung akustischer Mustererkennungsverfahren untersucht. Eine relevante Anwendung liegt dabei in der Zustandsüberwachung von Konstruktionselementen für Flugzeuge. An zwei typischen Flugzeugkonstruktionsmaterialien wurden Experimente mit dem Ziel durchgeführt, Beschädigungen sicher zu erkennen und, wenn möglich, eine Abschätzung des Grades zu geben. Nach Merkmalextraktion und -kompression erfolgte eine Modellierung der Messsignale mit Hidden-Markov-Modellen (HMM) und Support Vector Machines (SVM). Sowohl mit HMM als auch mit SVM konnten alle getesteten Fehler sicher erkannt werden. HMM sind besonders zur Abschätzung des Beschädigungsgrads, SVM zur Erkennung geringfügiger Beschädigungen geeignet.

 

Acoustic Pattern Recognition for Non-Destructive Testing. In our recent research we have investigated the suitability of acoustic pattern recognition techniques for non-destructive testing. In this paper we focus on the important application of structural health monitoring of airplane parts. Our experiments aimed at automatically detecting fissures and impacts in aluminum and carbon fiber reinforced plastic and at assessing the severity of such damage. The pattern recognition is based on ultrasound signals, and involves a feature extraction and classification using Hidden Markov Models (HMM) or Support Vector Machines (SVM). Both, HMM and SVM based pattern recognizers, proved to be capable of securely detecting all tested structural damages. The HMM is especially well suitable for the degree of damage, whereas the SVM is able to detect very small fissures or impacts.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-148533.html