Fraunhofer-Gesellschaft

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Optimierung der Oberflächenrissprüfung mit induktiv angeregter Thermografie durch neuartige Anregungsmodule

 
: Ehlen, Andreas; Netzelmann, Udo; Valeske, Bernd; Finckbohner, Michael

:
Fulltext urn:nbn:de:0011-n-5490358 (1.0 MByte PDF)
MD5 Fingerprint: 1ba310801a9d3173482b95f4853a74df
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Created on: 19.6.2019


Erhard, Anton (Hrsg.) ; Deutsche Gesellschaft für Zerstörungsfreie Prüfung e.V. -DGZfP-, Berlin:
DACH-Jahrestagung 2019 : Zerstörungsfreie Materialprüfung; 27. - 29. Mai 2019, Friedrichshafen; USB-Stick
Berlin: DGZfP, 2019 (DGZfP-Berichtsbände 171)
ISBN: 978-3-947971-02-2
Paper Di.2.A.1, 11 pp.
DACH-Jahrestagung <2019, Friedrichshafen>
German
Conference Paper, Electronic Publication
Fraunhofer IZFP ()
Induktions-Thermografie; Oberflächenriss; Mehrfrequenz-Spulen-Array-Technik

Abstract
Die Zustandserfassung digitaler Produktinformationen ist essentiell für die Einbettung einer fortschrittlichen und produktionsbegleitenden Qualitätssicherung. Ein Beispiel hierfür ist die berührungslose Erfassung von Oberflächenrissen an Bahnrädern von Hochgeschwindigkeitszügen, mit Hilfe der bildgebenden, vollautomatisierbaren Induktions-Thermografie. Dieses Verfahren ermöglicht mittels intelligenter Signal- und Bildauswertung sowohl einen zuverlässigen und objektiven Nachweis von Oberflächenfehlern, als auch die Erstellung einer digitalen Ergebnisdokumentation. Perspektivisches Ziel ist die Weiterentwicklung der induktiven Anregung durch die Einführung einer Mehrfrequenz-Spulen-Array-Technik. Hierfür müssen sowohl die Ansteuerung des Induktors, als auch die Bauform der Spule optimiert werden. Eine Spulen-Array-Anordnung erlaubt die Induktion eines rotierenden Wirbelstromfeldes in das zu prüfende (leitfähige) Material und damit, die richtungsunabhängige Erfassung von Oberflächenrissen. Um das Potential der gewonnenen Mehrinformationen zu nutzen, werden darüber hinaus neue Algorithmen zur automatisierten Signal- und Bildauswertung, inklusive Segmentierung, Klassifizierung und Fehlererkennung, benötigt. Die Verwendung unterschiedlicher Anregungsfrequenzen und der Einsatz intelligenter Auswertealgorithmen ermöglicht eine verbesserte Detektion von Oberflächenfehlern. Die so gewonnenen Informationen fließen abschließend als a priori Wissen in die anschließenden Verarbeitungsschritte ein und können zur weiteren Optimierung des Produktionsprozesses genutzt werden. In dieser Publikation werden erste Erkenntnisse und Ergebnisse der Forschungsarbeit, auch unter Zuhilfenahme von Simulationsmodellen, vorgestellt.

: http://publica.fraunhofer.de/documents/N-549035.html