Ein Verfahren zur Unterscheidung von Gieß- und Pseudofehlern in Röntgenbildern in heterogenen verteilten Systemen

In der industriellen Qualitätssicherung übernehmen zunehmend vollautomatische Systeme die Prüfung von Gussteilen zum Auffinden von Defekten. Größtes Problem der sich derzeit im Einsatz befindenden Verfahren ist die Sicherstellung einer hundertprozentigen Detektionssicherheit für relevante Defekte bei einer gleichzeitig akzeptablen Pseudofehlerrate. Die hier vorgestellte Arbeit beschäftigt sich deshalb mit einem von vier Verarbeitungsschritten eines vollautomatischen Röntgenprüfsystems. Dieser hat die Aufgabe, Gießfehler von Pseudofehlern zu unterscheiden. Als alternative Methoden zum Stand der Technik kommen Verfahren der Texturanalyse auf Basis statistischer Verfahren und eine Frequenzanalyse mittels Fast Fourier- und Wavelet-Transformation zum Einsatz. Um die verschiedenen Verfahren flexibel einsetzen und bewerten zu können, wird ein modulares, flexibles Klassifikationssystem (MFleKs) entwickelt. Um dem Aspekt der Echtzeitfähigkeit der rechenintensiven Klassifikationsverfahren Rechnung zu tragen, wird eine Vorgehensweise zur Lastverteilung von Bildverarbeitungsaufgaben entwickelt. Speziell werden dabei heterogene Rechnernetze berücksichtigt, wie sie im Umfeld gewachsener Strukturen vorzufinden sind. Die Methodik verteilt die Rechenlast entsprechend der Leistungsfähigkeit der vernetzten Einzelsysteme und unter Berücksichtigung der Einflussgrößen der Bildverarbeitung mit Hilfe von funktionsabhängigen Architekturfaktoren (FABAF). Die Kombination der Klassifikationsverfahren und der funktionsabhängigen Lastverteilung erfüllt industrielle Anforderungen bezüglich der Klassifikationsleistung eines automatischen Röntgenprüfsystems.