Cognitive sensor systems for NDE 4.0: Technology, AI embedding, validation and qualification

Cognitive sensor systems (CSS) determine the future of inspection and monitoring systems for the nondestructive evaluation (NDE) of material states and their properties and key enabler of NDE 4.0 activities. CSS generate a complete NDE 4.0 data and information ecosystem, i. e. they are part of the materials data space and they are integrated in the concepts of Industry 4.0 (I4.0). Thus, they are elements of the Industrial Internet of Things (IIoT) and of the required interfaces. Applied Artificial Intelligence (AI) is a key element for the development of cognitive NDE 4.0 sensor systems. On the one side, AI can be embedded in the sensor's microelectronics (e. g. neuromorphic hardware architectures) and on the other side, applied AI is essential for software modules in order to produce end-userinformation by fusing multi-mode sensor data and measurements. Besides of applied AI, trusted AI also plays an important role in CSS, as it is able to provide reliable and trustworthy data evaluation decisions for the end user. For this recently rapidly growing demand of performant and reliable CSS, specific requirements have to be fulfilled for validation and qualification of their correct function. The concept for quality assurance of NDE 4.0 sensor and inspection systems has to cover all of the functional subsystems, i. e. data acquisition, data processing, data evaluation and data transfer etc. Approaches to these objectives are presented in this paper after giving an overview on the most important elements of CSS for NDE 4.0 applications. Reliable and safe microelectronics is a further issue in the qualification process for CSS.

Kognitive Sensorsysteme (KSS) sind maßgebliche Wegbereiter für Entwicklungen zur zerstörungsfreien Erfassung und Bewertung von Materialzuständen.
Erst durch KSS und durch Einbettung der von ihnen generierten Informationen in digitale Datenplattformen im Konzept von Industrie 4.0 lässt sich der Materialzyklus vollständig beschreiben. Die so erzeugte digitale Produktakte erlaubt die Optimierung in jeder Phase und entlang des gesamten Material- und Produkt- Lebenskreislaufs (vom Rohstoff bis zum Recycling/Wiederverwertung). Erst durch KSS und ihre Integration in das industrielle Internet der Dinge (IIoT) wird das Modell der (digitalisierten) Material-Kreislaufwirtschaft ermöglicht. Die klassische zerstörungsfreie Mess- und Prüftechnik (ZFP) erfährt dabei einen dramatischen technologischen Wandel. Eingebettete künstliche Intelligenz (KI) sowohl auf der Mikro-Elektronikebene (neuromorphe Hardware) als auch auf Software-Ebene ist neben der beherrschten Prüfphysik bestimmend für zukunftsweisende KSS. Für den industrietauglichen und rechtssicheren Einsatz
solcher Sensorsysteme sind Validierungsvorschriften sowie Normen und Standards zur Überprüfung bzw. (Bescheinigung) der korrekten Funktion (d. h. der integrierten Datenbewertung und Material-Zustandsinformation) unabdingbar. Dazu müssen alle Teilsysteme beginnend von der Datenakquisition (Messung am Sensor) über die Signal- und Datenverarbeitung bis hin zur anwendungsspezifischen Informationsaufbereitung (Bewertung) nach objektiven Vorgehensweisen überprüfbar sein und zertifiziert werden. Der vorliegende Beitrag stellt die wichtigsten Technologie-Module von KSS und aktuelle Konzepte zu ihrer Validierung und Zertifizierung vor.