Deep Learning für die industrielle Computertomographie

Simulierte Fehler

Deep Learning für die industrielle Computertomographie

Die künstliche Intelligenz ist derzeit in aller Munde. Inwiefern sich ihre Methoden auch in der industriellen Computertomographie (CT) einsetzen lassen, ist derzeit Gegenstand eines Entwicklungsprojekts bei Volume Graphics. Der Hersteller von CT-Analysesoftware lässt sich dabei weit über die Schulter schauen.

Bild 1 | Drei Beispiele simulierter Defekte in Aluminiumgussbauteilen als Polygonnetze und CT-Grauwertbiler: Gasporen (l.) sind eher rund, Lunker (m.) eher zackig mit vielen Ecken, andere Hohlräume (r.) oft flach und gekrümmt. In das Training des künstlichen neuronalen Netzes gehen diese Merkmale mit ein. (Bild: Volume Graphics GmbH)

Es ist bisweilen eine Herausforderung, Defekte in einem mittels CT erstellten 3D-Volumen-Modell eines Bauteils zuverlässig zu erkennen und zu bewerten. Der Computertomograph blickt zwar tief, aber was er sieht, ist nicht immer klar. Das gilt insbesondere für komplexere Metall- und Mehrkomponentenbauteile. Auch erfahrene Qualitätstechniker kommen in kniffligen Fällen zu unterschiedlichen Einschätzungen. Was sind Unregelmäßigkeiten im Gefüge, was Artefakte oder wirkliche Materialdefekte? Gewiss, es lassen sich einige Parameter beim Scannen und bei der Auswertung feinjustieren, wobei das Augenmerk häufig auf bestimmte Regions of Interest (ROI) des untersuchten Objekts zu richten ist. Das ist die klassische Herangehensweise. Auch lässt sich die Qualität mit Hilfe der Auflösung und der Scanzeit steuern – je hochauflösender und länger die Scans, desto klarer bilden sich Defekte ab. Doch diese Maßnahmen, wie auch häufige Justageprozeduren, nehmen viel Zeit in Anspruch und verursachen Kosten. Gerade in der produktionsnahen Anwendung, wo vollautomatische Auswertungen verlangt werden, hat die Qualitätssicherung eines nicht: Zeit. Der Produktionstakt steht über allem. Dr. Sven Gondrom-Linke, Head of Technical Consulting bei Volume Graphics: „Die klassische Methode in der Defekterkennung ist innerhalb vollautomatischer Szenarien limitiert. Sie verlangt von den CT-Daten eine Mindestqualität, manuelle Auswertungen führen außerdem zu subjektiv gefärbten Ergebnissen. Die Konsequenz ist, wir benötigen eine Methode, die auch bei geringerer Bildqualität Bauteilfehler zuverlässig findet, unabhängig von äußeren Einflüssen.“

Bild 2 | Bei realistisch simulierten Defekten sind die Voxel, die zum Defekt gehören, bekannt. V.l.n.r.: Simulierte CT-Aufnahme, präzises Defekt-Polygonnetz, präzise Annotation für jedes Voxel. (Bild: Volume Graphics GmbH)

Deep Learning für CT

Ein Seitenblick auf andere Bereiche der Technik mit ähnlichen Ausgangslagen führt zum Thema Deep Learning. Das autonome Fahren, die Sprach- oder Bilderkennung, um nur drei Beispiele zu nennen, bedienen sich dieser Methode schon seit längerem. Sie ist eine Variante des Machine Learnings. Beides fällt unter den Oberbegriff der künstlichen Intelligenz, wobei die Deep-Learning-Methode auf künstlichen neuronalen Netzen (KNN) fußt. Das Vorbild dieser Netze, die im Übrigen bereits seit den 1940er Jahren bekannt sind, ist das Gehirn. Was in der Biologie die Neuronen bzw. Nervenzellen sind, sind in der künstlichen Welt miteinander verknüpfte mathematische Funktionen, die je nach Input einen bestimmten Output berechnen. Bei einer Anwendung in der CT-basierten Defekterkennung hätte so ein Netz die Aufgabe, Materialfehler zu finden und zu kennzeichnen. Intern arbeitet ein KNN mit Gewichtungen, d.h. nach Überschreiten eines bestimmten Schwellenwertes, wird ein entsprechender Output weitergegeben. Das Gebilde benötigt dafür so etwas wie ein Gedächtnis. Auf eine Anwendung in der CT bezogen bedeutet dies: das KNN ist mit Defektdaten zu trainieren. „Als Hauptarbeit beim Aufbau eines KNN für unsere Zwecke hat sich die Aufbereitung der Trainingsdaten erwiesen“, sagt Dr. Sven Gondrom-Linke. „Es macht bei der Erstellung eines speziellen neuronalen Netzes daher Sinn, das zu untersuchende Bauteilespektrum einzugrenzen. Wir entschieden uns, den Fokus zunächst einmal auf Bauteile aus Leichtmetallguss mit typischen Materialfehlern wie Gasporen, Lunker etc. zu richten.“

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Volume Graphics GmbH
www.volumegraphics.com

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