In der Baustofftechnologie wird seit vielen Jahren die Computertomografie genutzt, um an kleinformatigen Proben Kenntnisse über die Gefügestruktur von Baustoffen und deren Veränderung unter verschiedenen Expositionen zu gewinnen. Um aber mit der Röntgentechnologie zu einer Verbesserung des Verständnisses des Trag- und Verformungsverhaltens von ganzen Bauteilen kommen zu können, fehlen bisher entsprechend konfigurierte Geräte. Der vorliegenden DFG-Ausschreibung folgend wurde deshalb ein völlig neuartiges Tomografie-Portal (TOP) konzipiert, das Bauteile mit realen Abmessungen unter Laststeigerung mit hoher Auflösegenauigkeit tomografieren kann. Es setzt auf eine hohe Strahlungsenergie, wie sie unverzichtbar ist, um zum Beispiel stabförmige Stahlbetonbauteile mit Querschnittsabmessungen von mindestens 30 x 30 cm durchleuchten und Risse von 0,1 mm Breite abbilden zu können. Zusätzlich wurde eine zweite Strahlenquelle integriert, die bei kleineren Abmessungen oder weniger anspruchsvollen Materialien noch höhere Auflösungen erlaubt. Die Auslegung wurde als interdisziplinäre Aufgabe begriffen. Es waren Aufgabenstellungen im Bauwesen, die Maschinen-, Röntgen- und Messtechnik, Kalibrierungsverfahren, die mathematische Rekonstruktion der Rohdaten, deren visuelle Aufbereitung und Weiterverarbeitung auf Hochleistungsrechnern sowie eine allgemein zugängliche Bereitstellung von Forschungsergebnissen zu bedenken.

Projektpartner:

Professor Dr.-Ing. Jürgen Schnell

Professor Dr.-Ing. Manfred Curbach

Professor Dr.-Ing. Josef Hegger

Professorin Dr. Heike Leitte

Professor Dr.-Ing. Harald S. Müller

Professor Dr.-Ing. Ralf Müller

Professor Dr.-Ing. Matthias Pahn

Professor Dr.-Ing. Jörg Seewig

Professor Dr.-Ing. Christos Vrettos

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, Methoden für die Detektion von Anomalien in großen Bilddaten zu entwickeln. Dabei kann es sich z.B. um Mikrorisse in Betonträgern, Materialverdichtungen in textiler Bahnware oder lokale Faserfehlorientierungen in Bauteilen aus faserverstärktem Kunststoff handeln.

Dazu sollen Methoden des maschinellen Lernens, Modellierung der Strukturen und der Bildgebung sowie statistische Methoden für die Detektion von Auffälligkeiten kombiniert werden. In allen genannten Fällen variiert die Struktur stark. Es müssen daher Methoden und Maße entwickelt werden, um objektiv, robust und wiederholbar zu entscheiden, was eine Anomalie, d.h. eine signifikante Abweichung, ist. Die zu detektierenden Anomalien treten sowohl im statistischen Sinne als auch räumlich selten auf. Deshalb mangelt es für rein auf machine learning (ML) beruhende Lösungen an Trainingsdaten, deren Annotation zudem sehr schwierig ist. Ein Ausweg ist Training anhand realitätsnaher simulierter Daten, da in diesem Fall ausreichend viele Daten generiert werden können und die Grundwahrheit unmittelbar zur Verfügung steht.

Ein alternativer Ansatz besteht darin, statistische Methoden zur Strukturbruch-Erkennung in Zeitreihen zur Detektion räumlicher Anomalien zu adaptieren. Aus der räumlichen Komponente der Bilddaten ergeben sich dabei neue Aufgaben, etwa das Erkennen komplex geformter Anomalieregionen, die im Projekt ebenfalls gelöst werden sollen.

Im Fokus der geplanten Forschungsarbeiten steht die Detektion von Rissen in Betonbauteilen, da diese Fragestellung von großer praktischer Relevanz, aber auch besonders schwierig im methodischen Sinne ist. Es wird erwartet, dass ML und statistische Methoden für die Lösung dieses konkreten Problems auf die oben genannten weiteren Anwendungsfälle übertragbar sind. Modelle für Beton- und Rissstrukturen hingegen sind problemspezifisch, stellen jedoch bereits in dieser thematischen Einschränkung eine große Herausforderung dar.

Projektpartner:

Universität Ulm

Otto von Guericke-Universität Magdeburg

Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM

BORAPA Ingenieurgesellschaft mbH

MKT Metall-Kunststoff-Technik GmbH & Co KG

C-Con GmbH & Co KG

Dr. Ketterer Ingenieurgesellschaft mbH

Heinze CobiaxDeutschland GmbH

Bekaert GmbH