Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWMBeschreibung
Computertomografie (CT) wird für die Untersuchung von Baustoffen seit circa zehn Jahren verstärkt eingesetzt, z.B. um Risse und andere Schädigungen an Bohrkernen und Mörtelproben, sowie Mikrostruktur, Rissentstehung und -ausbreitung räumlich und zerstörungsfrei zu analysieren. Noch werden im Auftrag relativ kleine Proben untersucht, in manchen Fällen sogar mit nur wenigen Millimetern Kantenlänge. Da Beton ein sehr heterogenes Material ist, müssen größere Volumina abgebildet und analysiert werden, um repräsentative Daten zu gewinnen. Die TU Kaiserslautern hat bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) ein weltweit einmaliges Großgerät für »Computertomografie zur Untersuchung von Tragwerken unter Laststeigerung« eingeworben.
Eines der ersten und wichtigsten Anwendungsszenarien dieses Geräts ist die 3D-Abbildung der Rissentwicklung in Betonbalken während eines 4-Punkt-Biegeversuchs. Unsere umfangreiche 3D-Bildverarbeitungs- und -analysesoftware wird derzeit ertüchtigt, mit den anfallenden riesigen Datenmengen effizient umzugehen. Parallel dazu werden im BMBF-geförderten Projekt »Detektion von Anomalien in Bilddaten« (DAnoBi) mathematische und statistische Methoden entwickelt, um robust und automatisierbar Rissstrukturen in Beton anhand computertomografischer Daten zu finden und vollständig zu erfassen.
Das Promotionsvorhaben soll die Expertise der Bauingenieure direkt mit der 3D-Bildanalyse verknüpfen, um komplexe Algorithmen optimal auszuwählen und parametrisieren, Zwischenergebnisse korrekt zu bewerten und Fehler möglichst früh zu korrigieren. Dazu wird ein KI-Assistent entwickelt, der den erwarteten Arbeitsablauf und Datenfluss erlernt, sowie erwartete Zwischenergebnisse und typische Fehlerbilder. Für den Anwendungsfall »Risse aus 4-Punkt-Biegeversuch« wird er trainiert
- anhand von Probenbeschaffenheit (Dimensionen, Materialmischung) und CT-Messparametern die Bilddatenqualität zu bewerten
- anhand der Bilddaten und der Analyseaufgabe, Vorverarbeitungs- und Analysealgorithmen auszuwählen und zu parametrisieren
- problematische (Zwischen)Ergebnisse zu detektieren und Lösungsvorschläge zu machen.
Die Künstliche Intelligenz soll am Ende bei Überwachung und Steuerung des gesamten Experiments von Einbringen der Probe bis zu Visualisierung und grafischer Darstellung der Ergebnisse assistieren. Zunächst liegt der Fokus auf der Bildanalyse, d.h. nach der tomografischen Rekonstruktion der Bilddaten, um den Rahmen einer Promotion nicht zu sprengen.