3D Texturanalyse von Computertomographiedaten für die automatisierte Qualitätskontrolle von faserverstärkten Kunststoffen

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung der Qualität von Faserverbundkunststoffen (FVK). FVK sind Leichtbaumaterialien, die sich durch eine hohe Steifigkeit und Festigkeit auszeichnen. Aufgrund dieser Eigenschaften werden sie oft in sicherheitskritischen Bereichen eingesetzt, welche umfassende zerstörungsfreie Prüfmethoden erfordern. In der Arbeit wird dargelegt, dass die röntgenbasierte industrielle Computertomographie (CT) unter den zerstörungsfreien Prüfmethoden die umfangreichsten Informationen liefert. Es wird auf verschiedene geeignete CT-Auswertemethoden insbesondere zur Erkennung von Defekten und der Analyse der Faserorientierung eingegangen. Anhand der jeweiligen Schwächen dieser Verfahren wird die zu lösende Problemstellung abgeleitet. Die in der zweidimensionalen Bildverarbeitung weit verbreitete Texturanalyse stellt sich hierbei als geeignete Basis heraus, diese Probleme zu adressieren. Allerdings ist ein zweidimensionales Verfahren nicht ausreichend, um die komplexe dreidimensionale Struktur von FVK zu erfassen. Deshalb wird in der Arbeit eine neu entwickelte 3D Texturanalyse vorgestellt, die sowohl in der Lage ist Defekte zu erkennen, als auch Faserorientierungen zu bestimmen. Auch quantitative Informationen, wie die Defektposition und größe, sind aus den erzielten Ergebnissen des entwickelten Verfahrens ableitbar. Die in C++ implementierte 3D Texturanalyse zeigt bei der systematischen Untersuchung der Leistungsfähigkeit hinsichtlich Defekterkennung und Bestimmung der Faserorientierung gute Auswertungsergebnisse. Die Laufzeit des Verfahrens kann aufgrund der großen zu verarbeitenden Datenmenge bei der Computertomographie von wenigen Minuten auf über eine Stunde ansteigen. Hier sind weitere Optimierungen notwendig. Allgemein zeigt diese Arbeit, dass das umgesetzte Verfahren, nur durch Änderung der Parametrierung, sowohl zur Analyse der Struktur in Form der Faserorientierung, als auch zur Defekterkennung geeignet ist.

The present thesis deals with the examination of the quality of fibre-reinforced plastics. Fibre-reinforced plastics are modern lightweight materials, which offer a high stiffness and strength. Due to these properties, they are widespread in automotive and aerospace industry. These are safety areas, which require comprehensive non-destructive testing methods. This thesis outlines, that industrial X-ray computer tomography offers the most comprehensive information compared to other non-destructive testing methods. The objective and quantitative evaluation of computed tomography data is a challenge. Different methods especially for defect detection and analysis of fibre orientation are presented. The specific weaknesses of each of these methods leads to the addressed problems. The in 2D image processing widespread texture analysis turns out to be an appropriated base to solve these problems. However, a 2D method is not sufficient to analyse the complex 3D structure of fibre-reinforced plastics. Therefore, this thesis presents a newly developed 3D texture analysis, which detects defects and determines fibre orientation. Also quantitative information, like defect position and size, can be derived from the achieved results of the developed method. Systematic evaluation of the in C++ implemented 3D texture analysis shows positive results considering defect detection and determination of fibre orientation. Due to the large size of computed tomography data sets, the run time of the algorithm can increase from a few minutes to more than an hour. Future optimizations are necessary to address this. In general, this thesis makes clear, that the implemented algorithm is able to analyse the structure, in form of the fibre orientation, or detect defects, only by changing the parameter set.