Wir berichten von dem Einsatz der Mehrfrequenztechnik, um mittels mehr Information eine sichere Fehlerklassifizierung bei der Prüfung von genieteten Mehrlagenstrukturen aus dem Flugzeugbau mit Materialstärken von bis zu 20 mm gewinnen zu können. Hierzu sind Simulationen zu optimalen Anregungsfrequenzen und Phasenlagen durchgeführt worden, die es erlauben das Bolzen/Nieten- Signal von dem Fehlersignal ausreichend zu trennen. Es wurden über 150 Messungen an genieteten Mehrlagenstrukturen mit am Bolzen angrenzenden Materialfehlern durchgeführt. Aus den Meßkurven der Materialfehler mit unterschiedlicher Größe und Tiefenlage wurden markante Merkmale extrahiert. Die Qualität und Zuverlässigkeit der einzelnen Merkmale wurde mit einer eigens hierfür entwickelten Software geprüft. Der hieraus entwickelte optimale Merkmalsvektor dient dann zur Klassifikation des Materialfehlers, die mit einem sogenannten "General Regression Neural Network" (GRNN) durchgeführt wird.