Zerstörungsfreie Materialprüfung
Berlin, 21.-23. Mai 2001 -Berichtsband 75-CD
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Die automatische Auswertung von Durchstrahlungsbildern hat in den letzten Jahren bedeutende Fortschritte gemacht. Werden allerdings Tiefeninformationen benötigt, um die Qualität eines Objekts zu beurteilen, so ist der Informationsgehalt einer 2D-Röntgenaufnahme nicht ausreichend. Bildgebende Systeme, die mittels Röntgen-Computertomographie (CT) eine komplette dreidimensionale Erfassung von Objekten ermöglichen und vorwiegend aus der medizinischen Diagnostik bekannt sind, kommen zunehmend auch in der Industrie zum Einsatz. In der zerstörungsfreien Materialprüfung können dadurch die im Innern eines Prüfobjekts befindlichen Strukturen sichtbar gemacht und im Raum lokalisiert werden. Aufgrund kontinuierlicher Weiterentwicklungen in den Bereichen Mess- und Rekonstruktionstechnik sind mittlerweile CT-Anlagen für den industriellen Einsatz auf dem Markt verfügbar, die ein Objekt innerhalb von fünf bis zehn Minuten komplett tomographieren können. Um die durch eine CT gewonnenen Objektinformationen in der Prozeßoptimierung effektiv nutzen zu können, ist eine schnelle Auswertung der Daten erforderlich.
Die Auswertung der generierten Volumendaten erfolgt bisher zumeist visuell, oder anhand eines Vergleichs mit einem zugehörigen CAD-Datenmodell. Beide Vorgehensweisen besitzen jedoch Nachteile: Die visuelle Prüfung kann unter Umständen aufgrund der großen Datenmengen viel Zeit in Anspruch nehmen und ist kaum objektivierbar. Das Heranziehen von CAD-Daten als Referenz-Modell erlaubt nur eine Kontrolle des fertigen Endprodukts. Die Beurteilung von Zwischenstufen in der Produktion ist mit der zuletzt genannten Methode nur schwer möglich. Dies ist aber beispielsweise in der Gußteil-Fertigung wünschenswert, um unmittelbar nach dem Gießprozeß über die Art der Weiterverarbeitung zu entscheiden. Der Abgleich mit einem CAD-Modell erfordert zudem eine vorherige Bearbeitung der CT-Daten. Die benötigte Oberflächenextraktion, welche eine Interaktion mit dem Prüfer erfordert, und insbesondere die nachfolgende Registrierung nehmen sehr viel Rechenzeit in Anspruch, so dass sich letztendlich eine Gegenüberstellung der beiden Darstellungsformen im Stundenbereich bewegt. Hinzu kommt, dass die Oberflächen sehr kleiner Strukturen meist nicht extrahiert werden können. Dadurch entziehen sich Porositäten unterhalb einer bestimmten Mindestgröße einer Detektion mittels CAD-Datenabgleich.
Das hier vorgestellte Verfahren zur Porenfindung in Aluminiumgußteilen verfolgt einen anderen Ansatz. Dabei werden die Volumendaten des Prüflings nicht mit Hilfe eines vorher festgelegten, sondern anhand eines zur Laufzeit der Auswertung aus dem Objektvolumen generierten Referenz-Modells vermessen. Somit ist man unabhängig von Geometrie, Lage und Fertigungsstufe des Objekts. Da anstatt Struktur-Oberflächen zu vergleichen Grauwertstörungen in den Volumendaten untersucht werden, können auch Porositäten im Subpixelbereich detektiert werden. Durch die Bereitstellung verschiedener Prüfparameter wird eine objektive Kontrolle sichergestellt, die aufgrund des Wegfalls einer aufwendigen Transformation der Objektdarstellung und des Einsatzes einer kombinierten Filtermethode nur wenige Minuten in Anspruch nimmt.
Grundlage für die Auswertung der 3D-CT-Daten bildet ein System, das bereits sehr erfolgreich für die automatische 2D-Prüfung von Durchstrahlungsbildern von Aluminiumgußteilen eingesetzt wird [1,2,3]. Die in diesem System enthaltene Auswertungsstrategie wird nun schichtweise auf das gemessene Objektvolumen angewandt (Abb.1).
Abb 1: Schichtweise 2D-Auswertung von Volumendaten.
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Die Überprüfung jedes einzelnen 2D-Schichtbildes erfolgt in mehreren Schritten. Zunächst findet ein so genanntes Objekt-Labeling statt, d.h. es werden diejenigen Bildbereiche markiert, die zum Objekt gehören. Dies wird durch ein an die Volumendaten angepaßtes Segmentierungs-Verfahren realisiert. Somit kann man sich bei der darauffolgenden Suche nach Poren auf die gelabelten Regionen beschränken und die evtl. im Bildhintergrund liegenden, fehlerähnlichen Strukturen von vornherein als nicht relevant ausschließen.
Anschließend wird nach Fehlern bzw. Poren im Bild gesucht. Mit geeigneten Filtern wird die Schicht auf lokale Grauwertstörungen innerhalb des gelabelten Objektbereichs hin untersucht. Hierbei sind die Signifikanzschwellen für die Größe, Dichte und Grauwertabweichung der Störungen frei konfigurierbar, wodurch eine optimale Anpassung der Auswertung an das zu prüfende Aluminium-Bauteil gewährleistet wird.
Im nächsten Schritt werden die über der Signifikanzschwelle liegenden Grauwertstörungen genauer untersucht, um eventuell auftretende Pseudofehler zu eliminieren. Dabei werden Ecken und Kanten durch Anwendung entsprechender Filter im Objektbereich detektiert und als solche markiert. Aus der Menge der gefundenen Grauwertstörungen werden diejenigen gelöscht, die sich als Ecke oder Kante im Objekt herausstellen. Wiederum sind die Filterparameter frei wählbar, um ein optimales Auswertungsergebnis zu erzielen.
Nachdem die Auswertung die gesamten Volumendaten durchlaufen hat, liegen schichtweise die Informationen über Hintergrund, Objekt, und insbesondere der Defekte im Objekt vor (Abb.2). Daraus wird dann eine komplette dreidimensionale Charaktererisierung des Prüflings und der darin detektierten Fehler generiert, indem zusammenhängende Strukturen durch die einzelnen Schichten verfolgt und miteinander verknüpft werden. Nach dieser so genannten Blobanalyse werden den als Defekt erkannten Strukturen Fehlermerkmale zugeordnet. Diese beinhalten Volumen, Schwerpunkt, Masse, Momente, Formfaktoren, Art und Ausdehnung von Nachbarschaften der Fehlerstrukturen. Mit Hilfe dieser Beschreibung kann dann mittels geeigneter Prüfkriterien eine Aussage über die Qualität des kontrollierten Gußteils gemacht werden.
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Abb 2: Ergebnisse der 2D-Auswertung: a) Original; b) Objektbereich; c) Kanten; d) Ecken; e) potentielle Fehler.
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Bei einfach strukturierten Objekten erlaubt dieses System eine vollautomatische Auswertung von CT-Volumendaten. Im Falle komplex strukturierter Prüfobjekte ist eine Vorklassifizierung von kritischen Bauteilregionen möglich, wodurch das Prüfpersonal bei der visuellen Inspektion erheblich entlastet werden kann. Die Eliminierung bzw. Reduzierung von Rekonstruktions-Artefakten ist ein Ziel der weiteren Entwicklung des Systems. Nebenbei sei bemerkt, dass dieses System nach einer Modifikation der Parameter-Einstellungen auch erfolgreich bei der automatischen Inspektion von BGA-Lötstellen eingesetzt werden konnte.
Die CT-Daten der folgenden Beispiele wurden am Fraunhofer Entwicklungszentrum für Röntgentechnik, Projektgruppe Ultrafeinfocus-Röntgentechnologie Fürth, aus 400 Projektionen generiert. Die Volumen beinhalten 512x512x512 Voxel, wobei die Voxelgröße ca. 210m m3 beträgt. Der Zeitaufwand für eine solche Rekonstruktion inklusive der Aufnahmezeit beläuft sich auf weniger als 5 Minuten mit einem verteilten Rechnersystem aus 3 Dual-Prozessor-Maschinen. Die anschließende automatische Auswertung des gesamten CT-Volumens dauert in etwa 5-10 Minuten mit einem Dual-Prozessor-PC mit 800 MHz. Abbildung 5 zeigt das Ergebnis einer Gehäusedeckel-Prüfung, und in Abbildung 6 ist das Auswertungsresultat für ein Pumpengehäuse zu sehen.
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Abb 5: links: Objekt (Gehäusedeckel); mitte: Objektausschnitt; rechts: Ergebnis der Auswertung des Objektausschnitts (2,1 Volumenprozent Fehleranteil).
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Abb 6: links: Objekt (Pumpengehäuse); mitte: Objektausschnitt; rechts: Ergebnis der Auswertung des Objektausschnitts (1,2 Volumenprozent Fehleranteil).
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Das Hauptmerkmal des hier vorgestellten Systems zur automatischen Auswertung von 3D-CT Daten ist die referenzlose Prüfung, d.h. es sind keine a priori Informationen über das Prüfobjekt notwendig. Man ist unabhängig von Geometrie, Lage und Fertigungsstufe des Objekts. Im Gegensatz zur Prüfmethode mit CAD-Datenabgleich werden Grauwertstörungen in den Volumendaten untersucht, wodurch auch Porositäten im Subpixelbereich detektiert werden können. Durch die Bereitstellung verschiedener Prüfparameter wird eine objektive Kontrolle sichergestellt, die aufgrund des Wegfalls einer aufwendigen Transformation der Objektdarstellung und des Einsatzes einer kombinierten Filtermethode nur wenige Minuten in Anspruch nimmt.
| Herausgeber: DGfZP, Programmierung: NDT.net | START |
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