Result: Automated Data Processing in Non-destructive Testing
Further Information
Non-destructive inspections are repetitive, require focus, and are prone to human error, motivating automated evaluation methods.In this thesis, two approaches are investigated to automate the evaluation of non-destructive testing data. These approaches are based on deep learning and ultrasound wavefield simulations. The non-destructive testing methods examined include ultrasonic testing, thermography, and X-ray computed tomography. X-ray computed tomography serves as a reference for the other methods. Die Durchführung zerstörungsfreier Prüfungen ist oft monoton, erfordert ein hohes Maß an Konzentration und ist daher anfällig für Fehler. Dies motiviert die Entwicklung automatisierter Auswerteverfahren für Messdaten. In dieser Arbeit werden zwei Ansätze zur Automatisierung der Auswertung von Daten aus zerstörungsfreien Prüfungen untersucht, die auf Deep-Learning und Ultraschallsimulationen basieren. Die untersuchten Prüfmethoden sind Ultraschallprüfung, Thermografie und Röntgen-Computertomographie, wobei letztere als Referenzmethode dient.