In autonomen Fahrzeugen ist der Mensch nur noch Mitfahrer. Das Auto steuert selbst\u00e4ndig und erkennt Hindernisse und Gefahren. Damit das Fahrzeug seine Umwelt erkennen kann, ersetzen optische Sensoren das Auge des Fahrers. Ein Forscherteam am Fraunhofer-Institut f\u00fcr Photonische Mikrosysteme IPMS in Dresden entwickelt Mikroscannerspiegel (MEMS-Scanner), die ihre Umgebung zuverl\u00e4ssig und st\u00f6rungsfrei wahrnehmen k\u00f6nnen und gleichzeitig klein und integrierbar sind. Die Vision eines sicheren autonomen Fahrens r\u00fcckt damit in greifbare N\u00e4he. Auf der Weltleitmesse f\u00fcr Entwicklung und Fertigung von Elektronik Productronica vom 12. bis 15. November 2019 in M\u00fcnchen stellt das Fraunhofer IPMS seine aktuellen Entwicklungen der breiten Fach\u00f6ffentlichkeit vor.<\/b><\/p>\n
Die Shearografie ist ein ber\u00fchrungs- und zerst\u00f6rungsfreies Pr\u00fcfverfahren (ZfP), das mittels Laserlicht kleinste Oberfl\u00e4chenverformungen messtechnisch erfassen kann. Diese Oberfl\u00e4chenverformungen werden durch extern aufgebrachte mechanische oder thermische Belastungen erzeugt und sind abh\u00e4ngig von der inneren Struktur des Bauteils bzw. vorhandenen Fehlstellen. Im Ergebnis lassen sich interne Defekte wie z. B. Poren und Risse erkennen oder die Haftungsqualit\u00e4t von Klebverbindungen zerst\u00f6rungsfrei beschreiben.<\/p>\n
Die Durchf\u00fchrung der Messungen und die Interpretation der Ergebnisse erfordern aktuell jedoch spezielles Fachwissen. Dies schr\u00e4nkt die Akzeptanz des Verfahrens bei Nutzern au\u00dferhalb des akademischen Umfeldes oftmals ein.<\/p>\n
Daher arbeiten das Kunststoff-Zentrum SKZ und das Institut f\u00fcr Leichtbau und Kunststofftechnik (ILK) der TU Dresden gemeinsam an der Erh\u00f6hung der Benutzerfreundlichkeit durch eine Automatisierung der Messeinstellung, -durchf\u00fchrung und Ergebnisinterpretation mit Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz (KI). Somit soll vor allem kleinen und mittleren Unternehmen der direkte Zugang zur Shearografie erleichtert werden.<\/p>\n
Die im Rahmen des Projektes genutzten Methoden des DeepLearnings als eine Form des Maschinellen Lernens bieten die M\u00f6glichkeit, charakteristische Merkmalsmuster von Defekten weitgehend benutzerunabh\u00e4ngig zu extrahieren und zu klassifizieren. Moderne Algorithmen erreichen bisweilen die Genauigkeit des menschlichen Sehverm\u00f6gens und finden immer h\u00e4ufiger Anwendung in allt\u00e4glichen Problemstellungen (Autonomes Fahren, Spracherkennung, etc.). Ein weiterer Vorteil des Maschinellen Lernens ist au\u00dferdem die mit steigender Anzahl durchgef\u00fchrter Messungen stetig verbesserte Genauigkeit und Reproduzierbarkeit der Defekterkennung.<\/p>\n
Mithilfe kommerziell verf\u00fcgbarer Software wurden bei den Projektpartnern in den letzten Jahren Methoden der Datenaufbereitung, das Training des DeepLearning-Netzwerks und eine automatisierte Erkennung von internen Defekten in Faserverbundkunststoffen (FVK) entwickelt und umgesetzt. Die Detektion von Defekten unterschiedlicher Gr\u00f6\u00dfe, Form und Lage in FKV-Platten ist nunmehr innerhalb von wenigen Sekunden m\u00f6glich.<\/p>\n
Das Vorhaben (Nr. 19345 BG) wurde \u00fcber die Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen (AiF) im Rahmen des Programms zur F\u00f6rderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) vom Bundesministerium f\u00fcr Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gef\u00f6rdert.<\/p>\n
Das SKZ ist Mitglied der Zuse-Gemeinschaft. Diese ist ein Verbund unabh\u00e4ngiger, industrienaher Forschungseinrichtungen, die das Ziel verfolgen, die Leistungs- und Wettbewerbsf\u00e4higkeit der Industrie, insbesondere des Mittelstandes, durch Innovation und Vernetzung zu verbessern.<\/p>\n
Quelle: SKZ<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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