Entwicklung eines KI-basierten Workflows zur Objekterkennung in Computertomographie-Daten am Beispiel der Faser-Kunststoff-Verbunde
Motivation
Moderne, künstlich hergestellte Materialien wie zum Beispiel Faserverbundwerkstoffe werden zunehmend in vielen Bereichen der Wirtschaft eingesetzt, so zum Beispiel in Windkraftanlagen. Um solche Materialien zu verbessern, werden in der Materialentwicklung inzwischen Geometriemodelle eingesetzt, um Eigenschaften und Kennwerte eines Materials bereits vor der Produktion vorherzusagen. Die Materialstruktur genau nachbilden zu können, ist dabei essentiell. Es gibt zwei Methoden, um solche Modelle zu erzeugen. Einerseits werden dazu 3D-bildgebende Verfahren verwendet. Allerdings führen begrenzte Auflösung und Bildartefakte zu teilweise fehlerhaften Geometriemodellen. Nützlicher sind oft Geometriemodelle, die computergestützt erzeugt werden. Hierbei wird eine hohe Zahl von Generierungsparametern benötigt, um reale Strukturvariationen abzubilden.
Ziele und Vorgehen
Ziel dieses Projekts ist es, einen KI-basierten Workflow am Beispiel der Faser-Kunststoff-Verbunde zu entwickeln, um beide zuvor genannten Methoden zu verbinden und damit präzisere Geometriemodelle aus Computertomographie-Daten zu ermöglichen. Dafür soll eine künstliche Intelligenz trainiert werden, die in Messdaten eine Objekterkennung, beispielsweise von Fasern, durchführt und anschließend ein mit Informationen angereichertes Geometriemodell aus den Messdaten generiert.
Innovationen und Perspektiven
Der KI-basierte Workflow ermöglicht es, die Materialanalyse und -entwicklung wesentlich effizienter zu gestalten. Der Anwendungsfall der strukturell komplexen Faser-Kunststoff-Verbunde verspricht eine breite Übertragbarkeit auf andere Werkstoffklassen, wie z. B. Filtrationsmedien, Batterien und Gesteinsphysik. Das Potenzial von digitalisierter Materialentwicklung auszuschöpfen, ist der Schlüssel zum Erhalt und Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit in einem Industriesektor, der einen Kompetenzschwerpunkt der deutschen Wirtschaft darstellt.
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