Viele optische, stoffliche und akustische Eigenschaften sind mit der klassischen Sichtprüfung nicht erkennbar. Dann kommen bildgebende Technologien und Verfahren der „Zerstörungsfreien Prüfung (ZfP)“ zum Einsatz: für die automatische Fehlererkennung und -klassifikation und die Erfassung von Qualitätsmerkmalen sowie Materialeigenschaften. Wie wird die ZfP im Zeichen von Künstlicher Intelligenz, schnellen Rechnersystemen, Digitalisierung, dem Internet der Dinge und Industrie 4.0 aussehen? Ein Blick in die Zukunft.

Die zerstörungsfreie sensorische Erfassung von Material- und Produktmerkmalen in einer modernen Anwendung erfordert in aller Regel eine Weiterverarbeitung der ZfP-Rohdaten und Ergebnisse hin zu anwendergerecht aufbereiteten, applikationsspezifischen Informationen, welche durch leistungsfähige Rekonstruktions- und Bildverarbeitungsalgorithmen automatisiert einer Visualisierung zugeführt werden. Die Datenauswertung und gegebenenfalls 3D-Bilddarstellung von ZfP-Untersuchungen mit unterschiedlichsten Methoden basieren heute sowohl auf theoretischen, numerisch optimierten mathematisch-physikalischen Rechenmodellen als auch auf hochperformanten Algorithmen der fortschrittlichen Mustererkennung unter Einsatz des maschinellen Lernens und mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). Hardwareseitig erfordert dies leistungsfähige Mikroprozessoren mit parallelen und schnellen Rechenarchitekturen (RISC, GPU), FPGAs und Mikrocontrollern, sodass eine Digitalisierung der Daten bereits bei der Signalgewinnung möglich ist, mit dem Anspruch der Reduktion und Kompression auf relevante Informationen, d. h. für die angestrebten, zerstörungsfrei ermittelten Produkt- und Materialinformationen.

Aufgaben und Einsatzfelder der Signal- und Bildverarbeitung in der ZfP

Zum Einsatz kommt die Signal- und Bildverarbeitung in der ZfP, um Qualitätsaussagen zu objektivieren, den Anwender in der Aufbereitung und Interpretation der Daten zu entlasten oder wenn eine höhere Qualität der Ergebnisse angestrebt wird, z.B. hinsichtlich Quantifizierbarkeit, automatischer Auswertung, Erzeugung von Metadaten, bei der Sensordaten- und Ergebnisfusion oder bei der (dreidimensionalen) Visualisierung.
Während in den klassischen, geregelten Bereichen der ZfP die Aus- und Bewertungsalgorithmik (d.h. die Zulässigkeitskriterien) über Standards und Normen festgelegt und dem Prüfer vorgegeben sind (siehe z.B. Fehlerprüfung, dimensionelle Prüfung, Schweißnahprüfung etc.), erfordert die automatisierte Material- und Produktcharakterisierung häufig neue, validierte Ansätze auf Basis innovativer Bild- und Datenauswertung. Diese müssen die Spezifika der Datengewinnung in den einzelnen physikalisch-technischen Prüfmethoden berücksichtigen, um im Ergebnis daraus automatisiert Informationen zu Qualität, Sicherheit und Wirtschaftlichkeit von Materialien und Prozessen zu generieren. Am häufigsten zielen die Anwendungen in Herstellung und Produktion ab auf die Darstellung und Quantifizierung von technologischen Materialeigenschaften und dimensionellen Produktmerkmalen, von Verarbeitungs- und Gebrauchsfehlern, von Belastungen sowie der Charakterisierung von Bulkmaterial, Oberflächen, Grenzflächen oder Beschichtungen. Prozessseitig stehen Ur- und Umformverfahren, Trenn-, Bearbeitungs- und Fügeprozesse, Veredelungs- und eigenschaftsverändernde Behandlungen im Fokus. Im Betrieb interessieren zerstörungsfrei gewonnene Aussagen zu Alterung, Ermüdung, Verschleiß, Korrosion, also letztlich die Quantifizierung von Schädigungsverläufen und daraus abgeleitete Lebensdaueraussagen.
Aber auch diese traditionellen Hauptanwendungsgebiete der ZfP im Umfeld von Produktion, Wartung und Instandhaltung unterliegen derzeit drastischen Veränderungen, in gleicher Weise wie sich die ZfP insgesamt aufgrund der fortschreitenden Digitalisierung in einem grundlegenden Wandel befindet.

Digitale Transformation und ihre Auswirkungen auf die ZfP

Spätestens seit 2015 wird der rasant voranschreitende digitale Wandel in Gesellschaft, Wirtschaft und Industrie in all seinen Facetten auch im Konzept von Industrie 4.0 systematisch beschrieben und als das Zukunftsthema für die erste Hälfte des 21. Jahrhunderts erachtet. Die zerstörungsfreien Prüftechnologien sind seit jeher eng mit der industriellen Entwicklung verknüpft und waren, beginnend mit dem Aufkommen der Schwerindustrie über den Einzug von Mechanisierung, Elektrifizierung und Automatisierung bis hin zur Vernetzung von Produktionsmaschinen und Robotik in der Gegenwart, ein maßgeblicher Wegbereiter für Qualität und Effizienz in der industriellen Produktion und für die Sicherheit von technischen Systemen.
Im Zeitalter von Industrie 4.0 kommen zahlreiche neue Herausforderungen und Aufgaben auf die „ZfP von morgen“ zu, welche auch als ZFP 4.0 oder NextGen NDT bezeichnet wird. Mit dem Einzug weltumspannend, digital vernetzter Dinge und Geräte vom Consumer- bis in jeden Wirtschafts- und Produktionsbereich (Internet of Things), durch die Nutzung smarter Datenlieferanten mit hochintegrierten multisensoriellen Funktionalitäten (z. B. Smartphones, Tablets, SmartWatches) oder auch infolge der Fortschritte bei der Auswertung riesiger, im Internet und auf seinen Plattformen verfügbarer individueller Daten (Big Data) mit Methoden der künstlichen Intelligenz werden auch an die ZfP ähnliche Erwartungen gestellt. Erste derartige ZFP 4.0-Systeme sind als Industrieprototypen verfügbar.
Die ZfP steht damit vor einem Paradigmenwechsel. Sie wird zukünftig viel stärker mit Eigenschaften und Fähigkeiten von „Smart Devices“ und „Smart Data“ und „IoT-Geräten“ ausgestattet und in entsprechende digitale Umgebungen eingebettet sein als bisher. Damit steigt ihre Bedeutung als Bindeglied und Wegbereiter der Entwicklung hin zu intelligenten technischen Systemen in selbstorganisierenden Netzwerken. „Kognitive Sensoren“ sind dabei der entscheidende Informationsgeber, sozusagen die Sinnesorgane der Industrie 4.0.
Gegenstand laufender Forschung und Entwicklung für ZfP 4.0 sind daher miniaturisierte und mit künstlicher Intelligenz versehene ZfP-Sensorsysteme. Diese werden als Materialdatenlieferant Teil des IoT und transportieren relevante Informationen in das digitale Produktgedächtnis, und zwar entlang und in allen Phasen des gesamten Produktwertschöpfungszyklus (oder auch Produktlebenszyklus). Durch hardwarenah eingebettete KI wird die schnelle und effiziente Bild- und Datenverarbeitung integraler Bestandteil von moderner ZfP 4.0-Sensorik, welche sich auf im Kern miniaturisierte, mikroelektronisch hochintegrierte Schaltkreise und Mikrocontroller stützt. Mikroelektronik, künstliche Intelligenz und Sensor verschmelzen in einer Hardware miteinander (KI und Chip on Sensor). Die ZfP zeichnet sich damit zukünftig durch kognitive Fähigkeiten aus, d.h. ähnlich wie heute ein Smartphone die Szene für die Fotoaufnahme mit eingebetteter KI selbstständig analysiert und bestmögliche Aufnahmeparameter etwa für Gruppen- und Landschaftsfotos wählt, so wird die ZfP 4.0-Sensorik in Zukunft selbstständig und autoadaptiv ihre optimalen Parameter zur Signalerfassung und bestmöglichen Informationsgenerierung auswählen.
Die (digitale) Transformation in Richtung ZfP 4.0 verdeutlicht nicht nur die weiter wachsende Bedeutung von Signal-, Bild- und Datenverarbeitung inkl. Bewertung, sondern weist auch auf die daraus resultierenden Konsequenzen für zukünftige, flexiblere Normungs- und Standardisierungsprozesse hin. In diesem Zusammenhang ist die konsensbasierte Erarbeitung internationaler Normen und Standards eine der großen Herausforderungen. Grundlegend hierfür ist auch eine möglichst eindeutige Semantik, welche die nötigen Festlegungen für ein gemeinsames Verständnis und die gleichbedeutende Interpretation von Daten und Informationen liefert. Damit die nationalen Interessen entsprechend vertreten werden, hat u.a. die Deutsche Gesellschaft für zerstörungsfreie Prüfung (DGzfP) im Jahr 2017 einen nationalen Fachausschuss mit entsprechenden strategisch zukunftsorientierten Arbeitsgruppen zur ZfP 4.0 unter Leitung des Fraunhofer IZFP gebildet.

Zusammenfassung

Kurz zusammengefasst lässt sich die Bedeutung der digitalen Transformation für die ZfP mit der Bild- und Datenverarbeitung als wesentlichem Element dieser Technologie wie folgt beschreiben: Nur durch ZfP 4.0 wird Industrie 4.0 mit relevanten Daten versorgt. Nur mit spezifischer Bild- und Datenverarbeitung von ZfP-Signalen werden relevante „Smart Materials Data“ statt „Big Data“ für das digitale Produktgedächtnis generiert und Optimierungen in allen Prozessabläufen erreicht.