Optimierung des örtlichen Auflösungsvermögens in der aktiven Thermografie durch eine Lockin-Kompensationsmethode und der KI-gestützten Invertierung thermischer Wellen

Abstract

Die aktive Thermografie (TT) nutzt den natürlichen diffusen Wärmefluss, um aus der gemessenen Oberflächentemperatur Rückschlüsse auf die innere Struktur von technischen Bauteilen oder biologischen Proben zu ziehen. Allerdings beeinträchtigt die Diffusion thermischer Wellen und der dadurch induzierte laterale Wärmefluss in Prüfkörpern die herkömmlichen TT-Verfahren, da sie zu einer Verschmierung des Antwortsignals führen. Diese Arbeit widmet sich der Optimierung des örtlichen Auflösungsvermögens in der TT an isotropen Kunststoffen durch zwei Ansätze. In der Lockin-Thermografie-Kompensation (LTC) wird der störende laterale Wärmefluss durch gezielte inhomogene Anregung reduziert, was zu einer quasi 1D-Prüfsituation führt. Dies ermöglicht die sichere und hochauflösende Abbildung von Fehlstellen unabhängig von ihrer Tiefe bis zur thermischen Eindringtiefe, wobei das örtliche Auflösungsvermögen in den betrachteten Anwendungsfällen um mindestens den Faktor 2,2 und im Mittel um mehr als den Faktor 6 verbessert wird. Die Separierbarkeit eng benachbarter Fehlstellen nimmt um den Faktor 4 zu. Der zweite Ansatz verwendet neuronale Netze (NN), um Oberflächentemperaturen nach einer Puls-Thermografie-(PT-)Messung ohne weitere Regularisierungen direkt zu invertieren und in eine 2,5D-Prüfkörperinformation zu überführen. Diese Methode liefert für eine große Anzahl an Datensätzen rauschbehafteter Simulationen beeindruckend genaue Ergebnisse, aber selbst für wenige experimentelle Daten bestehend aus einigen zehn Thermogrammen beträgt das örtliche Auflösungs-vermögen ~2 Pixel bzw. ~0,5 mm bei einer mittleren Abweichung der Tiefenvorhersage von lediglich ~0,4 mm. Diese beiden Methoden demonstrieren die Überwindung herkömmlicher Einschränkungen der TT und ermöglichen die hochauflösende Darstellung von Fehlstellen. Dies eröffnet neue Anwendungsmöglichkeiten für die TT, insbesondere in Prüfsituationen, in denen bisherige Methoden aufgrund ihres begrenzten örtlichen Auflösungsvermögens nicht ausreichend waren. Diese Fortschritte haben das Potenzial, in automatisierten Prüfprozessen verwendet zu werden und etwa die zeitaufwendigen und berührenden Ultraschallprüfungen von kohlenstofffaser-verstärkten Kunststoffen (CFK) zu substituieren. Darüber hinaus eröffnen sich Anwendungsmöglichkeiten im Gesundheitswesen, in der die TT vielversprechende Ergebnisse aufzeigt, bisher jedoch aufgrund eines begrenzten örtlichen Auflösungsvermögens nicht zum Einsatz kommt.