KI-Entwicklerstammtisch – Dateninterpolation und Artefaktkorrektur für handaufgenommene Ultraschalldaten mit Machine Learning Methoden

In der mittlerweile achten Ausgabe des KI-Entwicklerstammtisches des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Ilmenau ging es ein weiteres Mal um den Einsatz von KI-Technologien bei der Aufbereitung und Verarbeitung von Messdaten für industrielle Anwendungen. In einem Online-Meeting präsentierten Rick Pandey und Sayako Kodera den 12 Teilnehmenden Ergebnisse, welche sie im Rahmen ihrer Masterarbeiten an der TU Ilmenau erzielten. Die von ihnen bearbeiteten Aufgabenstellungen ergaben sich aus den Forschungsarbeiten der Ilmenauer SigMaSense-Gruppe vom Fraunhofer IZFP. Bei der Zustandsüberwachung und Wartung von Industrieanlagen wie z.B. Rohrleitungssystemen kommen ultraschallbasierte Mess- und Prüfverfahren zum Einsatz. Bei einfachen Oberflächen und leicht zugänglichen Prüfobjekten können automatisierte Messsysteme zum Einsatz kommen, häufig sind jedoch aufwändige manuelle Messungen notwendig. Die dabei erhobenen Daten weisen typischerweise Lücken und Verfälschungen auf. In ihren Vorträgen zeigten Rick Pandey und Sayako Kodera Möglichkeiten auf, wie sich fehlende Messdaten mit Hilfe von Deep Neural Networks (DNN) interpolieren bzw. rekonstruieren lassen. Fragen zum Trainingsaufwand und zur Erzeugung synthetischer Daten sowie typischen Anwendungsfällen für die vorgestellten Verfahren wurden zum Abschluss der Veranstaltung im Kreis der Teilnehmenden diskutiert.