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Zerstörungsfrei muss es sein

Röntgensimulation in der industriellen Computertomographie
Zerstörungsfrei muss es sein

Um die Qualität von Bauteilen zu sichern, ist eine Prüfung notwendig. Hierfür bietet sich die Röntgen-Computertomographie (CT) an, die es erlaubt, Bauteile – insbesondere auch unzugängliche Regionen – dreidimensional auf Produktionsfehler und Abweichungen in ihrer Maßhaltigkeit zerstörungsfrei zu überprüfen.

Exklusiv in KEM Autoren: Stefan Kasperl, Head of CT and Metrology Group, und Frank Sukowski, wissenschaftlicher Mitarbeiter, beide Fraunhofer EZRT, Fürth

Bei der Entwicklung moderner Bauteile verschiedener Industriezweige gewinnen zwei Aspekte immer größere Bedeutung. Einerseits müssen gewisse Qualitätskriterien hinsichtlich Fertigungsgenauigkeit und Haltbarkeit erfüllt sein, andererseits wird aus wirtschaftlichen Gründen die Anforderung an eine kurze Entwicklungszeit gestellt, um mit immer kürzeren Produktzyklen mitzuhalten.
Die Detektierbarkeit eines Materialfehlers (POD = Probability of Detection) einerseits, sowie die Zuverlässigkeit dimensioneller Messergebnisse andererseits, hängt zum einen von der Wahl der CT-Anlagenkomponenten (Quelle, Detektor, Achsensystem usw.) und zum anderen von geeigneten Aufnahmeparametern ab. Im Gegensatz zur Medizin ist die Teilevielfalt in der Industrie sehr groß und stellt den Prüfer mit jedem Fertigungsteil vor neue Herausforderungen. Damit die gewählte Mess- und Prüfaufgabe durchgeführt werden kann, müssen stets neue Aufnahmeparameter gefunden werden. Die Wahl geeigneter Parameter ist heute nur als personengebundenes Erfahrungswissen verfügbar. Der Bediener stellt deshalb eine signifikante Einflussgröße dar.
Röntgensimulation Scorpius
Um dem Prüfer seine Aufgabe zu erleichtern und den Bedienereinfluss zu minimieren, hat das Fraunhofer Entwicklungszentrum Röntgentechnik EZRT die Röntgensimulation Scorpius Xlab entwickelt. Die Software erlaubt es, die Bauteilprüfung mit Computertomographie virtuell durchzuführen, um die Grenzen der Prüfgenauigkeit und Fehlererkennbarkeit zu evaluieren. Dabei kann das Bauteil als STL-Modell in das Simulationsprogramm geladen werden. Des Weiteren lassen sich die Prüfparameter einer CT-Anlage beliebig einstellen. Anhand der Simulationsergebnisse können die Anforderungen an die Prüfanlage sowie an das Prüfverfahren bestimmt werden. Sind die Randbedingungen hingegen vorgegeben, so kann schnell ermittelt werden, ob ein Redesign des Bauteils erforderlich ist, um eine Prüfbarkeit mit gewünschter Leistungsfähigkeit zu gewährleisten.
Durch diese Methode der virtuellen Bauteilprüfung können effektiv frühzeitig die Risiken von nicht erkannten Bauteilfehlern minimiert sowie das optimale an die Fragestellung angepasste Prüfverfahren ermittelt werden. Auch Studien zur Machbarkeit völlig neuartiger Prüfaufgaben oder Anlagenkonzepte, die hohe Investitionskosten erfordern und damit auch ein gewisses Risiko bergen, können so im Vorfeld kostenoptimiert evaluiert werden.
Analytische Simulation
Scorpius Xlab ist ein Softwarepaket für die analytische Simulation des gesamten röntgen-tomographischen Aufnahmeprozesses. Das am Entwicklungszentrum Röntgentechnik EZRT entwickelte Softwarepaket Scorpius Xlab basiert auf einer sogenannten Strahlverfolgungsmethode (Raytracing). Hierbei werden die Durchstrahlungslängen entlang des Strahls durch ein virtuelles Messobjekt ermittelt und die Abschwächung analytisch nach dem Gesetz von Lambert-Beer berechnet.
Scorpius Xlab ist in der Lage, Röntgenprojektionen bzw. eine komplette CT zu simulieren. Die dazu nötigen Einstellungen für Quelle, Detektor, Drehachse und virtuelles Objekt werden durch den Anwender mittels der Benutzeroberfläche vorgegeben. Die Simulation erlaubt die Untersuchung komplexer Fragestellungen durch systematische Untersuchung von Einflussgrößen.
Monte-Carlo-Simulation
Elementare physikalische Prozesse während eines Röntgenprüfprozesses im Detail zu untersuchen und ein realitätsnahes Resultat zu erhalten, ist in vielen Fällen sehr hilfreich. Hierfür wird die auf Zufallsverteilungen basierende Monte-Carlo-Methode angewendet. I
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