Jessica Plassmann

• Speckle-interferometrische Verfahren wie die Holografie und die Shearografie ermöglichen die flächenhafte und hochsensitive Erfassung von Oberflächenverformungen und werden in der zerstörungsfreien Prüfung zur Detektion charakteristischer Defektmechanismen eingesetzt. Die Defektdetektion erfolgt dabei indirekt über die mechanische Reaktion eines Bauteils auf eine definierte Belastung. Aus der hohen Sensitivität der Verfahren sowie der Vielzahl an Einflussgrößen bei der Messkonfiguration ergibt sich eine starke Abhängigkeit der Messergebnisse von der gewählten Parametrierung und der anschließenden Auswertung. Trotz ihres Potentials ist der industrielle Einsatz speckle-interferometrischer Verfahren bislang auf spezialisierte Anwendungen beschränkt. Als wesentliche Ursache wird die fehlende systematische und reproduzierbare Parametereinstellung sowie die komplexe Interpretation der hochdimensionalen interferometrischen Messdaten angesehen. Die vorliegende Arbeit untersucht diese Problemstellung durch eine Analyse der zugrunde liegenden physikalischen Zusammenhänge sowie durch die Betrachtung datenbasierter Auswertungsverfahren. Zunächst wird das Verfahren in seine Prozessschritte zerlegt und hinsichtlich der Abhängigkeit von Erfahrungswissen analysiert. Darauf aufbauend wird eine Simulationskette formuliert, die die Abbildung von Bauteil, Belastung und resultierendem Messsignal beschreibt und zur systematischen Parametrierung genutzt wird. Für die Untersuchung datenbasierter Auswertungsverfahren wird mit dem Datensatz SADD eine Datengrundlage geschaffen, die die charakteristischen Eigenschaften speckle-interferometrischer Messdaten abbildet. Der Datensatz umfasst definierte Prüfkörper, kontrollierte Belastungssituationen sowie eine strukturierte Annotation der resultierenden Signalstrukturen. Auf dieser Grundlage werden verschiedene Ansätze zur Merkmalsextraktion und Defektdetektion untersucht, darunter überwachte und unüberwachte Verfahren sowie Zero-Shot-Ansätze. Die Modelle werden hinsichtlich ihrer Fähigkeit bewertet, charakteristische Signalstrukturen zu erkennen und unterschiedliche Defekttypen zu differenzieren. Die Untersuchungen zeigen, dass sowohl modellbasierte Ansätze zur Parametrierung als auch datengetriebene Verfahren zur Auswertung geeignet sind, zentrale Teilaspekte der bisher erfahrungsbasierten Vorgehensweise zu adressieren. Die Parametrierung wird dabei auf eine physikalisch begründete Beschreibung der Zusammenhänge zwischen Bauteil, Belastung und Messsignal zurückgeführt, während die Auswertung durch datengetriebene Methoden hinsichtlich der Erkennung charakteristischer Signalstrukturen untersucht wird. Insgesamt wird ein Ansatz aufgezeigt, mit dem sich die Abhängigkeit von domänenspezifischem Erfahrungswissen in einzelnen Prozessschritten reduzieren lässt und der damit eine Grundlage für eine weitergehende Automatisierung speckle-interferometrischer Messverfahren bildet.