Datengesteuerte Multisensor-Fusion zur Korrosionsprüfung von Stahlbetonbauteilen

Potentialfeldmessung (PM) ist die beliebteste Methode der Zerstorungsfreien Prufung (ZfP) zur Lokalisierung von aktiver Betonstahlkorrosion. PM wird durch Parameter wie z. B. Feuchtigkeits- und Chloridgradienten im Bauteil beeinflusst, so dass die Sensitivitat gegenuber der raumlich sehr begrenzten, aber gefahrlichen Lochkorrosion gering ist. Wir zeigen in dieser Studie, wie zusatzliche Messinformationen mit Multisensor-Datenfusion genutzt werden konnen, um die Detektionsleistung zu verbessern und die Auswertung zu automatisieren. Die Fusion basiert auf uberwachtem maschinellen Lernen (UML). UML sind Methoden, die Zusammenhange in (Sensor-) Daten anhand vorgegebener Kennzeichnungen (Label) erkennen. Wir verwenden UML um „defekt“ und „intakt“ gelabelte Bereiche in einem Multisensordatensatz zu unterscheiden. Unser Datensatz besteht aus 18 Messkampagnen und enthalt jeweils PM-, Bodenradar-, Mikrowellen-Feuchte- und Wenner-Widerstandsdaten. Exakte Label fur veranderliche Umweltbedingungen wurden in einer Versuchsanordnung bestimmt, bei der eine Stahlbetonplatte im Labor kontrolliert und beschleunigt verwittert. Der Verwitterungsfortschritt wurde kontinuierlich uberwacht und die Korrosion gezielt erzeugt. Die Detektionsergebnisse werden quantifiziert und statistisch ausgewertet. Die Datenfusion zeigt gegenuber dem besten Einzelverfahren (PM) eine deutliche Verbesserung. Wir beschreiben die Herausforderungen datengesteuerter Ansatze in der zerstorungsfreien Prufung und zeigen mogliche Losungsansatze.