Improving the reliability of data fusion systems for Non Destructive Testing (NDT)

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Improving the reliability of data fusion systems for Non Destructive Testing (NDT)

In this post I will talk about my thesis work in the Imaging and Nondestructive Evaluation (NDE) laboratory at Rowan University in Glassboro, New Jersey, USA. My research topic was in the area of analyzing images obtained during the nondestructive testing of gas transmission pipelines using magnetic and ultrasonic inspection techniques.

Previously I had been involved in NDE projects in Germany at Universität Kassel. There I did research in the Fachgebiet MesstechnikFachbereich Elektrotechnik / Informatik under the supervision of Prof. Dr. Wolf-Jürgen Becker, Chief of Measurement Engineering and Dr.-Ing. Werner Ricken. The subject of my diploma thesis was the design and develop portable eddy-current instruments to measure stress in metallic specimens: characterization of deteriorating bridges.

Eddy Current inspections besides to complement Ultrasonic and X-ray for superficial tests, monitor and detect earlier damages in bridge constructions or crack in aircraft multilayer fuselage reducing costs consequently. The use of Eddy current sensor for the purpose of measuring changes of magnetic permeability in steel when a stress forces are applied in it, give us important information about the state of the metals under test. Because there is a high industry demanding on devices able to measure inductances in Eddy current sensor when the steel inspected are subjected to strain forces, my proposal for this project was to build a portable eddy current circuit to characterize deteriorating bridge steel wires.

After this intensive and valuable NDE high-tech education in Kassel I continued doing research in NDE, this time in RowanUniversity in New Jersey as cited above. My thesis director was Shreekanth Mandayam, Ph.D., professor and department chairperson of Electrical & Computer Engineering at the Rowan University. Dr. Madayam, who wrote one of my recommendation letters to this application, is expert in the field of imaging, image processing, multi-sensor data fusion and advanced visualization with applications to nondestructive evaluation (NDE). He direct the Imaging and Virtual Reality lab, which supports research in magnetic, ultrasonic, acoustic, optical and X-ray CT imaging; integrated systems health management; and virtual reality (VR) applications. Recent research projects include the use of VR for the integrated systems health management of NASA rocket engine tests and remote diagnosis of shipboard systems, 3-D shape characterization of geometrical aggregates, prediction of pipe-wall integrity in gas transmission pipelines, automated segmentation of radiodense tissue in digitized mammograms for predicting breast cancer risk.

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Mejora De La Fiabilidad De Sistemas De Fusión De Datos Para Ensayos No Destructivos (END)

RESUMEN:

Los Ensayos No Destructivos (END) son hoy en día un campo de estudio muy extendido en la ingeniería civil debido a los costes que ayuda a salvar en el mantenimiento de grandes infraestructuras. Defectos en las tuberías de la red de distribución de gas, monitorización del estado de tensión en la que se encuentran los cables de puentes colgantes y corrosión en los fuselajes de los aviones son algunos de los ejemplos que motivan el uso de técnicas de ensayos no destructivos para detectar con antelación posibles anomalías y salvar costes.

En este proyecto (bajar documento completo aquí) se aborda la optimización de un sistema ya desarrollado que, basado en técnicas de END, consigue caracterizar defectos en muestras metálicas. Una vez los especímenes son fabricados conteniendo anomalías que imitan a las encontradas en el campo real de aplicación, éstos son escaneados por métodos de END, particularmente en este sistema se utilizan ultrasonidos (UT) y pérdidas de flujo magnético (PFM). Cuando se tienen las señales/imágenes escaneadas, estas se combinan haciendo uso de técnicas de fusión de datos que van desde teorías de probabilidad hasta complejos algoritmos basados en redes neuronales artificiales. Los sistemas de fusión de datos se basan en la idea de que la información procedente de varias fuentes caracteriza mejor a los objetos bajo prueba que una fuente única de datos.

La optimización consiste por una parte en la planificación y diseño de futuros experimentos mediante criterios estadísticos con el fin de minimizar el esfuerzo experimental (reducir tiempos y costes). También se conseguirá de este modo deducir el máximo de información, validándola al mismo tiempo mediante criterios estadísticos.

Y por otra parte se aborda la mejora del sistema realizando un estudio de viabilidad para incorporar una nueva técnica de END como las basadas en Corrientes Inducidas (CI) que podría aportar una mayor precisión y fiabilidad en las medidas. Para ilustrar las ventajas e inconvenientes de esta nueva técnica se construye un circuito de medida portátil basado en CI capaz de monitorizar el estado de tensión en el que se encuentras especímenes metálicos sometidos a estrés.

PALABRAS CLAVE: Ensayos no destructivos (END), fusión de datos, corrientes inducidas, fusión de imágenes, diseño de experimentos, medidas de impedancias complejas.

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