Guten Tag, ich begrüße Sie hier am Institut für Kunststofftechnik des Fachbereichs Maschinenbau und Kunststofftechnik der Hochschule Darmstadt.
Wir arbeiten mit einem Gerät für digitale Bildkorrelation und wir, das sind der Timo Bensing, wissenschaftlicher Mitarbeiter im Projekt, und meine Wenigkeit, Martin Moneke, Professor für Werkstoffkunde Kunststoffe.
Das Lehrgebiet und auch ein Gebiet wo wir Dienstleistung anbieten, ist die mechanische Werkstoffprüfung und die thermische Analyse von Kunststoffen.
In der Forschung fokussieren wir uns auch auf die mechanische Werkstoffprüfung und wollen dort versuchen effizienter zu Kennwerten zu kommen, die man zum Beispiel auch in Simulationsprogrammen benötigt und dafür setzen wir dieses System hier ein.
Dieses System für die digitale Bildkorrelation basiert auf zwei Kameras, die wir hier sehen, und einer Lichtquelle, die ein sehr spezielles Licht, blau aber gleichzeitig auch noch polarisiert, aussendet.
Die Kameras schauen auf ein Objekt, das ist hier der Probekörper.
Beide Kameras sehen das Objekt aus unterschiedlichen Winkeln und dadurch, dass man zweimal 2D Aufnahmen aber aus unterschiedlichen Raumrichtungen erhält, kann man rückwirkend, das ist die Mathematik darin, berechnen wo das Objekt ist und welche Geometriedaten es hat,
wie groß es ist, wie es aussieht, welche Form es hat und, das machen wir dann in der Werkstoffprüfung, beim Ziehen des Probekörpers kann man dann auch noch berechnen, wie die Dehnungen sind und das sind die Kennwerte die uns hier in der Werkstoffprüfung dann interessieren.
Die bekommen wir durch dieses System ortsaufgelöst über die gesamte Fläche der Probe, die dazu mit einem so genannten statistischen Grauwertmuster versehen ist, kleine Sprengel unterschiedlicher Größe, Form und Anordnung - also statistisch, nichts ist gleich.
Dadurch kann die Software Facetten erkennen, in denen verschiedene Grauwertübergänge enthalten sind und dadurch dieses Muster immer wieder erkennen,
auch wenn es auseinandergezogen und verschoben und deformiert wird, woraus dann letztendlich die Dehnungen berechnet werden.
Für die Lehre verwenden wir den kleinen Bruder des großen Aramis SRX Systems, das so genannte Aramis for Education, das wir hier sehen.
Wir haben hier ein robustes System, ein kleines, ein kompaktes System, das zudem auch einfach zu bedienen ist, obwohl es grundsätzlich die gleichen Eigenschaften und auch Software-Elemente enthält wie das große System.
Es ist zu dem transportabel und kann leicht von einem Raum zum nächsten transportiert werden. An diesem System können Studierende kleine Probekörper und Bauteile vermessen.
So, nachdem wir jetzt den Probekörper eingespannt haben, können wir die Prüfung vorbereiten. Da haben wir zwei Computer. Das ist einer, vor dem ich gerade selbst sitze, und der andere hinter mir.
Der PC vor mir, der ist an die Zugprüfanlage angeschlossen und da kann man die Parameter eingeben, die die reine Zugprüfung betreffen, also die Geschwindigkeit der Zugprüfung, wann die Prüfung stoppt, ob die Prüfung lagegeregelt oder dehnungsgeregelt ist, das gebe ich alles hier ein.
Und an dem PC hinter mir entsprechend die ganzen Software-Parameter, die für die digitale Bildkorrelation zur Deformationsmessung notwendig sind, wie die Belichtungszeit oder auch die Facettengröße.
Beide PCs sind über ein Kabel miteinander verbunden und das dient im Endeffekt dazu, die Messung gleichzeitig starten zu können, also wenn die Zugprüfung anfängt, dass dann parallel sofort auch die Messung mit der digitalen Bildkorrelation startet.
In diesem Bild ist der Probekörper zu erkennen. Er ist von Natur aus weiß und es wurden ja die schwarzen Punkte auf ihn drauf gesprüht,
zusätzlich sehen wir grüne Facetten, das ist das Kernelement bei der Berechnung im Programm.
Eine Facette hat einen Mittelpunkt, der ist gekennzeichnet, und in einer Facette müssen mehrere dieser aufgesprühten schwarzen Punkte liegen, hier liegt also die hohe Handwerkskunst:
die Punkte in genau der richtigen Größe aufzusprühen, mit einer Verteilung an Punkten und Formen der Punkte, so dass diese einmalig ist, das heißt dann stochastisches Gauwertmuster.
Dieses Muster wird erkannt, wenn die Facette mit dem Probekörper zusammen letztlich eine Deformation erfährt, kann wegen der Lage der Punkte zueinander diese Facette in einem neuen Bild im deformierten Zustand auch ebenso erkannt werden.
Hier dargestellt ist die Aufnahme der Probekörperdeformation, die kann von der Software auf verschiedene Weisen ausgewertet werden.
Wir haben uns für die Verschiebung in z-Richtung und damit in der Tiefenrichtung der Bildebene entschieden.
Das ist hier farblich dargestellt und zwar die Nullebene grün und wenn der Probekörper oder Teile des Probekörpers zum Betrachter also zu uns hin verschoben werden, dann wird das gelb oder rot im Extremfall dargestellt und vom Betrachter weg blau.