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Original title:
Defect evaluation with superimposed 3D thermo-tomography model
Original subtitle:
Automated 3D model generation and defect localisation of thermography measurement results on large components utilising an industrial robot and a laser system
Translated title:
Defektauswertung mit überlagertem 3D-Thermotomographie modell
Translated subtitle:
Automatisierte 3D-Modellgenerierung und Defektlokalisierung von Thermografie-Messergebnissen an großen Bauteilen mit einem Industrieroboter und einem Lasersystem
Author:
Dutta, Somen
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Advisor:
Drechsler, Klaus (Prof. Dr.)
Referee:
Drechsler, Klaus (Prof. Dr.); Kupke, Michael (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAS Maschinenbau
TUM classification:
WER 440d
Abstract:
In this work 3D-thermo-tomography model with the superimposed manufacturing and construction data for component evaluation was developed. In addition to the development of automated thermography end effector, the focus was set on the process development of 3D thermography. The industrial feasibility and accuracy of the developed 3D-thermography process were investigated on large aerospace structures. The superimposition of the 3D measurement results with the manufacturing data facilitates the ev...     »
Translated abstract:
In dieser Arbeit wurde 3D-Thermo-Tomografie Modell mit den überlagerten Fertigungs- und Konstruktionsdaten zur Bauteilauswertung entwickelt. Neben der Entwicklung von automatisiertem Thermografie Endeffektor wurde der Schwerpunkt auf die Verfahrensentwicklung von 3D-Thermografie gelegt. Die Industrietauglichkeit und Genauigkeit der entwickelten 3D-Thermografie Verfahrens wurden an großen Luftfahrtstrukturen untersucht. Die Überlagerung der 3D Messergebnisse mit den Fertigungsdaten erleichtert de...     »
Series:
Lehrstuhl für Carbon Composites, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München
Series volume:
65
ISBN:
978-3-8439-4579-0
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1506804
Date of submission:
11.07.2019
Oral examination:
15.05.2020
File size:
66307654 bytes
Pages:
171
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200515-1506804-1-5
Last change:
13.11.2020
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