Case-based reasoning user support for industrial x-ray computed tomography

Abstract

Industrial x-ray computed tomography (CT) is increasingly used in the field of dimensional metrology. However, the measurement accuracy is influenced by many factors for which comprehensive expert’s knowledge is still not available. This work presents an approach to establish a user support system that allows a user to achieve highly accurate measurements. The approach generates knowledge from experimental investigations deploying specifically designed test parts and uses the knowledge in a case-based reasoning (CBR) user support system. Validation experiments showed that the user support system was successful at providing a user with instructions that led to highly accurate measurements of three previously unknown industrial workpieces.

CT-Messungen automatisieren/Automating CT measurements

“…Aktuelle Unterstützungssysteme zur Optimierung von CT-Messungen konzentrieren sich meist auf einzelne Parameter, wie die Positionierung des Bauteils innerhalb des CT [3], die Anzahl der erzeugten Röntgenprojektionen [2] oder die Optimierung der Messtrajektorie [4]. Andere Ansätze setzen auf den Aufbau großer Datensätze von unterschiedlichen CT Messungen, um dieses Wissen auf noch nicht vermessene Bauteile zu externalisieren [5]. Ansätze zur automatischen Optimierung aller Parameter einer Messung sind aktuell nicht existent, wodurch Messungen stets durch Zutun menschlichen Wissens ausgelegt werden müssen.…”