Automatisierte Klassifikation von Bauteilen: Verfahrensentwicklung und Anwendung

Abstract

Das Thema der Arbeit befasst sich mit der Verfahrensermittlung und Anpassung von Klassifikatoren zur Klassifikation von Getriebebauelementen zur automatisierten Erstellung eines digitalen Zwillings. Basierend auf diesem Zwilling sollen kritische Ausbreitungen eines Fehlers vorhergesagt und bewertet werden. Durch Reduzierung der Getriebebauteile auf kategoriale optische Merkmale soll ein Klassifikationsverfahren ermittelt werden, welches unbekannte Objekte mit hoher Genauigkeit eine Klasse korrekt zuordnet. Zur Ermittlung eines Klassifikationsverfahrens wurde eine Nutzwertanalyse angefertigt, die eine Vorauswahl an möglichen Klassifikatoren auf thematisch ausgewählte Kriterien untersucht und bewertet. Resultierend ergaben sich zwei Klassifikatoren nach Bayes, die im weiteren durch Verteilungsannahmen der Auftrittswahrscheinlichkeiten von einzelnen Merkmalsausprägungen konkretisiert, gegen übergestellt und durch unterschiedliche Unabhängigkeitsannahmen verglichen wurden. Der Vergleich erfolgte durch Trainieren und Testen beider Klassifikatoren durch identische Datensätze und Betrachtung modellbeschreibender Gütemaße.