Fraunhofer-Institut für Zerstörungsfreie Prüfverfahren IZFP 
Analyse der statischen oder dynamischen Eigenschaften von Materialien und Werkstoffen
Materialien bilden die Ausgangsbasis für sämtliche Formen der Bauteil- und Komponentenfertigung.
Rohstoffe verarbeitende Industrien beliefern weiterverarbeitende Industriezweige mit Materialien in Form von Halbzeugen, meist als Bleche, Platten, Folien oder als Draht und Stabmaterial sowie als Pulver oder Granulat; daneben werden aber auch vorgeformte oder gegossene Rohlinge ausgeliefert. Exaktheit, Reinheit und Gleichmäßigkeit der Materialzusammensetzung sind für die betroffenen Industriezweige essentiell wichtig. Darüber hinaus sind für die Verarbeitbarkeit in Folgeprozessen Gefügezustand und mechanische Eigenschaften ausschlaggebend. Im Zuge der Globalisierung und Digitalisierung der Produktion und im Hinblick auf avancierte Produktionsprozesse mit eng tolerierten Materialeigenschaften ist zudem die Identität von Materialien bzw. deren Herkunft im Sinne der Rückverfolgbarkeit von zunehmender Bedeutung. Material produzierende Industrien benötigen somit zerstörungsfreie Sensorik für Monitoring und Dokumentation der Erzeugnisqualität.
Entwicklungsschwerpunkte
Die Bestimmung der mechanisch-technologischen Kenngrößen und die Detektion von Ungänzen sowie die Beschreibung der Auswirkungen auf die Weiterverarbeitung sind häufige Aufgabenstellungen. Während viele Handelsformen von Materialien aus messtechnischer Sicht vorteilhafte, mathematisch einfache Geometrien besitzen, stellen die oft noch unbearbeiteten Oberflächen sowie die industriellen Umgebungsbedingungen (z. B. Wärme, Staub in der Stahl herstellenden Industrie) messtechnische Herausforderungen dar. Die robusten magnetischen Prüfverfahren und berührungslose Verfahren auf Grundlage von Ultraschall, Thermographie und Mikro-/Terahertz-Wellen bieten hier Vorteile.
Neben der Materialcharakterisierung ist die Materialidentifikation von Bedeutung – eine Aufgabe, die durch Kombination intelligenter Hybrid-Sensorik, maschineller Lernalgorithmen und schneller Datenbanken bearbeitet wird. Hierbei wird aus einem hochkomplexen mehrparametrischen »Fingerabdruck« der Materialien auf deren Identität und Herkunft geschlossen. Dies ist darüber hinaus in der Identifikation und Rückgewinnung von Rohstoffen von Interesse.
Stichworte
Materialcharakterisierung, Eigenschaften, Identifikation
