Neural networks (NNs) excel at solving several complex, non-linear problems in the area of supervised learning. A prominent application of these networks is image classification. Numerous improvements over the last few decades have improved the capability of these image classifiers. However, neural networks are still a black-box for solving image classification and other sophisticated tasks. A number of experiments conducted look into exactly how neural networks solve these complex problems. This paper dismantles the neural network solution, incorporating convolution layers, of a specific material classifier. Several techniques are utilized to investigate the solution to this problem. These techniques look at specifically which pixels contribute to the decision made by the NN as well as a look at each neuron’s contribution to the decision. The purpose of this investigation is to understand the decision-making process of the NN and to use this knowledge to suggest improvements to the material classification algorithm.

Described is the development of a multispectral image labeling system with emphasis on Unmanned Ground Vehicles(UGVs). UGVs operating in unstructured environments face significant problems detecting viable paths when LIDAR is the sole source for perception. Promising advances in computer vision and machine learning has shown that multispectral imagery can be effective at detecting materials in unstructured environments [1][2][3][4][5][6]. This thesis seeks to extend previous work[6][7] by performing pixel level classification with multispectral features and texture. First the images are spatially registered to create a multispectral image cube. Visual, near infrared, shortwave infrared, and visible/near infrared polarimetric data are considered. The aligned images are then used to extract features which are fed to machine learning algorithms. The class list includes common materials present in rural and urban scenes such as vehicles, standing water, various forms of vegetation, and concrete. Experiments are conducted to explore the data requirement for a desired performance and the selection of a hyper-parameter for the textural features. A complete system is demonstrated, progressing from the data collection and labeling to the analysis of the classifier performance. / Master of Science

In der vorliegenden Arbeit werden Holzwerkstoffe im statischen Biegeversuch und im Schlagbiegeversuch vergleichend geprüft. Ausgewählte Holzwerkstoffe werden thermisch geschädigt, zudem wird eine relevante Kerbgeometrie geprüft. Ziel der Untersuchungen ist die Eignung verschiedenartiger Werkstoffe für den Einsatz in sicherheitsrelevanten Anwendungen mit Schlagbelastungen zu prüfen. Hierzu werden zunächst die Grundlagen der instrumentierten Schlagprüfung und der Holzwerkstoffe erarbeitet. Der Stand der Technik wird dargelegt und bereits durchgeführte Studien werden analysiert. Darauf aufbauend wird eine eigene Prüfeinrichtung zur zeitlich hoch aufgelösten Kraft-Beschleunigungs-Messung beim Schlagversuch entwickelt. Diese wird anhand verschiedener Methoden auf ihre Eignung und die Messwerte auf Plausibilität geprüft. Darüber hinaus wird ein statistisches Verfahren zur Überprüfung auf ausreichende Stichprobengröße entwickelt und auf die durchgeführten Messungen angewendet. Anhand der unter statischer und schlagartiger Biegebeanspruchung ermittelten charakteristischen Größen, wird ein Klassenmodell zum Werkstoffvergleich und zur Werkstoffauswahl vorgeschlagen. Dieses umfasst integral die mechanische Leistungsfähigkeit der geprüften Holzwerkstoffe und ist für weitere Holzwerkstoffe anwendbar. Abschließend wird, aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen, ein Konzept für die Bauteilprüfung unter Schlagbelastung für weiterführende Untersuchungen vorgeschlagen. / In the present work wood-based materials are compared under static bending load and impact bending load. Several thermal stress conditions are applied to selected materials, furthermore one relevant notch geometry is tested. The objective of these tests is to investigate the suitability of distinct wood materials for security relevant applications with the occurrence of impact loads. For this purpose the basics of instrumented impact testing and wood-based materials are acquired. The state of the technology and a comprehensive analysis of original studies are subsequently presented. On this basis an own impact pendulum was developed to allow force-acceleration measurement with high sample rates. The apparatus is validated by several methods and the achieved signals are tested for plausibility. A general approach of testing for adequate sample size is implemented and applied to the tested samples. Based on the characteristic values of the static bending and impact bending tests a classification model for material selection and comparison is proposed. The classification model is an integral approach for mechanical performance assessment of wood-based materials. In conclusion a method for impact testing of components (in future studies) is introduced.

In der vorliegenden Arbeit werden Holzwerkstoffe im statischen Biegeversuch und im Schlagbiegeversuch vergleichend geprüft. Ausgewählte Holzwerkstoffe werden thermisch geschädigt, zudem wird eine relevante Kerbgeometrie geprüft. Ziel der Untersuchungen ist die Eignung verschiedenartiger Werkstoffe für den Einsatz in sicherheitsrelevanten Anwendungen mit Schlagbelastungen zu prüfen. Hierzu werden zunächst die Grundlagen der instrumentierten Schlagprüfung und der Holzwerkstoffe erarbeitet. Der Stand der Technik wird dargelegt und bereits durchgeführte Studien werden analysiert. Darauf aufbauend wird eine eigene Prüfeinrichtung zur zeitlich hoch aufgelösten Kraft-Beschleunigungs-Messung beim Schlagversuch entwickelt. Diese wird anhand verschiedener Methoden auf ihre Eignung und die Messwerte auf Plausibilität geprüft. Darüber hinaus wird ein statistisches Verfahren zur Überprüfung auf ausreichende Stichprobengröße entwickelt und auf die durchgeführten Messungen angewendet. Anhand der unter statischer und schlagartiger Biegebeanspruchung ermittelten charakteristischen Größen, wird ein Klassenmodell zum Werkstoffvergleich und zur Werkstoffauswahl vorgeschlagen. Dieses umfasst integral die mechanische Leistungsfähigkeit der geprüften Holzwerkstoffe und ist für weitere Holzwerkstoffe anwendbar. Abschließend wird, aufbauend auf den gewonnenen Erkenntnissen, ein Konzept für die Bauteilprüfung unter Schlagbelastung für weiterführende Untersuchungen vorgeschlagen. / In the present work wood-based materials are compared under static bending load and impact bending load. Several thermal stress conditions are applied to selected materials, furthermore one relevant notch geometry is tested. The objective of these tests is to investigate the suitability of distinct wood materials for security relevant applications with the occurrence of impact loads. For this purpose the basics of instrumented impact testing and wood-based materials are acquired. The state of the technology and a comprehensive analysis of original studies are subsequently presented. On this basis an own impact pendulum was developed to allow force-acceleration measurement with high sample rates. The apparatus is validated by several methods and the achieved signals are tested for plausibility. A general approach of testing for adequate sample size is implemented and applied to the tested samples. Based on the characteristic values of the static bending and impact bending tests a classification model for material selection and comparison is proposed. The classification model is an integral approach for mechanical performance assessment of wood-based materials. In conclusion a method for impact testing of components (in future studies) is introduced.