OmniScan X3 / X4 (PAUT)
Evident Scientific (ehem. Olympus)
Industriestandard für tragbare Phased-Array-Ultraschallprüfung (PAUT). Der OmniScan X3/X4 scannt Schweißnähte mit elektronisch gesteuerten Schallfeldern, erzeugt S-Scan-Querschnittsbilder und speichert A-Scan-Rohdaten für die Nachauswertung. Weltweit in Schiffbau, Petrochemie und Luftfahrt eingesetzt. Die Freeware OmniPC 5 ermöglicht desktop-seitige Nachauswertung ohne Gerät. KI-Analysefunktionen sind (Stand Mai 2026) nicht nativ integriert — externe ML-Pipelines können OmniScan-Exportdaten (.opd / .qtlz) verarbeiten.
Kosten: OmniScan X3: ca. 25.000–45.000 € je nach Sondenausstattung; OmniScan X4 (Oktober 2024, TFM/PCI/PWI): ab ca. 35.000 €. OmniPC 5 Analyzsoftware: Freeware (kostenlos, kein Abo). Hardware-Bundle mit Phased-Array-Sonde und Encoder: Preis auf Anfrage.
Stärken
- Branchen-Standard in der Schweißnahtprüfung — global anerkannt von Lloyd's, DNV, Bureau Veritas
- OmniPC 5 als Freeware: Post-Processing-Analysen ohne Gerät, kompatibel mit KI-Daten-Pipelines
- OmniScan X4 (Okt. 2024): Total Focusing Method (TFM), Phase Coherence Imaging, Plane Wave Imaging
- A-Scan-Rohdaten exportierbar für externe ML-Modell-Inferenz
- Weite Sondenbibliothek: verschiedene Frequenzen und Winkel für unterschiedliche Blechdicken
Einschränkungen
- Keine integrierte KI/ML-Auswertung — externe Entwicklung für CNN-gestützte Defektklassifikation nötig
- Hardware-Investment erheblich — kein SaaS-Modell
- Kalibrierung und Prüfablauf müssen strikt standardisiert werden, damit KI-Modelle auf Exportdaten anwendbar bleiben
- Support auf Englisch und Japanisch, DACH-Vertrieb über Evident-Niederlassung Hamburg
- Datenformat-Wechsel zwischen Geräte-Generationen kann KI-Modell-Kompatibilität gefährden
Passt gut zu
So steigst du ein
Schritt 1: Evident DACH-Vertrieb (Hamburg) kontaktieren und Testgerät für eine Pilotserie anfordern. OmniScan X3 ist für den Großteil der Stahl-Schweißnahtprüfung ausreichend; den X4 brauchst du, wenn Total Focusing Method (TFM) für komplexe Geometrien gefordert ist.
Schritt 2: OmniPC 5 (Freeware) installieren — damit können Auswertungsteams und externe KI-Entwickler ohne das Hardware-Gerät auf archivierten Scandaten arbeiten. Exportformat .opd oder CSV für ML-Pipelines konfigurieren.
Schritt 3: Für die KI-Integration eine strikt standardisierte Scanning-Konfiguration (Sondenfrequenz, Scan-Auflösung, Verstärkung) dokumentieren und einfrieren — jede Konfigurationsänderung invalidiert das trainierte Modell. Erst dann beginnen, annotierte Trainingsdaten auf Basis dieser Konfiguration aufzubauen.
Ein konkretes Beispiel
Eine Werft prüft Stumpfnähte an 20-mm-Stahlplatten in Megablock-Sektionen mit dem OmniScan X3 und einer 5-MHz-Phased-Array-Sonde. Je Megablock fallen 4–6 TB OmniScan-Scandaten (.opd-Format) an. Der externe ML-Entwickler exportiert A-Scan-Zeitreihen als 1D-Arrays pro Messposition, ein ZfP-Level-III-Prüfer annotiert 2.400 davon mit Defektklassen (Pore, Bindefehler, Riss, o.B.). Das trainierte CNN klassifiziert 3 Wochen später bei neuen Megablöcken 85% der Scans als unauffällig — der Level-II-Prüfer prüft nur noch die restlichen 15% manuell nach. Prüfzeit je Megablock: von 3–4 Wochen auf 7–8 Tage.
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Empfohlen in 1 Use Cases
Schiffbau & Maritime
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