3D-Bildverarbeitung und Segmentierung für CT- und FIB-REM-Daten
GeoDict bietet ein umfassendes Funktionspaket für die 3D-Bildverarbeitung, Segmentierung, Visualisierung und 3D-Bildanalyse von Materialmikrostrukturen. Importieren Sie Bilddaten aus CT und Mikro-CT (µCT), Synchrotron-CT, FIB-REM sowie anderen 2D- oder 3D-Bildgebungsverfahren und verarbeiten Sie die Daten direkt in GeoDict, um sie für eine zuverlässige quantitative Analyse aufzubereiten.
Mit ImportGeo-Vol lassen sich 3D-Bilder und 2D-Bilder sowie Bildstapel in einer einzigen Umgebung filtern, korrigieren und segmentieren. Leistungsstarke Werkzeuge der Bildverarbeitung helfen dabei, Rauschen zu reduzieren, strukturelle Merkmale hervorzuheben und Bildartefakte zu entfernen.
Es steht eine breite Palette an Segmentierungsmethoden zur Verfügung, von manueller und automatischer Schwellenwertbestimmung (Otsu und K-Means) über Mehrphasen-Segmentierung und Wasserscheidenverfahren bis hin zu fortschrittlicher KI-basierter Bildsegmentierung unter Verwendung von maschinellem Lernen und neuronalen Netzmodellen mit einem einfachen Rahmenwerk für die Beschriftung und das Training.
Mit dem zusätzlichen GeoDict-AI-Modul für erfahrene Anwender lassen sich noch fortschrittlichere neuronale Netze trainieren und auf anspruchsvolle Datensätze anwenden, bei denen die Bildverbesserung im Vordergrund steht oder herkömmliche Segmentierungsmethoden an ihre Grenzen stoßen.
Das Ergebnis ist eine segmentierte, quantitative 3D-Darstellung des tatsächlichen Materials, in der Poren, Partikel, Körner, Fasern, Risse, Materialphasen und andere strukturelle Merkmale identifiziert und vermessen werden können. Anstatt zwischen mehreren Softwarepaketen hin- und herzuwechseln, können Anwender direkt vom Bildimport und der Segmentierung zur 3D-Bildanalyse, Visualisierung, Berichterstellung und Automatisierung übergehen.
GeoDict ist nicht nur für einzelne Datensätze konzipiert, sondern auch für reproduzierbare und wiederholbare Analyse-Workflows. Verarbeitungs- und Analyseschritte lassen sich automatisieren und konsistent auf eine große Anzahl von Proben anwenden, was Forschungs-, Qualitätskontroll- und industriellen F&E-Teams dabei hilft, vergleichbare Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig den manuellen Aufwand zu reduzieren.
GeoDict Anwendungen
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Quantitative 3D-Bildanalyse und Materialcharakterisierung
Verwandeln Sie segmentierte 3D-Bilddaten in zuverlässige, reproduzierbare quantitative Informationen über Ihr Material. GeoDict kombiniert universelle Messwerkzeuge mit speziellen Algorithmen, die für poröse, körnige, faserige und mehrphasige Mikrostrukturen entwickelt wurden. Forscher und Ingenieure können komplexe Materialien direkt aus CT-, Mikro-CT- (µCT), FIB-REM- und anderen 3D-Datensätzen charakterisieren und Bilddaten in aussagekräftige technische Messwerte umwandeln.
Je nach Anwendung kann GeoDict zur Quantifizierung folgender Eigenschaften eingesetzt werden:
Bestimmung der Gesamt-, offenen und geschlossenen Porosität sowie Identifizierung einzelner Poren mithilfe spezieller Trennalgorithmen. Quantifizierung von Porenvolumen, volumenäquivalenten Durchmessern und Durchmessern der eingeschriebenen Kugel, Porengrößenverteilungen, Oberfläche, Verhältnis von Oberfläche zu Volumen, Aspektverhältnis, Sphärizität, Ausrichtung, Kontaktfläche und anderen Formparametern. Statistische Verteilungen können nach Porenzahl, Volumen oder Oberfläche ausgewertet und direkt in 3D visualisiert werden.
Charakterisierung der Topologie und Zugänglichkeit komplexer Porenstrukturen mithilfe geometrischer und Porosimetrie-basierter Porengrößenverteilungen, Porenkehl-Analyse, Bubble Point-Berechnungen, Perkolationspfaden, Grenzpfaddurchmessern, kürzesten Pfaden, Sehnenlängenverteilungen und geodätischer Tortuosität.
Trennung berührender oder verbundener Objekte und Quantifizierung der individuellen Korngröße, der Korngrößenverteilung, des Volumens, der Oberfläche, des Verhältnisses von Oberfläche zu Volumen, der Sphärizität, des Seitenverhältnisses, der Ausrichtung und der räumlichen Verteilung. Spezielle „GrainFind“-Algorithmen kombinieren die Trennung und Wiederverbindung von Objekten mit Best-Fit-Darstellungen wie Ellipsoiden, Kastenmodellen oder kurzen Fasern für eine detaillierte statistische Charakterisierung.
Identifizieren und trennen einzelner Fasern mithilfe spezieller bildverarbeitender oder KI-gestützter Methoden. Bestimmen Sie Faserdurchmesser- und Längenverteilungen, Orientierungsverteilungen und Orientierungstensoren, Krümmung und Kräuselung und visualisieren Sie räumlich aufgelöste Faserorientierungen. KI-gestützte Methoden können zudem Fasern vom Bindemittel unterscheiden, wo herkömmliche Graustufen-Segmentierung nicht ausreicht.
Messer der lokalen Dicke und von Dickenvariationen in komplexen 3D-Strukturen sowie Visualisierung von Dickenverteilungen direkt auf dem Material. Diese Messungen sind besonders nützlich für die Qualitätskontrolle, bei dünnen Strukturen, Beschichtungen, Wänden sowie porösen oder zellularen Materialien.
Quantifizierung von Poren, Feststoffen und einzelnen Materialphasen sowie von Dichte und Flächengewicht. Analysieren von räumlichen Schwankungen mithilfe von schichtweisen Statistiken, 2D-Dichtekarten und 3D-Inhomogenitätsanalysen, um lokale Abweichungen oder ungleichmäßige Materialverteilungen zu identifizieren.
Segmentierung und quantitative Charakterisierung von Strukturdefekten in 3D, einschließlich ihres Volumenanteils, ihrer Größe, lokaler Abmessungen, Oberflächenmerkmale, Konnektivität und räumlicher Verteilung.
Analyse verbundener Komponenten, Oberfläche und spezifischer Oberfläche, Feststoffgrößenverteilungen, Perkolationspfade, Sehnenlängenverteilungen, 2-Punkt-Korrelationsfunktionen und anderer statistischer Deskriptoren. Die erweiterte Charakterisierung mithilfe von Minkowski-Parametern liefert quantitative Informationen über Volumen, Oberfläche, Krümmung und Topologie komplexer Mikrostrukturen.
GeoDict bietet spezielle Module für die verschiedenen Phasen und Arten der 3D-Bildverarbeitung und quantitativen Bildanalyse. ImportGeo-Vol importiert, verarbeitet und segmentiert 2D- und 3D-Bilddaten; GeoDict-AI ermöglicht es Anwendern, neuronale Netze für anspruchsvolle Bildverbesserungs- und Segmentierungsaufgaben zu trainieren, zu validieren und anzuwenden; PoroDict bietet eine detaillierte Charakterisierung von getrennten und verbundenen Porenstrukturen; MatDict quantifiziert geometrische und statistische Materialeigenschaften; GrainFind identifiziert, trennt und analysiert Körner, Partikel und körnige Strukturen; und FiberFind identifiziert und führt die quantitative Charakterisierung von einzelnen Fasern und faserigen Strukturen durch. ImportGeo-CAD, MeshGeo und ExportGeo-CAD erweitern den Arbeitsablauf um den Import, die Verarbeitung und den Export von Oberflächennetzen.
Analyse der geometrischen Materialeigenschaften
Je nach Art des Materials wird in der Materialanalyse der Anteil an Festkörpermaterialien (z.B. Fasern, Körner), Bindemitteln oder des Porenraumes berechnet und Eigenschaften wie z.B. Durchmesser, Orientierung oder Volumen im 3D-Materialmodel bestimmt. Künstliche Intelligenz in Form von neuronalen Netzen in GeoDict unterstützt Sie bei der Charakterisierung komplexer Strukturen - schnell und präzise.
Beispiele:
Analyse der physikalischen Materialeigenschaften
Anhand der 3D-Materialmodelle lassen sich mit passenden GeoDict Modulen aus der Simulation & Vorhersage die physikalischen Eigenschaften des Materials berechnen.
Beispiele:
- FlowDict zur Berechnung der Strömungseigenschaften
- ElastoDict zur Berechnung von plastischen Verformungen und daraus resultierenden Schädigungen
Die Bestimmung von Materialeigenschaften unter Verwendung von Simulationen zeigen Ihnen ein vollständiges Bild Ihres Materials: Simulationen veranschaulichen Vorgänge im Material, die mit den Möglichkeiten im Labor nur begrenzt oder gar nicht nachvollziehbar wären.
Beispiele:
- Bestimmung der Filtrationsleistung eines Fasermediums,
- Simulation von Ladezyklen auf einer Elektrode,
- Ermittlung der Leitfähigkeit einer Batterie,
- Bestimmung der relative Permeabilität per Zweiphasenströmung
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