µCT-Bilder sind ein leistungsfähiges Werkzeug, um tiefe Einblicke und Ideen für Innovationen und Qualitätskontrolle von Vliesstoffen zu gewinnen. Die GeoDict 2019 Edition bietet die Werkzeuge zum besseren Verständnis von CT-Bildern und ebnet den Weg, die Herausforderungen der Entwicklung besserer Vliesstoffe zu bewältigen.

Vliesstoffe werden in vielen Industriezweigen eingesetzt. Beispiele sind synthetische Filtermedien aus Nonwoven, glas- oder kohlefaserverstärkte Kunststoffe für strukturmechanische Anwendungen und Gasdiffusionsschichten für Brennstoffzellen. Alle diese Materialien sind für die Anforderungen an die moderne Industrie, z.B. grüne Energie und sichere Produktionsumgebungen, unerlässlich.

Toray Carbon Paper mit rot eingefärbtem Binder

Das Verhalten von Vliesstoffen wird hauptsächlich durch die räumliche Verteilung, Orientierung, Länge, Krümmung und Mittellinie der einzelnen Fasern bestimmt. Bei Medien mit Binder sind auch der Volumen-/Gewichtsanteil und die räumliche Verteilung des Binders von großer Bedeutung. Mit GeoDict 2019 können Binder und Fasern in CT-Bilder segmentiert werden, selbst wenn sie die gleichen Grauwerte haben.

Bindemittel-Volumenanteil im gesamten Vliesstoff

Anhand von mit GeoDict modellierten Vliesstoffen wird ein neuronales Netzwerk an künstlichen 3-D Bildern trainiert, für die die Verteilung des Binders bekannt ist. Nach dem Training erkennt das neuronale Netzwerk dann auch den Binder in den 3-D Bildern realer Vliesstoffe, die mit µCT oder FIB-SEM aufgenommen wurden. Das Ergebnis sind hochpräzise Simulationen und Analysen der produktionsbedingten Binderverteilung im Vliesstoff.

Darstellung des Vliesstoffs mit identifizierten Fasern

Mit der gleichen Methode identifizieren wir auch einzelne Fasern in komplexen Mikrostrukturen. Sind alle Fasern identifiziert, erhält man detaillierte Einblicke in die Eigenschaften der Fasern in einem Material. Das kann die Krümmung einer Faser und Kontaktpunkte wo sich Fasern berühren sein, die Länge von Fasern in glasfaserverstärktem Kunststoff oder auch lokale Verformungen von Fasern in Geweben.

Derzeit erweitern wir die Identifikationsmöglichkeiten auf CT-Scans verschiedenster Materialien, wie z.B. Gesteine und Schäume.