Vom Bild zur Erkenntnis: Inspektionsbilder und Fachberichte in GeoDict

Hidden Gems Article #1

"Hidden Gems" Reihe

GeoDict ist eine innovative, modulare Software-Suite für die digitale Materialforschung und -entwicklung, die von der Math2Market GmbH entwickelt wurde. Sie ermöglicht 3D-Bildverarbeitung, mikrostrukturelle Modellierung sowie simulationsbasierte Materialcharakterisierung und Eigenschaftsvorhersage.

Diese Reihe von Kurzartikeln beleuchtet ausgewählte „Hidden Gems“ der GeoDict-Software, die möglicherweise noch nicht allgemein bekannt sind. Obwohl diese Funktionen nicht neu sind, werden sie in alltäglichen Arbeitsabläufen oft nicht ausreichend genutzt.

Ziel ist es, prägnante, praktische Einblicke zu vermitteln, die eine wachsende Anwenderbasis unterstützen. Jeder Artikel konzentriert sich auf eine bestimmte Funktion und veranschaulicht deren Anwendung anhand eines einfachen Beispiels. Das Format ist bewusst kurz und anwendungsorientiert gehalten, damit Leser schnell einschätzen können, inwieweit dies für ihre eigene Arbeit relevant sein könnte.

Für eine ausführlichere Demonstration oder zur Besprechung spezifischer Anwendungsfälle ist eine direkte Kontaktaufnahme willkommen!


1. Einleitung

Viele GeoDict-Anwender konzentrieren sich auf die Bestimmung von Materialeigenschaften. Der Nutzen dieser Ergebnisse hängt jedoch oft davon ab, wie klar sie dokumentiert, visualisiert und weitergegeben werden.

Dieser Artikel zeigt ein anschauliches Beispiel auf der Grundlage eines Mikro-CT-Scans einer porösen Betonprobe mit Poren. Anhand dieses Datensatzes wird veranschaulicht, wie Folgendes erstellt werden kann:

  • Prüfungsreife Visualisierungen, einschließlich kontrastierter Schnitte, kommentierter Messungen sowie Schnitt- oder 3D-Videos 
  • Quantifizierte Porosität durch Segmentierung, Volumenanteilsanalyse und Statistiken pro Pore
  • Strukturierte, für die Berichterstellung geeignete Ausgaben, einschließlich standardisierter PDF-Berichte und exportierbarer Grafiken

Alle Schritte basieren auf automatisierten, einsatzbereiten Tools innerhalb von GeoDict. Der Arbeitsablauf zeigt, wie rohe CT-Daten innerhalb kurzer Zeit in einen prägnanten, teilbaren Porositätsbericht umgewandelt werden können. Die daraus resultierende Dokumentation kombiniert visuelle Nachweise mit quantitativen Porenstatistiken. 

Dieser Ansatz ist für Anwender relevant, die nicht nur Messungen durchführen, sondern auch CT-basierte Ergebnisse klar an Kollegen, Kunden oder Entscheidungsträger kommunizieren müssen.


2. Laden von Bild- und Volumendaten

Der erste Schritt besteht darin, den Datensatz in GeoDict zu laden. Dies geschieht mithilfe des Moduls „ImportGeoVol“, das eine Vielzahl gängiger 2D- und 3D-Bildformate unterstützt.

  • 3D-Bilddaten/Rohdaten:
    • *.vol (3D-Binärdaten mit Gleitkomma- oder Ganzzahlwerten, 4 Byte)
    • *.raw (8- oder 16-Bit, 32-Bit-Ganzzahl-Rohdaten)
    • *.grw (GeoDict-Rohdatenformat)
  • Computertomographie-Formate (CT):
    • *.dcm, *.dmz, *.zip (DICOM-Dateien)
    • *.rek, *.iass (Fraunhofer)
    • *.txm (Zeiss-3D-Bild)
    • *.am (Avizo-Binär-Voxeldaten)
  • 2D-Bildformate (Bildstapel):
    • *.tif, *.tiff, *.png, *.jpg, *.jpeg (Stapel von 2D-Bildern)
  • Und vieles mehr

Wenn die Voxelgröße oder die Anzahl der Voxel in jeder räumlichen Richtung nicht in den Dateimetadaten enthalten ist, müssen diese Parameter während des Importvorgangs manuell festgelegt werden, um eine korrekte Skalierung und quantitative Auswertung zu gewährleisten.

Nach dem Import können die Daten überprüft und für die weitere Analyse vorbereitet werden. Der nächste Schritt im Arbeitsablauf ist in der Regel das Fenster Bildfilterung, in dem Rauschunterdrückungsfilter angewendet und mithilfe verschiedener in GeoDict verfügbarer Werkzeuge Segmentierungen durchgeführt werden können.


3. Kontrastierte CT-Schnittbilder speichern

In einem typischen Inspektionsablauf besteht der erste Schritt nach dem Laden der Daten darin, den Bildkontrast anzupassen. Dies kann über die Option Edit im Volumenfeld erfolgen, indem der Graustufenbereich angepasst wird.

Zur Veranschaulichung wird derselbe 2D-Querschnitt vor und nach der Kontrastanpassung angezeigt. Schnittansichten können entlang jeder räumlichen Achse ausgewählt werden, indem man die jeweilige Richtung wählt und durch den Datensatz scrollt. Das Heranzoomen auf Bereiche von Interesse kann dabei helfen, bestimmte Merkmale genauer zu untersuchen.

Export als Bilder

Einzelne Schnittbilder können über die Funktion Save image as exportiert werden. Im vorliegenden Beispiel verbessert die Kontrastanpassung die visuelle Unterscheidung zwischen Poren, Zementmatrix und Zuschlagstoffpartikeln innerhalb der Betonprobe.

Neben dem Export einzelner Schnittbilder lassen sich einfache geometrische Messungen direkt im Ansichtsfenster durchführen. Mit dem Werkzeug zur linearen Abstandsmessung können repräsentative Merkmale quantifiziert und dokumentiert werden. Bilder, die diese auf Linealen basierenden Messungen enthalten, können anschließend für Berichtszwecke gespeichert werden. Nachstehend ist ein Beispiel dargestellt, in dem charakteristische Merkmale der Betonprobe gemessen und mit Anmerkungen versehen wurden.

Für eine umfassendere Darstellung des Datensatzes können auch 2D- oder 3D-Animationen erstellt werden. Animationen liefern Kontextinformationen über alle Schichten hinweg und können zu einem besseren Verständnis der räumlichen Verteilung von Merkmalen beitragen. Dieses Format eignet sich oft besser für die Weitergabe von Ergebnissen an Kollegen oder Interessengruppen.

Export als Video

Mit der Option Create Video in GeoDict lassen sich Schnittsequenzen oder 3D-Ansichten direkt exportieren. Im gezeigten Beispiel wurden die Videos nach einer Kontrastanpassung erstellt, ohne dass eine Segmentierung oder weitere Verarbeitungsschritte erforderlich waren. Dies ermöglicht eine schnelle Aufbereitung von Bildmaterial für Inspektions- und Kommunikationszwecke.


4. Bildverarbeitung und Segmentierung

Der Dialog Image Processing von GeoDict bietet eine breite Palette an Werkzeugen zur Filterung, Verbesserung und Segmentierung von Bilddaten. Es stehen verschiedene Methoden zur Rauschunterdrückung zur Verfügung, darunter auch fortgeschrittene Ansätze wie die Filterung nach dem Non-Local-Means-Verfahren. Im vorliegenden Beispiel war keine zusätzliche Filterung erforderlich.

Für die Segmentierung wurde eine einfache automatische Methode angewendet: die globale Schwellenwertbildung unter Verwendung des Ein-Wert-Otsu-Algorithmus. Diese Methode eignet sich, wenn die Grauwertverteilungen der verschiedenen Phasen relativ gut voneinander getrennt sind. In Fällen, in denen Strahlverfestigung, Teilvolumeneffekte oder ausgeprägte Helligkeitsgradienten vorliegen, können lokale oder adaptive Schwellenwertverfahren oder KI-gestützte Segmentierungsansätze robustere Ergebnisse liefern.

Die resultierende Segmentierung wird automatisch als Structure in GeoDict gespeichert. Diese Struktur kann als Überlagerung auf dem ursprünglichen Graustufendatensatz visualisiert werden. Im unten gezeigten Beispiel werden die Poren als rote Überlagerung auf dem Graustufenbild dargestellt.

Für eine verbesserte dreidimensionale Visualisierung kann das Graustufenvolumen zugeschnitten werden, um den Fokus auf den interessierenden Bereich zu legen. Dadurch werden die räumliche Verteilung und die Konnektivität der Porenstruktur in 3D deutlicher sichtbar.


5. Quantifizierung und Dokumentation der Porosität

Zentrale Fragen sind, wie porös die Probe ist, wie die Poren verteilt sind und wie diese Ergebnisse transparent und reproduzierbar dokumentiert werden können.

Auf der Grundlage der Segmentierung lässt sich der Porenraum direkt visualisieren, und die Gesamtporosität kann aus den Materialstatistiken ermittelt werden. Wenn man mit der Maus über die Objektinformationen in der oberen linken Ecke des Fensters fährt, wird der Hohlraumvolumenanteil angezeigt. In diesem Beispiel beträgt die Gesamtporosität des analysierten Volumens 4,4 %. Diese Werte beziehen sich auf den gesamten Datensatz, wobei auch schnittspezifische Informationen eingesehen werden können. Hier entspricht die Porosität dem Hohlraumvolumenanteil innerhalb des ausgewählten Volumens.

Für eine detailliertere Analyse wird das Modul PoroDict verwendet. Innerhalb dieses Moduls berechnet die Funktion Identify Pores statistische Informationen für jede einzelne Pore im Volumen. Es können mehrere Parameter definiert werden:

  • Ein minimaler Porendurchmesser. Es wird allgemein ein Wert von drei Voxeln empfohlen, um durch Rauschen verursachte Komponenten und Teilvolumenartefakte zu unterdrücken.
  • Einbeziehung oder Ausschluss von Poren, die mit dem Begrenzungsrahmen verbunden sind. Der Ausschluss von mit der Begrenzung verbundenen Hohlräumen isoliert die eingeschlossene Porosität, während deren Einbeziehung die offene Porosität widerspiegelt.
  • Optionale Wiederverbindung fragmentierter Poren. Dies kann Segmentierungsunterbrechungen (z. B. schmale Verengungen) ausgleichen, sollte jedoch mit Vorsicht angewendet werden, um eine Zusammenführung physikalisch getrennter Poren zu vermeiden.

Nach der Berechnung werden die Ergebnisse in einer GeoDict-Ergebnisdatei gespeichert. Diese Datei ermöglicht den Zugriff auf statistische Histogramme und den Export eines standardisierten PDF-Berichts. Der Bericht fasst wichtige Kennzahlen wie die Anzahl der identifizierten Poren, den Gesamtvolumenanteil, die minimale und maximale Porengröße sowie weitere Deskriptoren zusammen.

Statistische Auswertungen können das Porenvolumen, den äquivalenten Kugeldurchmesser, alternative Durchmesserdefinitionen, das Seitenverhältnis, die Sphärizität nach verschiedenen Formulierungen, das Verhältnis von Oberfläche zu Volumen sowie weitere formbezogene Parameter umfassen. Histogramme veranschaulichen die Verteilungen, beispielsweise für die Porengröße, das Seitenverhältnis oder die Sphärizität.

Über die numerische Analyse hinaus unterstützt die dreidimensionale Visualisierung die Interpretation. Die berechneten Ergebnisse können als Volumenfeld geladen und im Hauptvisualisierungsbereich von GeoDict angezeigt werden. So können beispielsweise Poren entsprechend ihrem äquivalenten sphärischen Durchmesser farblich gekennzeichnet werden, wobei größere Poren an einem Ende der Farbskala und kleinere Poren am anderen Ende dargestellt werden. Je nach den Präferenzen für die Berichterstellung können verschiedene Farbkarten ausgewählt werden.


6. Fazit

Das Besondere daran ist nicht die Berechnung der Porosität an sich, sondern der gesamte Arbeitsablauf von den rohen CT-Daten bis hin zu einem strukturierten, standardisierten Bericht innerhalb einer einzigen Softwareumgebung. Alle Schritte, von der Visualisierung und Segmentierung bis hin zur quantitativen Analyse und Dokumentation, werden direkt in GeoDict durchgeführt, ohne dass externe Tools erforderlich sind.

Dieser integrierte Ansatz gewährleistet Wiederholbarkeit und Konsistenz über verschiedene Projekte hinweg. Die Ergebnisse werden nicht nur korrekt berechnet, sondern auch transparent und vergleichbar dokumentiert, was sowohl die interne Überprüfung als auch die externe Kommunikation erleichtert.

Mithilfe des PoroDict-Moduls ermöglicht der Arbeitsablauf eine detaillierte Porenquantifizierung, dreidimensionale Visualisierung und automatisierte Berichterstellung. Das hier vorgestellte Verfahren lässt sich mit minimalen Anpassungen auf andere Datensätze anwenden und ist nicht auf Betonproben beschränkt. Es eignet sich gleichermaßen für eine Vielzahl poröser Materialien und Mikrostrukturen.

Für weitere Informationen, Live-Demonstrationen oder die Besprechung spezifischer Datensätze und Berichtsanforderungen können Sie sich gerne direkt an uns wenden. Wir würden uns freuen, dies mit Ihnen zu erörtern.


Autoren des Artikels

Anton Du Plessis, Ph.D.

ist Director of Business Development, EMEA bei Math2Market.

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