Training neuronaler Netze zur Identifizierung von Bindern in NMC-Kathoden
PDF-Tutorial
Das GeoDict-AI-Modul bietet leistungsstarke KI-gestützte Funktionen zur Segmentierung und Analyse von 3D-Bilddaten – etwa aus CT- oder FIB/SEM-Aufnahmen – komplexer, mehrphasiger Materialien wie Vliesstoffen, Elektroden oder Korn-Binder-Strukturen.
In vielen Fällen lassen sich Materialphasen aufgrund identischer Grauwertverteilungen nicht konventionell trennen. GeoDict-AI setzt hier an und ermöglicht eine formbasierte Trennung mithilfe neuronaler Netzwerke – etwa zur Erkennung von Bindemitteln, Unterscheidung verschiedener Fasertypen oder Identifikation einzelner Fasern.
In diesem PDF-Tutorial lernen Sie Schritt für Schritt:
- 3D-Strukturen inspizieren und statistische Parameter (z. B. Durchmesser, Orientierung, Volumenanteile) ermitteln
- Trainingsdaten generieren mit strukturvariablen Parametern per Skript (Design of Experiments)
- Neuronales Netz trainieren, testen und die Segmentierungsleistung validieren
- Trainiertes Netz anwenden zur automatischen Materialerkennung in segmentierten Scans
Dieses Tutorial ist der ideale Einstieg in die KI-gestützte Bildanalyse mit GeoDict und zeigt, wie Segmentierung automatisiert, reproduzierbar und skalierbar wird.
Folgende Module werden im PDF-Tutorial genutzt:
| GeoDict-AI | GrainGeo | GrainFind |
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