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Training Course
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Materialanalyse im Wandel: Tradition trifft KI

Werkstoffanalyse neu gedacht: Effiziente Methoden mit Künstlicher Intelligenz

When

10 Mar 09:00 - 12 Mar 2026 12:15

Where

Saarbrücken & Online

Language

German

Certificate

upon completion

Entdecken Sie die faszinierende Welt der Werkstoffe und erfahren Sie, warum eine gründliche, objektive und vollständige Werkstoffanalyse von entscheidender Bedeutung ist – sowohl in der Qualitätskontrolle als auch in der Forschung und Entwicklung. Von der klassischen Gefügebewertung bis hin zu hochmodernen, KI-gestützten Auswertemethoden werden Verfahren vorgestellt, die es ermöglichen, den inneren Aufbau von Werkstoffen präzise und objektiv zu erkennen, zu quantifizieren und zu interpretieren. Eine aussagekräftige Werkstoffanalytik bildet den Grundstein für eine optimierte Werkstoffentwicklung sowie für eine zuverlässige Qualitätssicherung.

Training Chairs

  • Dr.-Ing. Dominik Britz

    Dr.-Ing. Dominik Britz

    Material Engineering Center Saarland - MECS

  • Prof. Dr.-Ing. Frank Mücklich

    Prof. Dr.-Ing. Frank Mücklich

    Saarland University

  • Dr.-Ing. Martin Müller

    Dr.-Ing. Martin Müller

    Material Engineering Center Saarland - MECS

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Program Flyer Fact Sheet

Die KI-gestützte Materialanalyse ermöglicht eine reproduzierbare Bewertung von Werkstoffen mit modernen Werkzeugen der Künstlichen Intelligenz, was die Präzision in der Entwicklung und Qualitätskontrolle entscheidend erhöht und Innovationen vorantreibt. 
Hier sind einige Gründe, warum Ihr Unternehmen von einer tieferen Kenntnis in diesem Bereich profitieren wird:

  • Grundlagen und Werkzeuge: Verstehen Sie den inneren Aufbau der Werkstoffe, das Gefüge, um es mit bildgebenden Verfahren (Lichtmikroskopie, REM, EDX, EBSD, FIB) zu beurteilen.
  • Korrelative Mikroskopie: Entdecken Sie, wie verschiedene Mikroskopietechniken effektiv kombiniert werden können, um komplexe Gefüge bestmöglich zu charakterisieren.
  • Konventionelle Segmentierung: Trennen Sie Gefügebestandteile und extrahieren Sie Parameter für eine quantitative Bewertung Ihrer Werkstoffe.
  • KI-gestützte Werkstoffanalyse: Lernen Sie maschinelles Lernen und Deep Learning als Methoden der Künstlichen Intelligenz kennen und für eine reproduzierbare Bewertung (Segmentierung und Klassifizierung) Ihrer Werkstoffe zu nutzen, in 2D und 3D.
  • Dateninfrastruktur: Lernen Sie Bilddatenbanken und elektronische Laborbücher für Ihr Datenmanagement kennen und entdecken Sie die Hardware und Tools der KI-Methoden.
  • Bildverarbeitung mit ImageJ/Fiji: Lernen Sie das weit verbreitete und frei verfügbare Softwarepaket in seiner Funktionalität kennen und für Ihre Werkstoffe zu nutzen.
  • Praxisnahe Übungen: Vertiefen Sie Ihr Wissen selbstständig an Beispieldatensätzen zur Bildregistrierung und Segmentierung (klassisch, maschinelles Lernen und Deep Learning).
  • Diskutieren Sie Ihre konkrete praktische Anwendung/Problemstellung mit Expert*innen.

Nutzen Sie diese Chance, um Ihr Unternehmen technologisch weiterzuentwickeln und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen!