Korngrößenbestimmung: Best Practice im Arbeitskreis 

Der erste Themenschwerpunkt war die Bestimmung von Korngrößen. Herr Bachmann von der Universität des Saarlandes präsentierte Ansätze zur Korngrößenbestimmung mittels Machine Learning. Durch korrelative Mikroskopie und die Entwicklung des automatisierten Ätzmikroskops "ThEtching" können Gefügebestandteile von Stählen automatisiert bestimmt werden. Dr.-Ing. Korpala von der MiViA GmbH stellte eine präzise KI-basierte Methode zur Analyse von Stahlgefügen vor. 

Das Thema Korngrößenbestimmung wurde durch den Beitrag von Dr. Witte von der Salzgitter Mannesmann Forschung abgerundet. Er präsentierte die Ergebnisse der im Arbeitskreis durchgeführten Versuche zur Korngrenzenbestimmung. Insgesamt engagierten sich 27 Teilnehmende aus 12 Laboren. Aus den Resultaten konnten Ansätze für 'best practice' erarbeitet werden. Auch künftig wird der Arbeitskreis sich weiter mit diesem Thema in Versuchen auseinandersetzen.

KI-Methoden und weitere Themen

Der zweite Themenschwerpunkt KI-Methoden wurde durch spannende Vorträge ebenfalls anschaulich dargestellt. Herr Goedecke von der GFaI präsentierte das Projekt DIAgraph ML zur Klassifikation von Graphitanordnungen in Gusseisen mittels Methoden des Maschinellen Lernens. Herr Jansche von der Hochschule Aalen gab einen Überblick über den Einsatz von Machine Learning in der Materialmikroskopie. Anschließend wurden weitere Themen behandelt. Die Teilnehmenden erhielten unter anderem Einblicke in Vergrößerungsstufen und 3D-Metallographie-Systeme.

Bereichernder Austausch 

Nach den spannenden Fachvorträgen nutzten die Teilnehmenden gerne die Gelegenheit zum weiteren Austausch und Networking. Der Arbeitskreis „Quantitative Gefügeanalyse“ dankt Herrn Kaip sowie der Gesellschaft zur Förderung angewandter Informatik in Berlin für ihre Gastfreundschaft und die gelungene Organisation. 

Die nächste Zusammenkunft ist für das Frühjahr 2025 in Freiberg bei der Firma MiViA bzw. am Institut für Metallformung geplant.