Neues Verfahren Saar-Forscher verbessern Stahl-Kontrolle
Saarbrücken · Informatiker und Materialforscher haben gemeinsam eine neue Klassifizierungsmethode entwickelt.
Die Qualität von Stahl muss für viele Zwecke im Vorfeld untersucht werden. Bisher werden dafür Materialproben von Hand unter dem Mikroskop untersucht. Doch dieses Verfahren ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Informatiker und Materialforscher haben an der Saar-Uni jetzt ein neuartiges Verfahren entwickelt, das es erlaubt, die Stahlqualität automatisiert zu untersuchen. Sie machen sich dafür das sogenannte Maschinelle Lernen zunutze.
Die Computer wurden zunächst mit bereits ausgewerteten Mustern bestimmter Stahlstrukturen gefüttert. So werden die Computermodelle trainiert und die Ergebnisse anschließend mit von Menschen einsortierten Bilddaten verglichen. „Durch maschinelle Lernmethoden können Computer komplexe Muster erkennen und in Mikroskopie-Aufnahmen einander zuordnen“, erklärt Frank Mücklich, Professor für Funktionswerkstoffe an der Saar-Uni. „Sie können aber auch die Merkmale von vorher klassifizierten Mikrostrukturen lernen und diese mit erkannten Mustern abgleichen.“
Im Test wurden mit der neuen Methode gute Ergebnisse erzielt: „Unser System erreicht eine Klassifikationsgenauigkeit von rund 93 Prozent. Mit den herkömmlichen subjektiven Methoden konnten kaum mehr als 50 Prozent der Materialproben korrekt klassifiziert werden“, schwärmt Mücklich.
