60. Metallographie Tagung 2026

Session

Session (T4) - KI-Methoden in der Materialographie

24 Sept 2026, 13:50

Auditorium (Montanuniversität Leoben)

13. Verbesserung der Werkstoffwissenschaftlichen Analyse mit generischen Deep-Learning-Segmentierungsmodellen in ZEN core

Martin Kuttge (Carl Zeiss Microscopy GmbH)

24/09/2026, 13:50

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) revolutioniert die automatisierte Analyse mikroskopischer Bilder in der Materialwissenschaft. Sie ermöglicht es Anwendern, komplexe Proben mit bisher unerreichter Präzision zu segmentieren und zu analysieren.
Obwohl Plattformen wie ZEISS arivis Cloud fortschrittliches Training von Deep-Learning-Modellen für eine Vielzahl von Anwendungen...

31. Maschinelles Lernen zur lichtmikroskopischen Qualitätsbewertung von Gefügen recycelter FeNdB-Magnete

Andreas Jansche (Hochschule Aalen)

24/09/2026, 14:10

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

Das Gefüge von FeNdB-Magneten kann ein breites Spektrum an Defekten und Inhomogenitäten aufweisen: anomale Partikelgrößen, Fremdpartikel, Poren, Agglomerate oder Oxide bzw. Oxidanhäufungen. Letztere sind besonders im Falle von Rezyklaten ein wesentliches Problem. Derartige Fehlstellen haben eine negative Auswirkung auf Anwendungseigenschaften und Alterungsverhalten der Magnete. Die...

50. KI-gestütztes Segmentierungsmodell zur Detektion Fe-reicher intermetallischer Phasen in sekundären Aluminiumlegierungen

Ms Nicole Wechner (Montanuniversität Leoben)

24/09/2026, 14:30

Vortrag

Durch das Bestreben, Primäraluminium zunehmend durch sekundäres Aluminium zu ersetzen, kommt es zur Anreicherung unerwünschter Begleitelemente wie Fe, Si, Cu und Mn in der Aluminiumschmelze. Insbesondere die stark sinkende Löslichkeit von Fe in Aluminium während der Erstarrung bedingt die Bildung spröder intermetallischer Phasen (IMPs). Diese Phasen können je nach ihrer Größe, Art und...

26. Entwicklung von KI-gestützten Analyse-Tools für die fraktographische online-Datenbank des AK Fraktographie

Dr Dirk Bettge (BAM)

25/09/2026, 09:35

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

Die fraktographische online-Datenbank des DGM AK Fraktographie (www.fraktographie.bam.de) ist in den letzten Jahren weiter gewachsen und differenziert und enthält 2026 über 5.000 Bilder makro- und mikroskopischer Bruchmerkmale. Die bisherigen Arbeiten [1,2] haben gezeigt, dass eine quantitative Erkennung von Bruchmerkmalen mittels Machine Learning möglich und sinnvoll ist. Aktuell wurden die...

20. Machine Learning-gestützte Artefakt- und Einschlussklassifizierung bei der automatisierten REM/EDX-Messung

Robert Musi (Christian Doppler Laboratory for Inclusion Metallurgy in Advanced Steelmaking)

25/09/2026, 09:55

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

Die automatisierte REM/EDX-Messung ist eine der wesentlichsten Methoden zur Bestimmung des Mikroreinheitsgrades in Stählen. Für die Detektion nichtmetallischer Einschlüsse werden hauptsächlich Rückstreuelektronenbilder herangezogen. Dabei erscheinen gängige Einschlusstypen dunkler aufgrund ihrer niedrigeren Ordnungszahlen und des daraus resultierenden geringeren Grauwerts als die umgebende...

25. Automated quantification of carbide banding in martensitic steel 1.4112 using deep learning based image analysis inspired on ASTM E 1268:19 to describe microstructure homogeneity

David Sörensen (Matworks GmbH)

25/09/2026, 10:15

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

D. Sörensen1*, A. Morillo1, C. Sinz1, D. Staudenecker1, T. Bernthaler1, A. K. Choudhary1, F. Trier1, M. Weller2, C. Metzmacher2
1 Matworks GmbH, Aalen, Germany
2 Carl Zeiss SMT GmbH, Oberkochen, Germany

*David.Soerensen@matworks.de

High-alloy corrosion resistant steels such as 1.4112 (X90CrMoV18) are widely used in demanding applications due to their high hardness and wear resistance....

28. Einfluss der Bildunschärfe auf die quantitative Gefügeanalyse in der Lichtmikroskopie und wie KI-Methoden zur Verbesserung der Bildschärfe eine zuverlässige Analyse ermöglichen

Patrick Krawczyk (Hochschule Aalen)

25/09/2026, 11:00

KI-Methoden in der Materialographie

Vortrag

In der modernen Lichtmikroskopie spielt die Automatisierung der Probenaufnahme sowie der anschließenden quantitativen Gefügeanalyse (QGA) eine immer größere Rolle. Das Ergebnis ist ein fertiger Bericht mit relevanten Informationen wie Volumenanteilen von Phasen, der Korngrößen oder Anzahl und Art gefundener Defekte, ohne die Aufnahmen qualitativ sichten zu müssen. Gerade bei großflächigen...

47. Differentiation of martensite and bainite in hot work tool steels using EBSD

Thomas Hoenigmann (Material Center Leoben)

25/09/2026, 11:20

Mikroskopische Charakterisierung von Werkstoffen

Vortrag

In aluminum die casting for automotive applications, there is a trend toward increasingly large structural components in order to reduce the number of individual parts and associated processing steps. This development significantly lowers manufacturing time and cost, but at the same time imposes extreme thermal and mechanical loads on the tooling. As a result, a new class of tooling, commonly...