Segmentierung von Fasern aus µ-CT-Scans durch künstliche Intelligenz

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Simulationsmodells zur verbesserten Vorhersage der prozessinduzierten Faserorientierung mittels einer Subroutine.

Schematische Darstellung der Faserklassifizierung mittels KI

Thema der Arbeit
Schematische Darstellung der Faserklassifizierung mittels KI Die mechanischen Eigenschaften von langfaserverstärkten Thermoplasten hängen maßgeblich von der lokalen geometrischen Anordnung der Fasern ab. Diese Informationen können in der Regel mithilfe von µ-CT-Aufnahmen ermittelt werden. Um Information wie die tatsächlichen Verläufe der Fasern oder die einzelnen Faserlängen gewinnen zu können, müssen die Fasern in den Bildern von der Matrix getrennt erkannt werden, was auch als Segmentierung bezeichnet wird. Dazu wurde am IKV bereits ein Tool entwickelt, welches die Fasern auf Basis von einer adaptiven Grenzwertfilterung trennt. Um den Prozess zu beschleunigen haben sich allerdings auch neuronale Netze als vorteilhaft erwiesen.

Die Arbeit hat Bezug zu diesem Forschungsprojekt:
Die Arbeit wird im Rahmen des Projekts „DigiLaugBeh“ durchgeführt, in dem der Aufbau einer volldigitalen Simulationskette angestrebt wird, in die ebenfalls eine Bewertung des CO2-Fußabdrucks integriert ist.

Zielsetzung:
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Simulationsmodells zur verbesserten Vorhersage der prozessinduzierten Faserorientierung mittels einer Subroutine.

Das könnten deine/eure Aufgaben sein:

Für eine Forschungslabor-Arbeit

  • Recherche und Aufbau geeigneter neuronaler Netze
  • Durchführung der Segmentierung
 

Für eine Projektarbeit

  • Recherche und Aufbau geeigneter neuronaler Netze
  • Aufbau von Testdaten
  • Durchführung der Segmentierung
 

Das sind deine/eure Benefits:

  • Arbeit in einem jungen, motivierten Team
  • Schnelle Bearbeitung
  • Sofortiger Start möglich

Dein/euer Profil:

  • Ein naturwissenschaftlicher Studiengang wie: Masch.Bau, CES, Materialwissenschaften...
  • Selbständiges, strukturiertes und eigenverantwortliches Arbeiten
  • Interesse/Spaß an KI-unterstützter Bildverarbeitung

Bei Interesse an der ausgeschriebenen Thematik melde dich gerne bei mir. Den genauen inhaltlichen Umfang und den Zeitplan stimmen wir individuell miteinander ab.

Dein/euer Ansprechpartner:
Fabio Di Battista, M.Sc. RWTH
Telefon: 0241 80-28358
E-Mail: fabio.dibattista@ikv.rwth-aachen.de