Diplom- oder Masterarbeit mit dem Titel AI-basierte Segmentierung von 3D-CT-Scans von Faserkunststoffverbunden: Qualitative und quantitative Analyse unterschiedlicher Proben

Das Leibniz-Institut für Verbundwerkstoffe (IVW) GmbH ist eine der weltweit führenden Einrichtungen auf dem Gebiet der Verbundwerkstoffe. Wir erforschen die gesamte Wertschöpfungskette der Verbundwerkstoffe von den wissenschaftlichen Grundlagen bis zum Bauteil. Wir schreiben folgende studentische Arbeit aus:

Diplom- oder Masterarbeit mit dem Titel

AI-basierte Segmentierung von 3D-CT-Scans von Faserkunststoffverbunden: Qualitative und quantitative Analyse unterschiedlicher Proben

Die 3D-Röntgen-Computer-Mikrotomographie (CT) ist ein hochentwickeltes Verfahren zur Untersuchung der inneren Struktur von Materialien auf mikroskopischer Ebene. Dieses Bildgebungsverfahren liefert wertvolle Einblicke in die mikrostrukturelle Zusammensetzung und ermöglicht es, die Materialeigenschaften und den Einfluss der Fertigung zu bewerten. Insbesondere bei Faserkunststoffverbunden (FKV), die aufgrund ihres geringen Gewichts und ihrer hohen Festigkeit in vielen modernen Anwendungen eingesetzt werden, ermöglicht CT eine präzise Erfassung und Visualisierung der Fasern, der Matrix sowie möglicher Defekte wie Risse oder Poren. Mit der Entwicklung moderner Bildverarbeitungsverfahren, insbesondere der Künstlichen Intelligenz (KI), können CT-Daten effizienter und genauer ausgewertet werden, was die Segmentierung und Analyse komplexer Strukturen wie Fasern und Matrixanteile in FKV deutlich verbessert.  

Inhalte der Arbeit:

Durch Literaturrecherche soll zunächst der Stand der Technik zur Segmentierung von FKV sichergestellt werden. Außerdem sollen KI-basierte Methoden zur Segmentierung von 3D-CT-Scans von Faserkunststoffverbunden angewendet und implementiert werden. Ziel ist es, verschiedene Proben zu vergleichen und sowohl qualitative als auch quantitative Analysen (z. B. Faser-Volumen-Gehalt) durchzuführen, um die Mikrostrukturen der Materialien zu untersuchen.

Ihr Profil:

• Studium Maschinenbau und Verfahrenstechnik o. ä.
• Werkstoffkenntnisse sind von Vorteil (Kunststoffe und Faserverbundkunststoffe)
• strukturierte Arbeitsweise
• gute Kommunikationsfähigkeit
• gute Englischkenntnisse sind von Vorteil

Start: Dezember 2024