Informatiker und Materialforscher optimieren gemeinsam die Werkstoffklassifizierung von Stahlsorten

In Autos, Windrädern und Brücken wird viel Stahl verbaut, etwa 5.000 Stahlsorten sind auf dem Markt. Doch wie können Hersteller bei einem spezifischen Stahl garantieren, dass er immer dieselbe hohe Qualität aufweist? Bisher werden dafür Materialproben unter dem Mikroskop analysiert und von erfahrenen Mitarbeitern mit Beispielbildern abgeglichen. Diese Werkstoff-Klassifizierung ist jedoch fehleranfällig. Mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren haben Saarbrücker Informatiker und Materialforscher daher eine Methode entwickelt, die viel genauer und objektiver ist als herkömmliche Qualitätskontrollen.

Ansprechpartner:
Prof. Dr. Frank Mücklich
Lehrstuhl für Funktionswerkstoffe
Universität des Saarlandes
Saarbrücken
Tel. +49 681 302-70500
muecke@matsci.uni-sb.de

Presseveröffentlichung vom 19.02.2018

Quelle

So funktioniert der Insulinrezeptor
Computer lernen das Lernen

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