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Saar-Forscher optimieren Werkstoffklassifizierung

Saarbrücker Informatiker und Materialforscher haben mit Hilfe von maschinellen Lernverfahren eine Methode entwickelt, mit der die Stahlqualität automatisiert untersucht werden kann. Durch maschinelle Lernmethoden können Computer komplexe Muster erkennen und in Mikroskopie-Aufnahmen einander zuordnen, so Frank Mücklich, Professor für Funktionswerkstoffe an der Saar-Uni. Sie können auch die Merkmale von vorher klassifizierten Mikrostrukturen lernen und diese mit den erkannten Mustern abgleichen. Dieses Verfahren der Werkstoffklassifizierung sei viel genauer und objektiver als herkömmliche Qualitätskontrollen. (innovationsreport.de und saarbruecker-zeitung.de 19.02.18)