Identifizieren von Fasern mit Künstlicher Intelligenz

FiberFind

FiberFind ist der nächste Schritt zur präzisen Objekterkennung in µCT-Bildern. Es kombiniert die Stärke der schnellen Parameterprognose mit der Geschwindigkeit neuronaler Netze zur exakten Faser- und Bindemittelerkennung. FiberFind umfasst die Funktionalitäten in GeoDict, die darauf abzielen, 3D-Scans von Fasermaterialien wie Vliesen und Faserverbundwerkstoffen zu verstehen.

3D-Modelle werden nach dem Import und der Segmentierung eines Computertomogramms oder eines FIB/SEM-Scans des Materials erstellt, und in FiberFind werden drei verschiedene Ansätze verfolgt:

  • Identifizierung einzelner Fasern mit klassischen Bildverarbeitungsverfahren 
  • FiberFind-AI und BinderFind-AI: Identifizierung einzelner Fasern und des Bindemittels durch Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI) 
  • Analyse der statistischen Eigenschaften von Fasern: Durchmesserverteilung, Orientierungsverteilung, Krümmungsverteilung

Anwendungsbeispiele

  • Modellierung: Erzeugung von Strukturmodellen welche (statistisch) realen Materialen gleichen.
  • Analyse des Bindemittelgehalts: Trennung von Bindemittel und Fasern in 3D-Scans und Untersuchung der Auswirkungen unterschiedlicher Bindemittelgehalte auf die Leistung des Vliesstoffs.
  • Material-Optimierung: Reduktion von Laborkosten durch Simulation der Auswirkungen von Änderungen der Materialparametern.
  • Qualitätskontrolle: Beobachtung von Inhomogenitäten und Abweichungen von Soll-Werten in der Produktion.

FiberFind Features

Orientierungsverteilung

Die Orientierungsverteilung wird in Form eines Orientierungstensors ausgegeben. Die Orientierung kann entweder global über das Volumen gemittelt oder für einzelne Teilgebiete separat analysiert werden. Dadurch können die einzelnen Schichten eines mehrschichtigen Materials separat analysiert werden oder Inhomogenitäten in der Orientierungsverteilung untersucht werden.

Die Orientierungstensoren lassen sich anschließend direkt in das Modul FiberGeo eingeben zur Strukturerzeugung mit vergleichbarer Verteilung. Außerdem kann die Orientierung separat pro Voxel berechnet und als 3D Orientierungsfeld ausgegeben werden. Dieses Feld kann in die Module ElastoDict oder ConductoDict geladen werden und erlaubt so die Simulation von Materialien mit tranvers-isotropen Eigenschaften (unterschiedliche Materialkonstanten in Faser- und Querrichtung).

Faserkrümmungs-Analyse

Die Faserkrümmungs-Analyse erzeugt ein Histogram von Krümmungswerten. Dazu werden einzelne Fasern aus dem µCT Bild extrahiert und individuell analysiert.

Faserdurchmesser-Schätzung

Die Faserdurchmesser-Schätzung berechnet den durchschnittlichen Faser-Durchmesser sowie die Standardabweichung für eine gewählte Anzahl verschiedener Fasertypen, was für viele Anwendungen bereits ausreichend ist (z.B. bei unimodalen Verteilungen). Detailliertere Resultate liefert das Durchmesser-Histogram, welches für verschiedene Faserdurchmesser den jeweiligen Volumen-Anteil angibt. Die so gewonnenen Durchmesser-Verteilungen lassen sich in das Modul FiberGeo eingeben, um Strukturen mit vergleichbaren Eigenschaften zu erzeugen.

BinderFind-AI und FiberFind-AI

BinderFind-AI und FiberFind-AI basieren auf neuronalen Netzwerken, die darauf ausgelegt sind, zwischen Fasern und Bindemittel zu unterscheiden und einzelne Fasern zu identifizieren. Die einzigartigen Strukturgenerierungsfunktionalitäten von GeoDict (FiberGeo-Modul) liefern die benötigten Trainingsdaten für die neuronalen Netze.

FiberFind im Materialentwicklungsprozess

Bei klassischen Bildverarbeitungsverfahren werden die Poren von den festen Bestandteilen getrennt. Die Feststoffe bestehen aus einzelnen Fasern und (möglicherweise) Bindemittel, die in der Regel die gleichen Grauwerte in den Bildern aufweisen, so dass eine grauwertbasierte Identifizierung nicht möglich ist.

FiberFind ermöglicht es, durch trainierte neuronale Netze automatisch Bindemittel von Fasern zu unterscheiden (BinderFind-AI) und dann die Fasern zu identifizieren und zu trennen. Die Ergebnisse der FiberFind-Trennung und -Identifikation können als Input zur Nachbildung isotroper und anisotroper Faserstrukturen mit FiberGeo verwendet werden. Durch die gemeinsame Nutzung schließen FiberFind und FiberGeo den Kreis des digitalen Fasermaterialdesigns und tragen dazu bei, die Anzahl der erforderlichen Laborexperimente zu reduzieren.

Ausgehend davon können Materialparameter (etwa Faserdurchmesser) variiert werden und mit Hilfe eines der Dict-Module kann der Einfluss dieser Parameter auf die Materialeigenschaften vorhergesagt werden. Zum Beispiel erlaubt das Modul FiberFind die Faser-Orientierung pro Voxel zu berechnen und als Orientierungsfeld zu speichern. Dieses kann anschließend in die Module ElastoDict oder ConductoDict geladen werden und ermöglicht so die Simulation des mechanischen bzw. thermischen Verhaltens von Materialien mit tranvers-isotropen Eigenschaften.

FiberFind eignet sich besonders gut für die Analyse von Faserstrukturen aus langen, nicht hohlen Fasern mit kreisförmigem Querschnitt.

Anwendungsbeispiele

Welche zusätzlichen Module werden benötigt?

  • Für die Grundfunktionalität wird das Paket GeoDict Base benötigt.
  • Einige zusätzliche Installationsschritte sind notwendig, um FiberFind-AI und BinderFind-AI für GPUs und CPUs einzurichten. 
  • ImportGeo-Vol: für den Import und die Segmentierung der µCT-Bilder und die Generierung der 3D-Strukturmodelle für die Analyse. 
  • FiberGeo: Erzeugung von Strukturmodellen, die (statistisch) den µCT Proben entsprechen. 
  • ElastoDict und ConductoDict: Das von FiberFind berechnete Faserorientierungsfeld kann verwendet werden, um Simulationen von Verformung und Beschädigung oder Wärme- und elektrische Leitfähigkeit für transversale isotrope Materialien durchzuführen.