Advanced deep learning-based 3D microstructural characterization of multiphase metal matrix composites
- The quantitative analysis of microstructural features is a key to understanding the micromechanical behavior of metal matrix composites (MMCs), which is a premise for their use in practice. Herein, a 3D microstructural characterization of a five-phase MMC is performed by synchrotron X-ray computed tomography (SXCT). A workflow for advanced deep learning-based segmentation of all individual phases in SXCT data is shown using a fully convolutional neural network with U-net architecture. High segmentation accuracy is achieved with a small amount of training data. This enables extracting unprecedently precise microstructural parameters (e.g., volume fractions and particle shapes) to be input, e.g., in micromechanical models.
Verfasserangaben: | Sergei EvsevleevORCiD, Sidnei PaciornikORCiD, Giovanni BrunoORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1002/adem.201901197 |
ISSN: | 1438-1656 |
ISSN: | 1527-2648 |
Titel des übergeordneten Werks (Englisch): | Advanced engineering materials |
Verlag: | Wiley-VCH |
Verlagsort: | Weinheim |
Publikationstyp: | Wissenschaftlicher Artikel |
Sprache: | Englisch |
Datum der Erstveröffentlichung: | 31.01.2020 |
Erscheinungsjahr: | 2020 |
Datum der Freischaltung: | 08.06.2023 |
Freies Schlagwort / Tag: | computed tomography; convolutional neural networks; deep learning; matrix composites; metal; segmentations |
Band: | 22 |
Ausgabe: | 4 |
Aufsatznummer: | 1901197 |
Seitenanzahl: | 6 |
Fördernde Institution: | DFGGerman Research Foundation (DFG)European Commission [BR 5199/3-1] |
Organisationseinheiten: | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Physik und Astronomie |
DDC-Klassifikation: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 53 Physik / 530 Physik |
Peer Review: | Referiert |
Publikationsweg: | Open Access / Hybrid Open-Access |
Lizenz (Deutsch): | CC-BY - Namensnennung 4.0 International |