Mit Deep Learning zur präzisen Werkstoff-Klassifizierung

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"Die Herstellung von Spezialstählen ist äußerst anspruchsvoll und von vielen Faktoren abhängig, angefangen bei der chemischen Zusammensetzung über das verwendete Walzverfahren bis hin zu den verschiedenen Wärmebehandlungen. Jeder Produktionsschritt hat Auswirkungen auf die inneren Strukturen des Stahls“, erläutert Dominik Britz, Doktorand am Lehrstuhl für Funktionswerkstoffe der Universität des Saarlandes. Um einen Werkstoff zu klassifizieren, werden die Mikroskopie-Aufnahmen mit Beispielbildern verglichen, die eine typische geometrische Gefügestruktur aufweisen. Weil die Bildabweichungen manchmal mit bloßem Auge kaum zu erkennen sind, ist diese Werkstoff-Klassifizierung ist jedoch fehleranfällig. Daher entwickelten die Materialforscher gemeinsam mit den Saarbücker Informatikern eine Methode, die viel genauer und objektiver ist als herkömmliche Qualitätskontrollen.

Klassifikationsgenauigkeit von 93 Prozent

Durch maschinelle Lernmethoden (Deep Learning) können Computer sehr schnell komplexe Muster erkennen und die Geometrie der Mikrostrukturen in Mikroskopie-Aufnahmen einander zuordnen. Zudem können sie die Merkmale von vorher klassifizierten Mikrostrukturen lernen und diese mit den erkannten Mustern abgleichen. Auf diese Weise konnten die Saarbrücker Forscher die Mikrostrukturen von kohlenstoffarmem Stahl genau bestimmen, was bisher in dieser Detailschärfe nicht möglich war. "Unser System erreicht eine Klassifikationsgenauigkeit von rund 93 Prozent. Mit den herkömmlichen subjektiven Methoden konnten kaum mehr als 50 Prozent der Materialproben korrekt klassifiziert werden “, erläutert Uni-Professor Frank Mücklich, der die Studie betreut hat.

"Für uns ist das erst der Beginn einer intensiven Zusammenarbeit mit der Informatikforschung auf dem Saarbrücker Uni-Campus. Die neuen Deep-Learning-Verfahren werden uns helfen, nicht nur die Qualität von Stahl und anderen Werkstoffen objektiver und genauer zu bewerten. Wir gehen davon aus, dass sich unsere Ergebnisse auch auf viele andere Produktionsprozesse und Materialien übertragen lassen“, erklärt Mücklich.

Die wissenschaftliche Studie "Advanced Steel Microstructural Classification by Deep Learning Methods" ist in den Scientific Reports des Fachmagazins "Nature" veröffentlicht worden.