Entwicklung von erweiterten Methoden für die Tomographiedatenanalyse
Im Teilprojekt D03 liegt der Fokus auf der Entwicklung erweiterter Methoden für die Tomographieanalyse. Dabei sollen die Bestandteile der untersuchten Proben subvoxelgenau segmentiert und die Verteilung der enthaltenen Carbonfasern extrahiert werden.
Nach der Entwicklung entsprechender Algorithmen werden die Proben durch Krafteinwirkung deformiert und anschließend erneut im Tomographen gescannt, um den Zusammenhang zwischen Struktur und Stabilität analysieren zu können. Die dabei hergestellten multitemporalen Datensätze werden untereinander mittels 3D-LSM (Least Squares Matching) gematched, um neben den (durch die temporal entstandenen) Verschiebungsvektoren auch die Deformationen und Risse subvoxelgenau zu untersuchen. Um die Datenqualität und somit die Datenanalyse weiter zu optimieren, werden zudem eine Sensormodellierung und entsprechende Kalibrierstrategien entwickelt, welche die systematischen Fehlerquellen von Tomographen weitgehend eliminieren.
Wissenschaftler
01062 Dresden
01062 Dresden
Kooperationen
Publikationen | Publications
Liebold, F.; Lorenzoni, R.; Curosu, I.; Léonard, F.; Mechtcherine, V.; Paciornik, S.; Maas, H.-G. (2021) 3D Least Squares Matching Applied to Micro-Tomography Data in: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 43, issue B2, p. 533–539 – DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B2-2021-533-2021
Liebold, F.; Maas, H.-G. (2022) 3D-Deformationsanalyse und Rissdetektion in multitemporalen Voxeldaten von Röntgentomographen in: Kersten, T.; Tilly, N. [eds.] Proc. der 42. Wissenschaftlich-Technischen Jahrestagung der DGPF, Band 30, 05./06.10.2022 in Dresden, p. 105–116 – DOI: 10.24407/KXP:1796026123
Mester, L.; Klempt, V.; Wagner, F.; Scheerer, S.; Klarmann, S.; Vakaliuk, I.; Curbach, M.; Maas, H.-G.; Löhnert, S.; Klinkel, S. (2023) A Comparison of Multiscale Methods for the Modelling of Carbon-Reinforced Concrete Structures in: Ilki, A.; Çavunt, D.; Çavunt, Y. S. [eds.] Building for the Future: Durable, Sustainable, Resilient – Proc. of fib Symposium 2023, 05.–07.06.2023 in Istanbul (Turkey), publ. in: Lecture Notes in Civil Engineering 350, Cham: Springer, p. 1418–1427 – DOI: 10.1007/978-3-031-32511-3_145
Mester, L.; Wagner, F.; Liebold, F.; Klarmann, S.; Maas, H.-G.; Klinkel, S. (2022) Image-based modelling of carbon-fibre reinforced concrete shell structures in: Stokkeland, S.; Braarud, H. C. [eds.] Concrete Innovation for Sustainability – Proc. for the 6th fib International Congress 2022, 12.–16.06.2022 in Oslo (Norway), Oslo: Novus Press, p. 1631–1640.
Wagner, F.; Eltner, A.; Maas, H.-G. (2023) River water segmentation in surveillance camera images: A comparative study of offline and online augmentation using 32 CNNs in: International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 119, 103305 – DOI: 10.1016/j.jag.2023.103305
Datensätze | Data sets
Blanch, X.; Wagner, F.; Eltner, A. (2023) River Water Segmentation Dataset (RIWA) at: Kaggle – DOI: 10.34740/KAGGLE/DSV/4901781
Wagner, F. (2023) Carbon Rovings Segmentation Dataset (RIWA) at: Kaggle – DOI: 10.34740/KAGGLE/DS/2920892
Wagner, F. (2023) Concrete Pores Segmentation Dataset (RIWA) at: Kaggle – DOI: 10.34740/KAGGLE/DS/2921245
Wagner, F. (2023) Fiber Segmentation Dataset (RIWA) at: Kaggle – DOI: 10.34740/KAGGLE/DS/2894881