Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-630593
Vision GNN (ViG) architecture for a fine‑tuned segmentation of a complex Al–Si metal matrix composite XCT volume
- In this paper, we implement a vision graph neural network (ViG) architecture to segment microstructures in X-ray computed tomography 3D data. Our ViG architecture is first trained on a synthetic augmented dataset, and then fine-tuned on experimental data to obtain an improved segmentation. Successively, we assess the accuracy of the segmentation on manually-labeled experimental slices. We exemplarily use the approach on a complex microstructure: a metal matrix composite, reinforced with two ceramic phases, intermetallic inclusions and a silicon network, in order to show the generality of our method. ViG model proves to be more efficient than U-Nets in adapting to new data when fine-tuned on a small portion of the experimental data. The fine-tuned ViG shows comparable performance to U-Nets, while largely reducing the number of trainable parameters, with the potential of greater adaptability and efficiency.
| Autor*innen: | M. Lapenna, Athanasios Tsamos, F. Faglion, R. Fioresi, F. Zanchetta, Giovanni BrunoORCiD |
|---|---|
| Dokumenttyp: | Zeitschriftenartikel |
| Veröffentlichungsform: | Verlagsliteratur |
| Sprache: | Englisch |
| Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Journal of Materials Science |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2025 |
| Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
| 8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.5 Röntgenbildgebung | |
| Veröffentlichende Institution: | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
| Verlag: | Springer |
| Jahrgang/Band: | 60 |
| Erste Seite: | 6907 |
| Letzte Seite: | 6921 |
| DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten |
| Freie Schlagwörter: | Composites; Machine Learning; Segmentation; Virtual XCT; X-ray Computed tomography |
| Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
| Material / Additive Fertigung | |
| DOI: | 10.1007/s10853-025-10834-5 |
| URN: | urn:nbn:de:kobv:b43-630593 |
| ISSN: | 1573-4803 |
| Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access") |
| Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
| Datum der Freischaltung: | 07.05.2025 |
| Referierte Publikation: | Ja |
| Datum der Eintragung als referierte Publikation: | 07.05.2025 |
| Schriftenreihen ohne Nummerierung: | Wissenschaftliche Artikel der BAM |


