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Durch die Alkalität des Betons wird Betonstahl dauerhaft vor Korrosion geschützt. Infolge von Chlorideintrag kann dieser Schutz nicht länger aufrechterhalten werden und führt zu Lochkorrosion. Die zerstörungsfreie Prüfung von Stahlbetonproben mit 3D-CT bietet die Möglichkeit, eine Probe mehrfach gezielt vorzuschädigen und den Korrosionsfortschritt zu untersuchen. Zur Quanti-fizierung des Schädigungsgrades müssen die bei dieser Untersuchung anfallenden großen Bilddaten mit Bildverarbeitungsmethoden ausgewertet werden. Ein wesent-licher Schritt dabei ist die Segmentierung der Bilddaten, bei der zwischen Kor-rosionsprodukt (Rost), Betonstahl (BSt), Beton, Rissen, Poren und Umgebung unterschieden werden muss. Diese Segmentierung bildet die Grundlage für sta-tistische Untersuchungen des Schädigungsfortschritts. Hierbei sind die Änderung der BSt-Geometrie, die Zunahme von Korrosionsprodukten und deren Veränderung über die Zeit sowie ihrer räumlichen Verteilung in der Probe von Interesse. Auf-grund der Größe der CT-Bilddaten ist eine manuelle Segmentierung nicht durch-führbar, so dass automatische Verfahren unabdingbar sind. Dabei ist insbesondere die Segmentierung der Korrosionsprodukte in den Bilddaten ein schwieriges Problem. Allein aufgrund der Grauwerte ist eine Zuordnung nahezu unmöglich, denn die Grauwerte von Beton und Korrosionsprodukt unterscheiden sich kaum. Eine formbasierte Suche ist nicht offensichtlich, da die Korrosionsprodukte in Beton diffuse Formen haben.
Allerdings lässt sich Vorwissen über die Ausbreitung der Korrosionsprodukte nutzen. Sie bilden sich in räumlicher Nähe des BSt (in Bereichen vorheriger Volumenabnahme des BSt), entlang von Rissen sowie in Porenräumen, die direkt am BSt und in dessen Nahbereich liegen. Davon ausgehend wird vor der Korrosionsprodukterkennung zunächst eine BSt-Volumen-, Riss- und Porenerken-nung durchgeführt. Dieser in der Arbeit näher beschriebene Schritt erlaubt es, halb-automatisch Startpunkte (Seed Points) für die Korrosionsprodukterkennung zu finden. Weiterhin werden verschiedene in der Bildverarbeitung bekannte Algorithmen auf ihre Eignung untersucht werden.
Die Magnesiumlegierung Mg-Cal besitzt als potentielles bioabsorbierbares Implantatmaterial die Möglichkeit, vollständig vom menschlichen Körper absorbiert zu werden. Die mechanischen Kennwerte dieser Legierung liegen im Bereich des menschlichen Knochens und beide Legierungselemente (Mg, Ca) sind essentielle Spurenelemente im menschlichen Organismus.
Der limitierende Faktor für den Einsatz ist die hohe Degradationsrate dieser Legierung. Um die Degradationsgeschwindigkeit zu verringern, wurden zwei Beschichtungssysteme auf Grundlage der Plasmachemischen Oxidation (PCO) und organischer Beschichtung erzeugt und untersucht. Das Korrosionsverhalten dieser Schichtsysteme wurde dabei mit dem Elektrochemischen Rauschen analysiert. Zusätzlich wurde der Einfluss von Wasserstoffentwicklung und eines ansteigenden pHWert auf die Zelltoxizität untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Kombination von beiden Schichtsystemen zu einem viel versprechenden Degradationsverhalten führt.