@article{AgudoJacomeHegePaetschetal., author = {Agudo J{\´a}come, Leonardo and Hege, Hans-Christian and Paetsch, Olaf and P{\"o}thkow, Kai}, title = {Three-dimensional reconstruction and quantification of dislocation substructures from transmission electron microscopy stereo pairs}, series = {Ultramicroscopy}, volume = {195}, journal = {Ultramicroscopy}, doi = {10.1016/j.ultramic.2018.08.015}, pages = {157 -- 170}, abstract = {A great amount of material properties is strongly influenced by dislocations, the carriers of plastic deformation. It is therefore paramount to have appropriate tools to quantify dislocation substructures with regard to their features, e.g., dislocation density, Burgers vectors or line direction. While the transmission electron microscope (TEM) has been the most widely-used equipment implemented to investigate dislocations, it usually is limited to the two-dimensional (2D) observation of three-dimensional (3D) structures. We reconstruct, visualize and quantify 3D dislocation substructure models from only two TEM images (stereo pairs) and assess the results. The reconstruction is based on the manual interactive tracing of filiform objects on both images of the stereo pair. The reconstruction and quantification method are demonstrated on dark field (DF) scanning (S)TEM micrographs of dislocation substructures imaged under diffraction contrast conditions. For this purpose, thick regions (>300 nm) of TEM foils are analyzed, which are extracted from a Ni-base superalloy single crystal after high temperature creep deformation. It is shown how the method allows 3D quantification from stereo pairs in a wide range of tilt conditions, achieving line length and orientation uncertainties of 3\% and 7°, respectively. Parameters that affect the quality of such reconstructions are discussed.}, language = {en} } @inproceedings{Paetsch, author = {Paetsch, Olaf}, title = {M{\"o}glichkeiten und Grenzen automatischer Merkmalserkennung am Beispiel von Risserkennungen in 3D-CT-Aufnahmen von Betonproben}, publisher = {iCT 2019}, address = {https://www.ndt.net/article/ctc2019/papers/iCT2019_Full_paper_29.pdf}, abstract = {Die Auswertungen der großen Datenmengen moderner bildgebender Verfahren der ZfP k{\"o}nnen manuell kaum noch bew{\"a}ltigt werden. Hochaufl{\"o}sende 3D-CT-Aufnahmen bestehen oft aus {\"u}ber 1000 Schichtbildern mit einer Datenmenge von mehreren Gigabytes. Aktuelle Computer k{\"o}nnen diese zwar problemlos visualisieren und erlauben somit eine visuelle Inspektion, aber die m{\"o}glichst vollst{\"a}ndige Erkennung bestimmter Merkmale in den Daten und deren qualitative wie quantitative Auswertung ist durch Experten manuell nicht mehr zu bew{\"a}ltigen. Das gilt insbesondere im Kontext der Schadensaufkl{\"a}rung f{\"u}r die quantitative Analyse verschiedenartig induzierter Risse in Betonen (z.B. durch mechanische Belastungen sowie Frost, Sulfat und Alkali-Kiesels{\"a}ure-Reaktion). Eine dazu notwendige Segmentierung und Merkmalserkennung kann nur automatisch durchgef{\"u}hrt werden. Dabei ergibt sich (auch fast automatisch) die Frage nach der Verl{\"a}sslichkeit der verwendeten Algorithmen. Inwieweit kann man davon ausgehen, dass alle gesuchten Merkmale auch tats{\"a}chlich gefunden worden sind? Sind die gefundenen Merkmale quantitativ auswertbar und wie wirken sich Parameter{\"a}nderungen auf die Ergebnisse aus? Sollten immer dieselben, einmal mit gutem Ergebnis angewandten, Parameter auch bei anderen Proben zur besseren Vergleichbarkeit genutzt werden? Anhand eines Risserkennungsalgorithmus basierend auf Formerkennung und Bildverarbeitung wird die Problematik diskutiert. Als Grundlage zur Bewertung des Ansatzes dienen 3D-CT-Aufnahmen von gesch{\"a}digten Betonprobek{\"o}rpern und Datens{\"a}tze, in denen sich aufgrund ihres homogenen Aufbaus mit einfachen Mitteln Risse sicher und eindeutig erkennen lassen. Zur Auswertung der erkannten Risse geh{\"o}rt auch deren Einbettung in das umliegende Material. Das erfordert neben einer automatischen Risserkennung auch eine Segmentierung des gesamten Probek{\"o}rpers in Zementsteinmatrix, Gesteinsk{\"o}rnung und Porenraum. Da eine solche Segmentierung aufgrund der Datenmenge nur schwer manuell erfolgen kann, werden erste Ergebnisse aus einer Segmentierung mit Hilfe selbstlernender Convolutional Neural Networks gezeigt.}, language = {de} } @misc{AgudoJacomeHegePaetschetal., author = {Agudo J{\´a}come, Leonardo and Hege, Hans-Christian and Paetsch, Olaf and P{\"o}thkow, Kai}, title = {Three-Dimensional Reconstruction and Quantification of Dislocation Substructures from Transmission Electron Microscopy Stereo-Pairs}, issn = {1438-0064}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:0297-zib-70339}, abstract = {A great amount of material properties is strongly influenced by dislocations, the carriers of plastic deformation. It is therefore paramount to have appropriate tools to quantify dislocation substructures with regard to their features, e.g., dislocation density, Burgers vectors or line direction. While the transmission electron microscope (TEM) has been the most widely-used equipment implemented to investigate dislocations, it usually is limited to the two-dimensional (2D) observation of three-dimensional (3D) structures. We reconstruct, visualize and quantify 3D dislocation substructure models from only two TEM images (stereo-pairs) and assess the results. The reconstruction is based on the manual interactive tracing of filiform objects on both images of the stereo-pair. The reconstruction and quantification method are demonstrated on dark field (DF) scanning (S)TEM micrographs of dislocation substructures imaged under diffraction contrast conditions. For this purpose, thick regions (> 300 nm) of TEM foils are analyzed, which are extracted from a Ni-base superalloy single crystal after high temperature creep deformation. It is shown how the method allows 3D quantification from stereo-pairs in a wide range of tilt conditions, achieving line length and orientation uncertainties of 3 \% and 7°, respectively. Parameters that affect the quality of such reconstructions are discussed.}, language = {en} }