TY - JOUR A1 - Agudo Jácome, Leonardo A1 - Hege, Hans-Christian A1 - Paetsch, Olaf A1 - Pöthkow, Kai T1 - Three-dimensional reconstruction and quantification of dislocation substructures from transmission electron microscopy stereo pairs JF - Ultramicroscopy N2 - 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. Y1 - 2018 U6 - https://doi.org/10.1016/j.ultramic.2018.08.015 VL - 195 SP - 157 EP - 170 ER - TY - GEN A1 - Agudo Jácome, Leonardo A1 - Hege, Hans-Christian A1 - Paetsch, Olaf A1 - Pöthkow, Kai T1 - Three-Dimensional Reconstruction and Quantification of Dislocation Substructures from Transmission Electron Microscopy Stereo-Pairs N2 - 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. T3 - ZIB-Report - 18-50 KW - dislocation, diffraction contrast, scanning transmission electron microscopy, stereoscopy, visualization Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0297-zib-70339 SN - 1438-0064 ER - TY - CHAP A1 - Paetsch, Olaf T1 - Möglichkeiten und Grenzen automatischer Merkmalserkennung am Beispiel von Risserkennungen in 3D-CT-Aufnahmen von Betonproben N2 - Die Auswertungen der großen Datenmengen moderner bildgebender Verfahren der ZfP können manuell kaum noch bewältigt werden. Hochauflösende 3D-CT-Aufnahmen bestehen oft aus über 1000 Schichtbildern mit einer Datenmenge von mehreren Gigabytes. Aktuelle Computer können diese zwar problemlos visualisieren und erlauben somit eine visuelle Inspektion, aber die möglichst vollständige Erkennung bestimmter Merkmale in den Daten und deren qualitative wie quantitative Auswertung ist durch Experten manuell nicht mehr zu bewältigen. Das gilt insbesondere im Kontext der Schadensaufklärung für die quantitative Analyse verschiedenartig induzierter Risse in Betonen (z.B. durch mechanische Belastungen sowie Frost, Sulfat und Alkali-Kieselsäure-Reaktion). Eine dazu notwendige Segmentierung und Merkmalserkennung kann nur automatisch durchgeführt werden. Dabei ergibt sich (auch fast automatisch) die Frage nach der Verlässlichkeit der verwendeten Algorithmen. Inwieweit kann man davon ausgehen, dass alle gesuchten Merkmale auch tatsächlich gefunden worden sind? Sind die gefundenen Merkmale quantitativ auswertbar und wie wirken sich Parameteränderungen 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 geschädigten Betonprobekörpern und Datensätze, in denen sich aufgrund ihres homogenen Aufbaus mit einfachen Mitteln Risse sicher und eindeutig erkennen lassen. Zur Auswertung der erkannten Risse gehört auch deren Einbettung in das umliegende Material. Das erfordert neben einer automatischen Risserkennung auch eine Segmentierung des gesamten Probekörpers in Zementsteinmatrix, Gesteinskörnung 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. Y1 - 2018 PB - iCT 2019 CY - https://www.ndt.net/article/ctc2019/papers/iCT2019_Full_paper_29.pdf ER -