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Techniken des maschinellen Lernens verbessern die Röntgenmaterialanalyse

2024-01-04

Die Unterteilungsanalyse wird verwendet, um die Feinzusammensetzung von a zu verstehenMaterial.Es kann verschiedene Regionen mit spezifischer Zusammensetzung, Strukturmerkmalen oder Eigenschaften identifizieren. Dies hilft dabei, die Eignung des Materials für eine bestimmte Funktion und mögliche Einschränkungen einzuschätzen. Es kann auch zur Qualitätskontrolle in der Materialherstellung sowie zur Identifizierung von Schwachstellen bei der Analyse fehlerhafter Materialien eingesetzt werden.


Für die Synchrotronstrahlung ist die segmentierte Analyse wichtigRöntgen Computertomographie (SR-CT), die herkömmlichen medizinischen CT-Scans ähnelt, jedoch stark fokussierte Röntgenstrahlen verwendet, die von Elektronen erzeugt werden, die in einem Speicherring mit nahezu Lichtgeschwindigkeit zirkulieren.


Das Team hat gezeigt, dass maschinelles Lernen in der Lage ist, eine Segmentierung durchzuführenAnalyse auf der Brechungskontrast-CT, die besonders für die Betrachtung dreidimensionaler Strukturen von Proben mit geringen Dichteunterschieden in den relevanten Regionen nützlich ist.

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