{"id":1262,"date":"2021-02-10T11:25:15","date_gmt":"2021-02-10T10:25:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/iehk-aktuell\/?p=1262"},"modified":"2021-09-22T11:29:23","modified_gmt":"2021-09-22T09:29:23","slug":"julian-gorfer-haelt-spannenden-vortrag","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/iehk-aktuell\/2021\/02\/10\/julian-gorfer-haelt-spannenden-vortrag\/","title":{"rendered":"Julian Gorfer h\u00e4lt spannenden Vortrag"},"content":{"rendered":"

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In seinem spannenden Vortrag zu Thema \u201eDeep Learning Models For The Detection Of Steel Microstructures On Scanning Electron Microscope Imagery\u201c erkl\u00e4rte Julian Gorfer, wie man mithilfe verschiedener Deep Learning Modelle Objekte in einer Mikrostruktur automatisiert detektieren kann. Im Rahmen seiner Masterarbeit besch\u00e4ftigte sich Herr Gorfer mit der Anwendung dieser Modelle auf REM-Aufnahmen von bainitischen Mikrostrukturen. Deep Learning wird bereits auf Flugh\u00e4fen zur Gesichtserkennung genutzt, oder um b\u00f6sartige Krebszellen fr\u00fchzeitig zu erkennen. In der Entwicklung von St\u00e4hlen k\u00f6nnen uns Deep Learning Modelle helfen, selbstst\u00e4ndig und objektiv Gef\u00fcgebestandteile zu erkennen und auszuwerten. Die Modelle lernen anhand von Trainingsdaten relevante Muster einer Mikrostruktur. Je mehr Trainingsdaten f\u00fcr ein Modell gesammelt werden, desto genauer funktioniert am Ende die Objektdetektion f\u00fcr das jeweilige Mikrostrukturbestandteil. Die dadurch gewonnenen Daten k\u00f6nnen dazu genutzt werden, um das Prozess- und Legierungsdesign von St\u00e4hlen entscheidend zu beschleunigen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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