Ob Sandkörner oder Schmutzpartikel, komplexe Formen können nur in 3D korrekt erfasst werden. Wir berechnen die entscheidenden Kenngrößen.

Analyse von Granulaten und Partikelsystemen

3D-Formanalyse für Kies
© Foto ITWM

Volumerendering der getrennten Kieskörner. Die Falschfarbendarstellung illustriert die Segmentierung der Einzelkörner. μ-CT ProCon X-Ray.

 

 

 

MAVI bietet die notwendigen Algorithmen, um dreidimensionale Bilddaten von Granulaten oder Partikeln zu segmentieren. Häufige Fragestellungen, z.B. bzgl. der Größen- und Formverteilung dieser Objekte können so beantwortet werden. Länge, Breite und Höhe komplex geformter Partikel können robust aus den Kantenlängen des minimalen umhüllenden Quaders gewonnen werden.

 

Im ZIM-Projekt "Entwicklung innovativer Hochleistungsmörtel auf der Basis des Kriteriums der Kornform durch Anwendung neuer computertomographischer 3D-Mess- und Auswertetechniken" entwickelt das ITWM Algorithmen für die robuste und weitgehend automatisierte Gewinnung der für die Qualität des Fertigcompounds entscheidenden Kenngrößen von Gesteinschüttungen aus CT-Bilddaten.

 

 

 

Technische Sauberkeit: Maximaler Feret Durchmesser
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Partikelkenngrößen in 3D: Minimaler umhüllender Quader

Partikelkenngrößen in 3D: Maximaler Feret-Durchmesser.
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Partikelkenngrößen in 3D: Maximaler Feret-Durchmesser

Partikelkenngrößen in 3D: Maximale lokale Dicke
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Partikelkenngrößen in 3D: Maximale lokale Dicke

Veröffentlichungen

  • Vecchio, I.; Schladitz, K.; Godehardt, M.; Heneka, M.:
    3D Geometric Characterization of Particles Applied to Technical Cleanliness.
    Image Analysis & Stereology, Volume 31, n.3, pp.163-174, (2012).

  • O. Weber, A. Rack, C. Redenbach, M. Schulz, O. Wirjadi:
    Micropowder Injection Molding: Investigation of Powder-Binder Separation Using Synchrotron-Based Microtomography and 3D Image Analysis.
    J. Materials Science, 46 (10), pp. 3568-3573, (2011).