Unter Rekonstruktion versteht man in der Werkstoffwissenschaft die mathematisch‑numerische Wiederherstellung einer dreidimensionalen Mikrostruktur oder eines Werkstoffzustands aus indirekten oder unvollständigen Messdaten. Ziel ist die Gewinnung einer geometrisch und statistisch repräsentativen Beschreibung der inneren Struktur, etwa von Korngrenzen, Poren, Phasenverteilungen oder Defekten.

Zentrale Ansätze sind die bildbasierte Rekonstruktion, bei der aus 2D-Bildern (z.B. Serien metallographischer Schliffe, REM- oder CT-Aufnahmen) ein 3D-Volumen erzeugt wird, sowie stochastische und modellbasierte Methoden, die eine Mikrostruktur aus vorgegebenen statistischen Kennfunktionen (z.B. Korngrößenverteilung, zweipunktige Korrelationsfunktionen) synthetisieren. Iterative Rekonstruktionsalgorithmen kommen insbesondere in der Tomographie zum Einsatz, um aus begrenzten oder verrauschten Projektionen hochaufgelöste Volumenbilder zu berechnen.

Ein Spezialfall ist die Korngrenzenrekonstruktion, bei der aus Orientierungsdaten (EBSD) ein vollständiges 3D-Korngrenzennetzwerk bestimmt wird. 3D‑Mikrostrukturrekonstruktionen sind Grundlage für virtuelle Materialprüfungen, Finite‑Elemente‑Simulationen und homogenisierungstheoretische Ansätze, da sie die Kopplung zwischen Mikrostruktur und makroskopischem Werkstoffverhalten quantitativ zugänglich machen.

Qualitätskriterien für Rekonstruktionen umfassen die Übereinstimmung relevanter statistischer Maße, geometrische Konvergenz, physikalische Plausibilität und Reproduzierbarkeit. Fortschritte in Bildgebung, Rechenleistung und datengetriebenen Methoden (z.B. Deep Learning) erweitern derzeit die Genauigkeit und Anwendbarkeit digitaler Rekonstruktionsverfahren erheblich.