Die Segmentierung ist ein entscheidender Prozess in der Materialwissenschaft, der dazu dient, komplexe Strukturen in Teilbereiche zu unterteilen, um eine detaillierte Analyse zu ermöglichen. Dieser Prozess findet in unterschiedlichen Kontexten Anwendung, wie etwa bei der Phasensegmentierung, der kornweisen Segmentierung oder der Gewebesegmentierung.

Eine häufig eingesetzte Methode ist die Trainable Weka Segmentation, integriert in die Bildbearbeitungssoftware FIJI. Hierbei handelt es sich um eine maschinelle Lerntechnik, die auf der Verwaltung und Identifikation verschiedener Merkmalsklassen innerhalb von mikroskopischen Bildern basiert. Sie ermöglicht eine präzise Identifikation und Segmentierung der Bildinformationen.

Die Farbsegmentierung und Deep-Learning-basierte Bildsegmentierung sind moderne Techniken, die unter Verwendung von Algorithmen und KI effizienter gestaltet werden. Diese Technologien sind besonders hilfreich, um mikroskopische Gefüge mit mehreren Phasen oder Partikeln zu analysieren und automatisch zu segmentieren.

Ein weiterer wichtiger Aspekt der Segmentierung ist die überwachte semantische Segmentierung. Diese Methode nutzt vorab gelabelte Daten zur Schulung von Algorithmen, die dann neue Daten in verschiedene Strukturen und Materialklassen unterteilen.

Die automatisierte Partikelsegmentierung ist essenziell für die schnelle Auswertung von Bilddaten, da sie durch Automatisierung den zeitlichen Aufwand reduziert und gleichzeitig die Genauigkeit und Konsistenz der Analyseergebnisse erhöht.