Klassifikation bezeichnet in der Werkstoffforschung die systematische Zuordnung von Objekten – etwa Werkstoffen, Mikrostrukturen, Partikeln oder Bildsegmenten – zu wohldefinierten Klassen auf Basis messbarer Merkmale. Ziel ist die Reduktion komplexer, hochdimensionaler Daten auf aussagekräftige Kategorien, um Struktur-Eigenschafts-Beziehungen quantitativ zu erfassen und Entscheidungen zu automatisieren.

Formell wird Klassifikation als Abbildung von einem Merkmalsraum (z.B. Textur-Deskriptoren, spektrale Signaturen, mechanische Kennwerte) in einen diskreten Labelraum definiert. In der modernen Werkstoffinformatik erfolgt dies überwiegend datengetrieben mittels statistischer Lernverfahren. Beispiele sind die Support-Vektor-Klassifikation für lineare und nichtlineare Trennprobleme, neuronale Netze für Bildklassifizierung von Mikrostrukturen oder halbüberwachte Klassifikationsansätze, die begrenzte Labelling-Ressourcen ausnutzen.

In der Praxis umfasst Werkstoffklassifizierung sowohl traditionelle Normung (z.B. nach chemischer Zusammensetzung oder Wärmebehandlung) als auch bildbasierte und objektbasierte Klassifikation von Gefügen, Einschlüssen oder Defekten. Automatisierte Gefügeklassifikation ermöglicht eine konsistente Bewertung von Korngrößen, Phasenverteilungen und Anisotropien, häufig in Echtzeit, etwa in der Prozessüberwachung.

Wesentliche Aspekte sind die Wahl geeigneter Merkmalsrepräsentationen, die Validierung mittels belastbarer Metriken (Konfusionsmatrix, ROC-Kurven, F1-Score) sowie die Beherrschung von Domänenverschiebungen zwischen Labor- und Produktionsdaten. Klassifikation bildet damit eine zentrale methodische Grundlage für die Digitalisierung, Standardisierung und Qualitätskontrolle in der Werkstofftechnik.