Unter Bildanalyse in der Werkstofftechnik versteht man die quantitative und qualitative Auswertung von Bilddaten, die typischerweise aus Mikroskopieverfahren wie Licht-, Elektronen- oder Röntgenmikroskopie (z. B. CT) stammen. Ziel ist die Ableitung mikrostruktureller Kenngrößen, etwa Korngrößenverteilungen, Porositätsgrad, Phasenanteile, Rissdichten oder Faserorientierungen, und deren Korrelation mit makroskopischen Werkstoffeigenschaften.

Klassische Bildanalyse-Workflows umfassen die Schritte Vorverarbeitung (Rauschentfernung, Kontrastanpassung), Segmentierung (Trennung von Phasen, Poren, Einschlüssen), Merkmalsextraktion (Form-, Textur- und Topologieparameter) sowie Statistik und Visualisierung. In der 3D-Bildanalyse, etwa auf Basis von FIB-Serienschnitten oder Röntgen-Computertomographie, werden diese Operationen auf Volumendaten erweitert, wodurch z. B. dreidimensionale Korngrenzennetze oder Rissnetzwerke analysiert werden können.

KI-gestützte Bildanalyse, insbesondere auf Basis von Deep Learning, hat die Segmentierung komplexer Mikrostrukturen (z. B. Mehrphasenstähle, CFK-Laminate) stark verbessert. Datengetriebene Modelle erlauben robuste KI-basierte Bildsegmentierung auch bei variierender Bildqualität und komplexen Kontrasten. Gleichzeitig gewinnen reproduzierbare, automatisierte Bildanalyse-Workflows an Bedeutung, um große Datenmengen aus Hochdurchsatzexperimenten konsistent auszuwerten.

Für die wissenschaftliche Nutzung sind Aspekte wie Kalibrierung (Pixeldichte, Grauwert–Materialkontrast), Unsicherheitsquantifizierung und Rückführbarkeit der Auswertealgorithmen entscheidend, da Bildanalyseergebnisse häufig direkt in Modellierung, Lebensdauervorhersage oder Prozessoptimierung einfließen.