Porosität ist ein typischer Fehler in Bauteilen aus additiver Fertigung (AF). Solche Fehler beeinträchtigen Eigenschaften und Leistung von AF-Teilen. Sie müssen daher genau charakterisiert werden. In aktuellen Verfahren zur Charakterisierung von Fehlern und Gefüge werden klassische stereologische Verfahren angewendet, die Informationen aus zweidimensionalen Bildern ableiten. Die Automatisierung bei Serienschnittverfahren bietet die Möglichkeit, die Porosität in Werkstoffen präzise dreidimensional zu quantifizieren. In dieser Arbeit haben wir die Porosität einer Ti 6Al 2Sn 4Zr 2Mo-Probe aus additiver Fertigung mit Robo-Met.3D®, einem automatisierten System zur Ausführung von Serienschnitten, untersucht. Die Serienschnitte der zweidimensionalen Bilder wurden für die dreidimensionale Rekonstruktion unter Einsatz einer Open Source-Bildanalysesoftware (Fiji/Image J, Dream.3D, Paraview) verarbeitet. Die Ergebnisse dieser 3D-Serienschnittanalyse wurden anschließend mit Ergebnissen klassischer stereologischer Verfahren (2D, stereologische Theorie von Saltykov) verglichen. Wir haben für diesen Datensatz festgestellt, dass die klassischen 2D-Verfahren die Porengröße und die Verteilung der größeren Poren, ein entscheidendes Merkmal für das Ermüdungsverhalten des AF-Teils, unterbewerteten. Die Ergebnisse legen nahe, dass die Erfassung von Versuchsdaten mit Geräten wie beispielsweise Robo-Met.3D®, mit denen Anzahl und Größe von Partikeln in einem Volumen unabhängig davon, ob ihre Form bekannt ist oder nicht, die bessere Alternative ist.