Aus der Metallographie heraus resultieren typischerweise zwei-dimensionale (2D) mik-roskopische Abbildungen des Gefüges von metallischen Werkstoffen. Die direkte Abbil-dung drei-dimensionaler (3D) Gefügestrukturen kann durch tomographische Methoden oder Serienschliffe erfolgenden, was jedoch einen großen Aufwand erfordert und oft nur eingeschränkt möglich ist. In diesem Beitrag werden Methoden vorgestellt, wie aus 2D Gefügebildern von Probenoberflächen 3D-Computermodelle von Mikrostrukturen er-stellt werden können, die dem Original in einem statistischen Sinne entsprechen. Diese Computermodelle können dann wiederum zur Vorhersage von Mikrostruktur-Eigenschaftsbeziehungen oder der Mikrostrukturentwicklung bei der Wärmebehand-lung durch numerische Simulation verwendet werden.

Im Rahmen der vorgestellten Methode können mehrphasige und vielkristalline Mikro-strukturmodelle auf der Grundlage statistischer Größen, die Phasen- und Korngeomet-rien beschreiben, erzeugt werden. Dabei werden die Verteilungsfunktionen von Größen- und Aspektverhältnissen der Körner berücksichtigt und die kristallografische Textur in Form von Orientierungsverteilungsfunktionen (ODF) und Verteilungsfunktionen der Misorientierung an den Korngrenzen (MDF) bereitgestellt. Diese Mikrostrukturdeskripto-ren können durch quantitative Bildanalyse aus experimentellen Daten gewonnen wer-den. Dies wird beispielhaft an Daten gezeigt, die mit den Elektronenrückstreudetektor (EBSD) im Rasterelektronenmikroskop gemessen wurden. Basierend auf diesen Mikro-strukturdeskriptoren werden dann durch numerische Verfahren 3D Mikrostrukturmo-delle generiert, die die gleichen statistischen Beziehungen erfüllen wie die gemessenen Daten.

Der Beitrag wird auch zeigen, dass die Beschreibung von realen oder virtuellen Mikro-strukturen in Form von digitalen Datensätzen ein leistungsfähiges und flexibles Format für den Datenaustausch zwischen verschiedenen numerischen Werkzeugen und expe-rimentellen Instrumenten erfordert. Es wird ein Datenformat vorgeschlagen, das für die Speicherung und Verwertung von digitalen Mikrostrukturobjekten gemäß der FAIR-Prinzipien (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) herangezogen werden kann.