Standardmäßig werden in der Digitalen Bildverarbeitung nach wie vor schwellwertbasierte Analysen vorgenommen. Oft ist dies auch in den Normen und Standards als Anforderung hinterlegt.

Die KI-gestützte Bildanalyse verspricht viele der bisherigen Probleme zu lösen. Mit automatisierter Auswertung, gestützt durch tiefe künstliche neuronale Netze, die erlernt haben, Bildbereiche unabhängig von Schwellwerten zu klassifizieren, öffnet sich eine neue Welt, die einfach zu nutzen scheint und damit den Arbeitsalltag im Metallographielabor revolutionieren kann.

Ob das in Zukunft tatsächlich der Fall ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab. Um das verstehen zu können, schauen wir uns zunächst kurz die bisherige Standardvariante – die schwellwertbasierte Detektion - an. Wo kommt sie an ihre Grenzen – warum wollen wir alternative Ansätze?

Möchte man eine vergleichbare Aufgabenstellung mit KI-gestützter Bildanalyse lösen, müssen einige Voraussetzungen erfüllt sein. An Beispielen wird gezeigt, was beachtet werden muss, um eine sichere, wiederholbare Analyse in verschiedenen Anwendungsfällen zu gewährleisten.

Dieser Beitrag soll das Verständnis für die Anwendung der neuen Technologie fördern und gleichzeitig auf die Grenzen bei der Nutzung hinweisen. Er zeigt auf, warum es sinnvoll ist, in Anbetracht der Arbeitsaufgabe abzuwägen, welches Verfahren letztlich eingesetzt werden sollte und bietet Hilfestellung bei der Entscheidung.