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978-3-95900-383-4Three Dimensional Reconstruction of Porous Materials Autor*in: Nina Loftfield ISBN: 978 3 95900 383 4 Dissertation, Leibniz Universitt Hannover, 2019 Herausgeber*in der Reihe: Eduard Reithmeier Band Nr.: IMR 05 2019 Umfang: 218 Seiten, 50 Abbildungen Schlagworte: Porse Materialien, Konfokalmikroskopie, Dreidimensionale Abbildung, Dreidimensionale Registrierung, Stochastische Rekonstruktion Kurzfassung: Porse Materialien sind allgegenwrtig, sowohl
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Three-Dimensional Reconstruction of Porous Materials

Autor*in: Nina Loftfield

ISBN: 978-3-95900-383-4

Dissertation, Leibniz Universität Hannover, 2019

Herausgeber*in der Reihe: Eduard Reithmeier

Band-Nr.: IMR 05/2019

Umfang: 218 Seiten, 50 Abbildungen

Schlagworte: Poröse Materialien, Konfokalmikroskopie, Dreidimensionale Abbildung, Dreidimensionale Registrierung, Stochastische Rekonstruktion

Kurzfassung: Poröse Materialien sind allgegenwärtig, sowohl natürliche als auch künstliche. Abhängig von ihrer dreidimensionalen Mikrostruktur haben poröse Materialien unterschiedliche physikalische und mechanische Eigenschaften. Eine dreidimensionale Charakterisierung der Mikrostruktur ist daher für ein besseres Verständnis der makroskopischen Eigenschaften unerlässlich. Methoden zur dreidimensionalen Charakterisierung der Porenmikrostruktur werden in mathematische und deterministische Verfahren unterteilt. In dieser Arbeit wird ein hybrides Messverfahren entwickelt, das deterministische und mathematische Methoden kombiniert. Hierzu wird die Oberfläche einer porösen Probe abwechselnd mechanisch abgetragen und mit einem konfokalen Laserscanning-Mikroskop gemessen. Mit einem robusten Registrierverfahren werden die gemessenen Topographien zueinander ausgerichtet. Die Porenmikrostruktur wird aus den erfassten Topographien abgeleitet und in binäre dreidimensionale Daten umgewandelt. Anschließend wird mittels stochastischer Rekonstruktion die nicht erfasste Porenmikrostruktur zwischen den einzelnen Abtragsebenen rekonstruiert. Die Ein- und Zweipunktwahrscheinlichkeitsfunktion und die Linien-Pfad-Funktion dienen als statistische Deskriptoren im notwendigen Optimierungsprozess.

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