[et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”7374a566-1a6f-4054-a386-bf727aad7878″ locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”h2 + untertitel + button rechts” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”650dc7cc-d788-4975-8d7f-87f99e1986e1″ locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” header_2_text_color=”#474747″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ admin_label=”Slider Inhalt” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”c8f796ee-7cbe-4d03-9fc3-45301ff75115″ locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/matworks.de\/en\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2026\/03\/matworks-werkstofftechnische-fragestellungen-bild01.jpg” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” custom_margin=”8px||||false|false” border_radii=”on|15px|15px|15px|15px” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text admin_label=”Bildlabel” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”433a1197-e505-4742-b9b6-3e5f64a60509″ locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
Machine Learning basierte Korngr\u00f6\u00dfenanalyse f\u00fcr verschiedene Materialien.<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”b5cfd56a-e86f-4204-9ce3-06b6c33ff3e7″ hover_enabled=”0″ locked=”off” global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n
Wir bieten vollautomatisierte, KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4tssicherung und Materialcharakterisierung, von der Residualanalyse mit VDA 19 konformer Protokollierung bis hin zu fortschrittlichen quantitativen mikrostrukturellen Analysen. Die integrierte Kalibrierung gew\u00e4hrleistet die Messgenauigkeit, w\u00e4hrend gro\u00dffl\u00e4chige Analysen mit hohem Durchsatz Prozesseffekte, Mikrostrukturhomogenit\u00e4t und Porenverteilungen \u00fcber mehrere Proben hinweg effizient erfassen. Mit Hilfe eines \u201eTiling\u201c-Ansatzes bieten wir feld- und regionsspezifische Analysen, einschlie\u00dflich der Visualisierung gr\u00f6\u00dferer Defekte, feiner geometrischer Bewertungen und der Bestimmung der Korngr\u00f6\u00dfe.<\/p>\n
KI-gest\u00fctzte Workflows erstrecken sich auf semi-automatisierte Messungen geometrischer Parameter und die automatisierte Quantifizierung von Mikrostrukturmerkmalen wie K\u00f6rnern, Phasen oder Defekten, die in SQL-Datenbanken integriert werden k\u00f6nnen, um eine reproduzierbare Datenverwaltung zu erm\u00f6glichen, die durch die automatisierte Erstellung benutzerdefinierter Berichte zur Unterst\u00fctzung von Audits unterst\u00fctzt wird. Durch die Kombination von KI, Automatisierung, Hochdurchsatzanalyse und datengesteuerter Analytik liefern unsere L\u00f6sungen hochpr\u00e4zise, reproduzierbare Erkenntnisse, die die Qualit\u00e4tssicherung, Prozessoptimierung und Materialforschung f\u00fcr verschiedene Materialien beschleunigen.<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/matworks.de\/en\/downloads” url_new_window=”on” button_text=”Hier Flyer und mehr herunterladen” _builder_version=”4.27.4″ _module_preset=”e4220c87-aac8-4303-90e8-3756cce26796″ button_icon=”ࠀ||divi||400″ locked=”off” global_colors_info=”{}” custom_css_main_element_last_edited=”on|phone” custom_css_main_element_phone=”width: 100%;”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Werkstofftechnische FragestellungenMachine Learning basierte Korngr\u00f6\u00dfenanalyse f\u00fcr verschiedene Materialien.Wir bieten vollautomatisierte, KI-gest\u00fctzte Qualit\u00e4tssicherung und Materialcharakterisierung, von der Residualanalyse mit VDA 19 konformer Protokollierung bis hin zu fortschrittlichen quantitativen mikrostrukturellen Analysen. Die integrierte Kalibrierung gew\u00e4hrleistet die Messgenauigkeit, w\u00e4hrend gro\u00dffl\u00e4chige Analysen mit hohem Durchsatz Prozesseffekte, Mikrostrukturhomogenit\u00e4t und Porenverteilungen \u00fcber mehrere Proben hinweg effizient erfassen. Mit Hilfe eines \u201eTiling\u201c-Ansatzes […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"2880","iawp_total_views":0,"footnotes":""},"categories":[16],"tags":[],"class_list":["post-282721","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-machine-learning-mikroskopie-loesungen"],"yoast_head":"\n