Automatisierte und objektive Bilderkennung wird immer wichtiger für die effektive Charakterisierung beschichteter Proben. Zum Abschluss seines Forschungsaufenthalts in Krefeld hat Joshua Anani, PhD-Student an der DTU, seine Ergebnisse vorgestellt. Er arbeitete gemeinsam mit Gaoyuan Zhang an der Weiterentwicklung eines von Joshua neu entwickelten Bildanalyseprogramms zur automatisierten Auswertung von Bilddaten aus Langzeit-Korrosionsschutztests.
Im Projekt werden beschichtete Paneele in Dänemark für Anti-Foulingtest in Seewasser gelagert. Der Algenbewuchs sowie Veränderungen der Lackoberflächen werden über lange Zeiträume hinweg automatisiert und engmaschig mit Unterwasserkameras dokumentiert. Eine große Herausforderung dabei ist die zuverlässige Auswertung der immens großen Anzahl an Bilddaten: Störende Interferenzen müssen entfernt und unterschiedliche Lichtverhältnisse ausgeglichen werden.
Durch die gemeinsame Arbeit konnten wichtige Verbesserungen in der Bildanalyse erzielt werden – ein schöner Beleg dafür, wie fruchtbar internationale Zusammenarbeit zwischen Forschungseinrichtungen sein kann.
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