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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Gotkowski, Karol [VerfasserIn]   i
 Gupta, Shuvam [VerfasserIn]   i
 Godinho, Jose R. A. [VerfasserIn]   i
 Tochtrop, Camila G. S. [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Klaus H. [VerfasserIn]   i
 Isensee, Fabian [VerfasserIn]   i
Titel:ParticleSeg3D
Titelzusatz:a scalable out-of-the-box deep learning segmentation solution for individual particle characterization from micro CT images in mineral processing and recycling
Verf.angabe:Karol Gotkowski, Shuvam Gupta, Jose R.A. Godinho, Camila G.S. Tochtrop, Klaus H. Maier-Hein, Fabian Isensee
E-Jahr:2024
Jahr:1 February 2024
Umfang:13 S.
Fussnoten:Gesehen am 04.11.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Powder technology
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, 1967
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:434(2024), Artikel-ID 119286, Seite 1-13
ISSN Quelle:0032-5910
Abstract:Minerals, metals, and plastics are indispensable for a modern society. Yet, their limited supply necessitates optimized extraction and recycling processes, which must be meticulously adapted to the material properties. Current imaging approaches perform material analysis on crushed particles imaged with computed tomography (CT) using segmentation and mass characterization. However, their inability to reliably separate touching particles and need to annotate and retrain on new images, leaves untapped potential. By contrast, particle-level characterization unlocks better understanding of particle properties such as mass, appearance and structure. Here, we propose ParticleSeg3D, an instance segmentation method for particle-level characterization with strongly varying properties from CT images. Our approach is based on the powerful nnU-Net, introduces a particle size normalization, employs a border-core representation, and is trained with a diverse dataset. We demonstrate that ParticleSeg3D can be applied out-of-the-box to a large variety of materials without retraining, including materials and properties not present during training.
DOI:doi:10.1016/j.powtec.2023.119286
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.powtec.2023.119286
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0032591023010690
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.powtec.2023.119286
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:3D
 Deep learning
 Individual particle characterization
 Instance segmentation
 Mineral processing
 Recycling
K10plus-PPN:1907439811
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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