Prakt. Met. Sonderband 52 (2018) 345
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Vie a 3.2 Modellierung von mehrdimensionalen Kenngrofenverteilungen mit Copulas
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= Zusätzlich zu den 3D-Bilddaten, wurde an ausgewählten 2D-Schnitten derselben Probe
mittels SEM-EDS die stoffliche Zusammensetzung bestimmt [7]. Lokalisiert man einen
solchen 2D-Schnitt im segmentierten 3D-Bild, so liegen für die in der Schnittebene
befindlichen Partikel sowohl Informationen über deren stoffliche Zusammensetzung als
auch über ihre 3D-Morphologie vor.
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Partikel Abbildung 4: Segmentieralgorithmus. Links: Graustufen-2D-Schnitt der XMT-Bilddaten.
en mithilfe Mitte: Übersegmentiertes Bild nach Wasserscheiden-Algorithmus. In 3D benachbarte
iVer Segmente sind mit einer Kante verbunden. Rechts: Verbleibende Kanten nach
ensetzung an Anwendung des neuronalen Netzes. Segmente, die weiterhin durch einer Kante
Wir werden verbunden sind, wurden vereinigt.
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Zudem wurden zahlreiche Kenngrößen, wie der volumenäquivalente Radius sowie die
Sphärizität, Konvexität und Länglichkeit, für jedes Partikel im 3D-Bild bestimmt [7]. Durch
die zusätzliche stoffliche Information an den mit SEM-EDS untersuchten 2D-Schnitten
kann man für jeden Stoff mehrdimensionale Kenngrößenverteilungen bestimmen. In Abb.
5 sieht man die gemeinsame Verteilung der Sphärizität und des volumenäquivalenten
Ines Radius der zwei Mineralien Zinnwaldit (links) und Quartz (rechts), welche den Großteil der
en Partikeln, Partikel in der betrachteten Probe ausmachen.
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Abbildung 5: Gemeinsame Verteilung der Sphärizität und des Radius, dargestellt mithilfe
einer parametrischen Copula-Verteilung. Links: Zinnwaldit. Rechts: Quartz.
