Der Lehrstuhl Intelligente Systeme ist am Forschungsschwerpunkt „Tailored Materials“ (TM) der Fakultät für Ingenieurwissenschaften beteiligt.

In der Grundlagenforschung werden Methoden zur Bild-, Bildfolgen-, und Spektraldatenanalyse entwickelt, die auch Mustererkennung und maschinelles Lernen einbeziehen. Die Herausforderung ist hierbei die selbstadaptive automatische Analyse mit daten- und wissensbasierten Modellen. Eine Anwendung ist die Analyse von Materialien verschiedenster Arten dar, bisher insbesondere metallische Werkstoffe und biomedizinische Proben. Im Bereich metallischer Werkstoffe geht es z.B. um Qualitätsbeurteilung stranggegossener Stähle durch bildbasierte und spektroskopische Analyse der Dichte- und Formverteilung von nicht-metallischen Einschlüssen. Ein anderer Ansatz ist die Erfassung von Materialzusammensetzung und -eigenschaften anhand von Laser-marked Matrix-Codes auf den Komponenten zur Identifikation von Belastbarkeit oder Recylingfähigkeit. Im Bereich der biomedizinischen Materialien geht es z.B. um Segmentierung von Weichgewebe (innere Organe) und  Hartgewebe (z.B. Knochen), die Erkennung von Tribologie bei Gelenken, also um die Analyse der Grenzflächen von zueinander beweglichen Materialien, die Analyse der Vitalität von Blutgefäßen, z.B. Arteriosklerose, Aneurysmen, Dissektion (Einrisse) der Aorta, somit also um innere Struktur und pathologischen Zustand eines Komposits weicher Materialien oder die Überwachung von Heilungsprozessen und somit also um die Charakterisierung des Prozesses der Selbststrukturierung eines weichen Materials. Diese Ansätze lassen sich auf weitere Materialklassen ausweiten.

Die oben genannten Themen wurden in mehreren Forschungsprojekten in Kooperation mit Industrieunternehmen und/oder Kollegen aus der Fak.IW oder dem Universitätsklinikum bearbeitet, z.B.

• Ziel‐2‐Projekt: „SILENOS – Quantifizierung und Charakterisierung des nichtmetallischen Reinheitsgrades von stranggegossenen Stahlwerkstoffen“, Partner Hüttenwerke Krupp Mannesmann, Salzgitter Mannesmann Forschung, Prof. Luther (Fak. IW, Computergraphik und Wissenschaftliches Rechnen).
• Industrieprojekt: „TEMACO ‐ Entwicklung und Erkennung eines Matrixcodes für reflektierende, gekrümmte Oberflächen“, finanziert von Continental Teves, Partner Prof. Weis (Fak. IW, Verteilte Systeme).
• Ziel‐2‐Projekt: „PROREOP ‐ Entwicklung eines neuen Prognosesystems zur Optimierung von Operations‐ und Rehabilitationsmaßnahmen des menschlichen Bewegungsapparates, Partner  Prof. Loer (UK Essen, Orthopädie), Prof. Kecskeméthy (Fak. IW, Mechanik & Robotik), u.a.

Hardware: Portal‐Roboter, Grauwert-, Farb- und Tiefenkameras, Spektrometer im UV-, VIS-, NIR-Bereich, Beleuchtungssteuerung. Software: Methoden für Bild-, Bildfolgen-, und Spektraldatenanalyse, Mustererkennung, maschinelles Lernen, automatische Parameteradaption. Details.