* For engl version, please see below

Die aus Werkstoffen entweichenden Emissionen (Schadstoffe) stellen ein zunehmendes Problem im Kulturgüterschutz dar. Museen nutzen daher Indikatortests (Oddy, Beilstein) für deren Kontrolle. 

Seit dem Jahr 2016 erforscht das Langzeitprojekt MAT-CH die vielfach belegten Defizite des herkömmlichen Oddy-Tests (HEINE/ JEBERIEN 2018, ALKTASH et al. 2021). 

Das zukünftige Vorhaben MAT-CH Bilder soll die bisher rein visuelle und subjektive Auswertungsmethode innovieren und durch Automatisierung und Digitalisierung präzisieren. Dieses  vom IFAF Berlin geförderte explorative Projekt untersucht diesbezüglich geeignete Deep-Learning-Methoden.

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Emissions (pollutants) from materials create an increasing problem in the protection of cultural heritage. Museums therefore use indicator tests (Oddy, Beilstein) to monitor air quality.

Since 2016, the MAT-CH project has been researching the disadvantages of the conventional pollution test (ODDY 1973).

The future project MAT-CH IMAGES is intended to innovate the purely visual and subjective evaluation method using automation and digitalization. The exploratory project, funded by IFAF Berlin, investigates suitable deep learning methods in this regard.

• Prof. Dr. phil. Alexandra Jeberien (Projektleitung)
• Prof. Dr. Erik Rodner (Projektleitung)

Land IFAF

IFAF EXPLORATIV

https://www.ifaf-berlin.de/projekte/ki-x-mat-ch/