Die vorgelegte Arbeit zeigt, dass mithilfe mathematischer invarianter Momente die Mikrostruktur von zweiphasigen Legierungen quantifiziert werden kann. Dabei sind sowohl experimentelle Mikrostrukturaufnahmen als auch per Phasenfeldsimulation generierte Mikrostrukturen in zwei Dimensionen untersucht und miteinander verglichen worden. Mithilfe eines trainierten neuronalen Netzes wurden die 3 Ni-Basis Legierungen CMSX-4, PWA 1483, SC2000 sowie drei Legierungen komplexer Zusammensetzung (CCA) charakterisiert. Die verwendeten CCA wurden aus der Basislegierung Al10Co25Cr8Fe15Ni36Ti6 (in At.%) unter Zugabe von kleineren Mengen an Legierungselementen entwickelt. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Programm entwickelt, das mithilfe der Binarisierung des neuronalen Netzes die Momente, Koordinaten der Schwerpunkte und Flächen aller einzelnen Partikel in einer Aufnahme analysiert. Die entwickelte Methode der automatisierten Bilderkennung und Quantifizierung der Form eignet sich, um Größenverteilungen von Ausscheidungspartikeln automatisiert auszuwerten. Dabei kann zwischen mittlerer, großer und kleiner Kante unterschieden werden. Ebenfalls kann aus der Methode die Matrixkanalbreite ermittelt werden. Es zeigt sich, dass verschiedene Materialien, Auflösungen und Kontraste erfolgreich ausgewertet werden können. Die Ergebnisse von experimentellen Aufnahmen und Phasenfeldsimulationen wurden zusammengeführt, um neue Aussagen über Materialeigenschaften zu ermöglichen. Es wurden die Phasengrenzflächenenergien von CMSX-4 und PWA 1483 bestimmt. Mit derselben Methode wurde ebenfalls eine Abschätzung der relativen Gitterfehlpassung in CCA durchgeführt.