Verlässlich und automatisiert: KI-basierte Materialprüfung mit AI.SEE™
In den Materialwissenschaften gibt es eine unendliche Vielfalt an Werkstoffen, von denen jeder seine einzigartigen Eigenschaften und spezifischen Anforderungen an die Analyse stellt. Mit AI.SEE™ bieten wir eine KI-basierte Lösung, die entwickelt wurde, um die Herausforderungen der manuellen mikroskopischen Materialanalyse zu überwinden. Von Partikel- und Faserprüfungen bis zur Kornanalyse und Schliffbildprüfung in der Metallografie liefert die KI-gestützte Analyse hochpräzise Ergebnisse. Unsere Deep Learning-Technologie integriert sich einfach und schnell in bestehende Systeme und bringt die Präzision und Geschwindigkeit Ihrer Analysen auf ein neues Level.
KI-Prüfung in der Materialanalyse
Die präzise Identifizierung und Analyse verschiedenster Materialien ist oft zeitaufwendig und komplex. Unsere KI-gestützte Materialanalyse bietet eine schnelle, präzise und effiziente Lösung. Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz, um die Herausforderungen moderner Materialwissenschaften zu meistern und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
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Partikelanalyse
Die präzise Charakterisierung von Partikeln in verschiedenen Materialien und Aggregatzuständen, von Feststoffen über Flüssigkeiten bis hin zu Gasen, ist mit AI.SEE™ automatisiert lösbar.
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Faserprüfung
Die Faserprüfung mit KI ermöglicht die automatische Erkennung und Charakterisierung von Fasern in Materialien, wobei auf Eigenschaften wie Faserlänge, Durchmesser, Verteilung und Orientierung geprüft wird.
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Mehrphasenprüfung
AI.SEE™ lernt, unterschiedliche Phasen innerhalb einer Metalllegierung zu identifizieren und zu klassifizieren. Dies beinhaltet das Erkennen von ausgeprägten Farb- und Texturunterschieden in mikroskopischen Bildern, die verschiedenen Phasen entsprechen.
Anwendungsfälle für die Metallographie
Korngrößenbestimmung, Schliffbildprüfung oder Porösitätsanalyse – Die Automatisierte Bildanalyse mit KI liefert in der Metallografie präzise, schnelle und zuverlässige Ergebnisse, die weit über traditionelle Methoden hinausgehen. Hier sind einige der wichtigsten Anwendungsfälle von AI.SEE™ für die Prüfung von Metallen.
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Kornanalyse
Unsere KI-Algorithmen können trainiert werden, um Körner in einem mikroskopischen Bild automatisch zu identifizieren und deren Größe zu messen. Dies umfasst die Erkennung von Kornbegrenzungen und die Berechnung der durchschnittlichen Korngröße.
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Schliffbildprüfung
AI.SEE™ kann spezifische Mikrostrukturen wie Einschlüsse, Poren, Risse und andere Defekte sowie geometrische Strukturen in Schliffbildern erkennen, und so u. a. die Qualität von Schweißnähten prüfen. Mehr zur Schliffbildprüfung erfahren.
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Beschaffenheit
Die Untersuchung von Beschaffenheit und Struktur z. B. bei Gusseisenanalysen liefert Rückschlüsse auf die Materialzusammensetzung sowie Form und Verteilung einzelner Komponenten.
Häufig gestellte Fragen
- Was ist AI.SEE™?
AI.SEE™ ist eine KI-basierte Softwarelösung, die sich für die automatisierte Bildanalyse und Qualitätskontrolle in Laboren eignet. Sie nutzt fortschrittliches Deep Learning, um Mikroskopbilder präzise zu analysieren.
- Wie wird AI.SEE™ in bestehende Laborsysteme integriert?
Über eine Retrofit-Integration lässt sich AI.SEE™ lässt sich nahtlos mit bestehende Mikroskopsysteme verknüpfen. Bei Digitalmikroskopen erfolgt die Integration ohne zusätzliche Hardware, während bei analogen Mikroskopen ein Kameraadapter für die Bildaufnahme verbaut wird. Das Mikroskop dient als bildgebendes System, das Bilder an die AI.SEE™ Software zur automatisierten KI-Analyse sendet. Die Bilder und Ergebnisse sind über ein angeschlossenes Tablet oder Computer einsehbar. Die Integration erfordert keine umfangreiche Umrüstung oder hohe Investition und ist benutzerfreundlich konzipiert.
- Welche Vorteile bietet AI.SEE™?
AI.SEE™ erhöht durch KI-basierte Prozesse die Genauigkeit und Effizienz der Bildanalyse, reduziert menschliche Fehler und beschleunigt den Analyseprozess erheblich. Anders als die herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist AI.SEE™ in der Lage auch komplexeste Merkmale trotz rauschendem Hintergrund oder bei geringem Kontrast zu erkennen. Dabei ist es nicht nur problemlos möglich, große Datenmengen in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten, sondern die Lösung lernt mit jedem analysierten Bild dazu.
- Welche Voraussetzungen gibt es für eine KI-Integration?
Die einzige Voraussetzung ist die Möglichkeit, Bildaufnahmen von den gewünschten Objektträgern und Merkmalen zu machen, die für das Training des KI-Modells verwendet werden können.
- Was ist ein KI-Training?
Im KI-Training wird eine künstliche Intelligenz (KI) mithilfe großer Datenmengen – in diesem Fall Bilddaten – trainiert, um spezifische Muster und Merkmale zu erkennen und zu interpretieren. Für eine effektive Bildanalyse muss die KI mit einer Vielzahl von Bildern trainiert werden, die verschiedene Szenarien und Zustände darstellen. Dies ermöglicht es der KI, Genauigkeit und Zuverlässigkeit in der automatisierten Analyse zu erreichen und komplexe Aufgaben wie die Qualitätskontrolle im Labor effizient durchzuführen.
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