- Was ist die Schliffbildanalyse?
Die Schliffbildanalyse ist ein Verfahren zur Untersuchung von Materialproben, bei dem die Oberfläche präpariert und unter dem Mikroskop betrachtet wird. Sie dient der Beurteilung von Mikrostrukturen, Phasenverteilungen und Defekten wie Porositäten oder Einschlüsse.
- Was sind die Vorteile der Schliffbildprüfung?
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Detaillierte Materialanalyse: Ermöglicht die Untersuchung auf mikroskopischer Ebene, um Defekte zu identifizieren, die mit bloßem Auge nicht sichtbar sind.
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Hohe Präzision: Liefert genaue Messwerte für Materialstrukturen, Härtegrade und Phasenverteilungen.
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Zuverlässigkeit: Automatisierte Prozesse und KI-gestützte Auswertungen ermöglichen eine schnelle und fehlerfreie Analyse.
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- Welche Herausforderungen gibt es bei der Schliffbildanalyse?
- Vorbereitung der Proben: Eine fehlerhafte Präparation kann zu verzerrten Ergebnissen führen.
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Komplexität der Daten: Die Auswertung großer Mengen an Bilddaten erfordert präzise Algorithmen und oft auch manuelle Nachbearbeitung, um alle relevanten Details zu identifizieren.
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Automatisierung: Die Integration der Schliffbildanalyse in bestehende Produktionssysteme und die Automatisierung der Bildanalyse kann eine Herausforderung darstellen.
- Wie funktioniert die automatisierte Schliffbildanalyse mit KI?
Moderne Systeme wie AI.SEE™ von elunic kombinieren industrielle Bildverarbeitung mit Deep Learning. Mikroskopkameras erfassen hochauflösende Bilder der Schliffbilder, die von KI-Modellen analysiert werden, um spezifische Merkmale automatisch zu erkennen und zu klassifizieren.
- Wie kann die KI-gestützte Schliffbildanalyse in bestehende Produktionslinien integriert werden?
Die Integration erfolgt über modulare Softwarelösungen, die mit bestehenden Kamerasystemen und Mikroskopen kompatibel sind. Diese Systeme analysieren in Echtzeit die aufgenommenen Bilder und geben sofort Rückmeldungen, die in der Produktionslinie genutzt werden können, um Qualitätskontrollen und Fehlererkennungen zu optimieren.
- Wie wird die KI für die Schliffbildanalyse trainiert?
Die KI-Modelle werden mit einer Vielzahl von annotierten Bilddaten trainiert, die verschiedene Defekte und Materialstrukturen abbilden. Durch Deep Learning lernt das System, Muster zu erkennen und Fehler zuverlässig zu identifizieren. Dieser Trainingsprozess ermöglicht eine hohe Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Materialien und Oberflächenbeschaffenheiten.
Automatisierte Schliffbild
Prüfung durch KI
Die sogenannte Schliffbild Prüfung, Teil der Metallographie, ist ein wichtiger Schritt in der Materialanalyse, denn die Schliffbildanalyse dient der detaillierten Untersuchung der Mikrostruktur von Schliffen von Materialproben. Die Schliffbild Analyse wird oft in der Metallurige, Werkstoffwissenschaft und Qualitätskontrolle eingesetzt, um der inneren Struktur von Materialien auf den Grund zu gehen. Ein Beispiel hierfür ist der Makroschliff der Schweißnaht, bei dem die Qualität und Integrität der Schweißverbindung überprüft wird. Diese Methode der Materialanalyse ist sehr aufwändig, da von den Metallproben erst dünne Schliffe zu entnehmen sind, die dann geätzt und schließlich unter dem Mikroskop analysiert werden, um Phasenanteile, Einschlüsse, Gefügestrukturen und andere mikroskopische Merkmale untersuchen zu können. Doch diese Kenngrößen geben Aufschluss über die Qualität der Materialprüfung. Um diesen Vorgang zu erleichtern, wird für die Qualitätsprüfung vermehrt Künstliche Intelligenz eingesetzt.
Automatisierte Schliffbildkontrolle mit KI
AI.SEE™ revolutioniert durch den Einsatz künstlicher Intelligenz die bisherigen Methoden der Material- und Schliffbildanalyse. Statt manueller Prozesse, die viel Zeit und Ressourcen beanspruchen, ermöglichen leistungsstarke Algorithmen des maschinellen Lernens eine schnelle und präzise Analyse von Schliffbildern, die vor allem mit ihrer Genauigkeit und Objektivität ihrer Ergebnisse überzeugt, z. B. bei der Schweißnahtprüfung. AI.SEE™ erkennt Strukturen, Schichtdicken und Einschlüsse automatisch und reduziert so menschliche Fehler und maximiert gleichzeitig die Genauigkeit der Qualitätsprüfung. Durch künstliche Intelligenz können sogar große Mengen von Schliffbildern in kürzester Zeit verarbeitet werden, so dass der Analyseprozess beschleunigt und die Effizienz gesteigert werden können. Durch das Lernverhalten künstlicher Intelligenz ist die Auswertung im Rahmen der Schliffbild Analyse nicht nur zuverlässig, sondern auch voll automatisierbar. Künstliche Intelligenz hebt die Schliffbild Kontrolle somit auf ein ganz neues Level.
Aus der Praxis: Makroschliff Schweißnahtprüfung
Schritt 1:
Erkennung & Segmentierung der Materialien (a,c,b)
Schritt 2:
Messung der Materialstärken (d)
Schritt 3:
Pixelgenaue Lokalisierung relevanter Messpunkte (e)
Schritt 4:
Berechnung der Messabstände und Prüfung auf Toleranzen (f)
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von AI.SEE™ für Ihre Produktion kennen
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Einsatzmöglichkeiten der automatisierten Schliffbildanalyse
Metallographie
Für die Analyse von Gefügestrukturen, Einschlüssen und Phasenanteilen sowie die oben gezeigte Makroschliffprüfung bei Schweißnähten ist AI.SEE™ ideal geeignet, da die Software im Rahmen der Schliffbild Prüfung Metallproben für die Qualitätskontrolle, Entwicklung und Forschung zuverlässig automatisieren kann.
Flächenvermittlung
Für die Charakterisierung von Materialien ist die Flächenvermittlung in verschiedenen Bereichen ein entscheidender Faktor für die Qualitätsprüfung. Künstliche Intelligenz identifiziert und vermisst die verschiedenen Phasen oder Bestandteile auf einer Schlifffläche – automatisiert und ohne manuelle Kontrolle.
Härtetest
Im Rahmen der Qualitätskontrolle ist es wichtig, mechanische Eigenschaften von Werkstoffen zu bewerten. Hierfür werden im Rahmen der Härteprüfung Härteprofile erstellt und deren Verteilung auf der Mikroebene untersucht.
Kalottenschliff
Auch der sogenannte Kalottenschliff kann durch AI.SEE™ automatisiert werden. Der Kalottenschliff ist für die Analyse von Beschichtungen, Schichten und Oberflächenstrukturen von großer Wichtigkeit und kann durch Künstliche Intelligenz automatisiert und präzise durchgeführt werden.
Korngrößenanalyse
Auch bei der Bestimmung von Korngrößen in mettallurgischen Proben hat sich AI.SEE™ bereits bewährt. Denn erst eine automatisierte Korngrößenanlyse bietet zuverlässig einen detaillierten Einblick in die Struktur von Materialien und ist für die Bewertung der Qualitätsgüte ein entscheidendes Kriterium.
Partikelanalyse
Die Partikelanalyse ist ebenfalls ein wichtiger Aspekt der Schliffbildprüfung. Hier werden Partikel in einem Material identifiziert, charakterisiert und quantifiziert. Die automatisierte Partikelanalyse durch Künstliche Intelligenz besticht durch ihre Präzision und ermöglicht u.a. die Bestimmung der Partikelkonzentation sowie deren morphologische Charakterisierung.
Häufig gestellte Fragen
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