材料試験の新境地：人工知能（AI）はISO 16630に準拠した穴広げ試験をいかに変革させるか
現代の薄板金属材料に対するデマンドは、絶えず高まっています。自動車、エネルギー、および航空宇宙産業において、薄板金属は軽量かつ強固であるだけで なく、端面にき裂を生じさせることなく確実に成形できる必要があります。このき裂への感受性を評価するため、ISO 16630に準拠した穴広げ試験（HET）が標準的 な手法となっています。ツビックローエルは、革新的なソリューションにより、さらに一歩踏み出しました：AIが、薄板成形試験機（BUP）内で直接、リアルタイムにき裂を自動検知します。
穴拡げ試験とは？そして、なぜそれが薄板成形において極めて重要なのですか ？
薄板成形試験機（BUP）での試験は、薄板金属の試験片に直径10 mmの穴をあけること から始まります。この穴を円錐状のパンチ（角度 60°）で広げ、貫通するき裂が発生するまで荷重をかけ続け ます。試験の目的は、穴広げ率（λ）を特定することにあります。この値は、特に薄板金属端面の 延性を表す指標となります。最初に発生する貫通き裂をいかに正確に捉えるか、それが大きな課題です。手動による手法はミスが起こりやすく、試験者個人の判断に大きく依存してしまいます。従来の画像処理アルゴリズムは一貫性に優れていますが、多種多様な材料を扱う際には限界があります。そして、まさにここでAIの出番となります。
従来のルールベースの画像処理アルゴリズムは一貫性に優れていますが、材料の種類ごとに特定のパラメータを調整する必要があります。新しい種類の試験片の場合、まず適切なパラメータセットを決定しなければならず、これには時間がかかります。試験片を変更する際は、その試験片に対して正しいパラメータセットが選択されていることを確認する必要があります。AIベースのき裂検知は、これらの課題を解消します：手動での微調整なしでき裂を確実に検知し、異なる材料にも自動で適応します。
AIによるリアルタイムき裂検知：ツビックローエルのニューラルネットワークの仕組み
ツビックローエルは、独自に開発したニューラルネットワークを試験ソフトウェアtestXpertに統合しました。これにより、試験中にリアルタイムでき裂を直接検知します。画像処理は標準的な試験用コンピュータでも1画像あたりわずか50ミリ秒で完了します。
BUPによる自動薄板金属試験 - 精度と効率が融合する場所
ツビックローエルのBUP（薄板金属試験機）は、穴広げ試験に最適なプラットフォームです。これは薄板金属の成形性試験専用に設計されており、試験工程をより効率的かつ安全にするための多様な機能を提供します。特筆すべきハイライト：試験片の自動ハンドリング。最大100個の試験片を収容できるマガジンと統合された2Dコード検知により、試験は"ナイトシフト"モードで実行され、試験者の介入を一切必要としません。これにより、時間の節約とき裂判定ミスなどのエラー要因の削減を実現します。BUPは、AIき裂検知機能を搭載したビデオ伸び計とも完全に連動します。これにより、試験片識別から試験結果の文書化まで、シームレスで自動化された試験プロセスが構築されます。
結論：品質向上と労力削減 - だからこそAIとBUPが材料試験を再定義するのです
AIき裂検知を用いた穴広げ試験は、材料試験における重要な進歩の象徴です。インテリジェントなソフトウェアと強力なBUP試験機の組み合わせが、これまでにないレベルの試験結果品質を実現します。それは、高精度で再現性があり、かつ試験者に依存しません。AIがき裂をリアルタイムで確実に検知することで、時間と材料を節約し、同時にヒューマンエラーの影響を低減します。同時に、BUPは自動化が可能で、現代の製造および品質保証プロセスにシームレスに統合できる堅牢な試験システムです。AIを継続的に学習させることにより、このシステムは将来の変化にも対応可能であり、新しい材料や要求に対しても柔軟に適応します。このテクノロジーを採用する企業は、より優れた試験結果だけでなく、効率、安全、そしてイノベーションにも投資しているのです。
