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人工知能が硬度試験に革命を起こす

自動化された硬度試験は長い間、品質保証の標準と​​なってきました。しかし、画像評価に人工知能(AI)を統合することで、新たな時代が到来します。テスト ソフトウェア ecos™ III 内の新しく開発された AI 機能 ecos AI は、特に困難な表面において、精度、信頼性、効率性をまったく新しいレベルに引き上げます。

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従来の画像処理からAIを活用した解析へ

2000年代初頭から、硬度の圧痕評価にはアルゴリズムが使用されてきました。そのメリットは明白です。自動化により、時間の節約、オペレーターの影響の軽減、再現性の向上が実現します。しかし、従来の画像処理は、エッチングされた溶接継目、焼結材料や酸化試験片などの不均質材料といった、扱いが難しい表面では限界があります。

ここでecos AIの出番です。機械学習手法に基づき、困難な条件下でも圧痕を確実に認識・測定するシステムが開発されました。AIは訓練された試験機のように「思考」し、典型的な構造を認識し、画像に不要なアーティファクトや表面の凹凸を無視します。

強い影響力を持つ弱いAI

ecos AIは真の機械知能という意味での「強いAI」ではありませんが、テストソフトウェアは優れた結果をもたらします。画像評価は一般的なルールではなく、特別に作成され、手動でマークされた数百万枚の検証済みトレーニング画像に基づいています。これにより、実際のへこみとランダムな影や汚れを高い確度で区別できる堅牢なモデルが作成されます。

もう一つの重要な利点は、ecos AIが独立して学習を継続しないことです。システムは、中央で検証された定義済みモデルに基づいて動作します。これにより、誤ったトレーニングデータによる制御不能な変更は発生しません。結果は一貫性と信頼性を維持します。

特に困難な表面において、測定エラーが90%削減

従来のセグメンテーション技術と直接比較すると、ecos IIIのAIは誤った測定を最大90%削減します。この違いは、エッチングが深く施された溶接継ぎ目やコーティングされた試験片の場合に特に顕著です。従来のアルゴリズムを効果的に使用できなくなった場合でも、ecos AIは後処理の手間をほとんどかけずに、または最小限の労力で非常に優れた結果をもたらします。

安定性、オフライン、標準準拠

ecos AIは、標準的なPC(最新のi5プロセッサ搭載PC)で動作します。使用やセットアップにインターネット接続は不要です。すべてのデータはローカルに保存され、外部サーバーとのやり取りはありません。これにより、ソリューションはデータ保護規制に準拠するだけでなく、完全に独立しており、オフラインでも使用できます。

さらに、ecos AIはISO、ASTM、NADCAPのすべての標準要件を満たしています。代替測定方法は使用せず、ソフトウェアは標準規格に厳密に従って測定を行います。

ウェビナー:硬度試験における人工知能

AIは硬度試験をどのように変えるのでしょうか?ウェビナーでは、ツビックローエルのVisionLineがAIベースの画像評価を用いて、どのように試験の速度と信頼性を向上させるのかをご紹介します。

結論:より高い安全性、より少ない労力

AI機能ecos AIにより、ツビックローエルは硬度試験におけるイノベーションにおいて大きな飛躍を遂げました。AIは既存のシステムをシームレスに補完し、追加コストや操作手順の追加は不要です。ecos IIIに不可欠な要素であり、特に困難な表面における圧痕の検出と測定において顕著な改善をもたらします。

その結果、手作業による手戻りが減り、精度が向上し、すべての試験結果に対する信頼性が向上します。

EMCO-Test 開発・イノベーション責任者 マイケル・グランディッツ

著者について:

マイケル・グランディッツ

EMCO-Test 開発・イノベーション責任者

オーストリア、ハラインの高等技術教育研究所で技術教育(産業工学)プログラムを修了した後、ザルツブルク専門大学で電気通信の学位を取得しました。ソニーで最初の職務経験を積んだ後、自動車業界に転身し、品質保証部門に勤務しました。2012年より、ザルツブルク州クッヒルにあるEMCO-TESTの開発チームでプロダクトマネージャーを務め、使いやすく高品質な硬度試験機を通じて世界中の顧客を魅了することを目指しています。

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