Новые пути в сфере испытаний материалов: искусственный интеллект (ИИ) совершает революцию в методе испытания на раскрытие отверстий по ISO 16630
Требования к современным листовым материалам постоянно растут. В автомобильной, энергетической или авиационной промышленности листовые металлы должны быть не только легкими и прочными, но и обладать надежной деформируемостью - без образования трещин на кромках. Для оценки этой чувствительности к трещинам в качестве стандарта был принят метод испытания на раскрытие отверстия (HET) по ISO 16630. С помощью инновационного решения фирма ZwickRoell идет еще дальше: трещины автоматически в режиме реального времени распознает искусственный интеллект, интегрированный в машину для испытаний на глубокую вытяжку (BUP).
Что такое испытание на раскрытие отверстия? И почему оно является решающим для глубокой вытяжки?
Испытание на машине для испытаний на глубокую вытяжку (BUP) начинается с вырубки отверстия диаметром 10 мм в образце из листового металла. Это отверстие расширяется коническим пуансоном (60°), пока не станет видна сквозная трещина. Цель состоит в определение коэффициента раскрытия отверстия (λ), который, помимо всего прочего, описывает деформируемость кромки листового металла. Задачей является прецизионное распознавание первой сквозной трещины. Ручные методы чреваты ошибками, они в значительной степени зависят от конкретного оператора. Классические алгоритмы обработки изображений предлагают больше согласованности, но достигают своих пределов при работе с различными материалами. И именно здесь вступает в действие ИИ.
Хотя классические алгоритмы обработки изображений, основанные на правилах, обеспечивают большую согласованность, они требуют адаптации специфических параметров для каждого типа материала. Для новых типов образцов необходимо сначала определить соответствующий блок параметров, что занимает много времени. При замене образца следует также помнить, чтобы для него был настроен правильный блок параметров. Обнаружение трещин с помощью ИИ устраняет эти проблемы: он надежно распознает трещины без ручной настройки и автоматически адаптируется к различным материалам.
Распознавание трещин на кромках: поэтому классические методы достигают своих границ.
Ручное распознавание трещин требует полной концентрации и наличия опыта у оператора. Особенно при более высоких скоростях испытания частота ошибок увеличивается. Хотя классическая промышленная обработка изображений более согласована, зачастую она обладает недостаточной гибкостью для новых или сложных материалов. Последствия: позднее или неверное распознавание трещины. Именно это иногда приводит к неточным результатам испытаний или нежелательным повторам.
Распознавание трещин в реальном времени с помощью ИИ: так работает нейронная сеть фирмы ZwickRoell
Сотрудники фирмы ZwickRoell интегрировали специально разработанную нейронную сеть в программное обеспечение testXpert. Эта сеть распознает трещины в режиме реального времени - непосредственно во время испытания. Обработка изображений выполняется всего за 50 миллисекунд на кадр, и это на обычном испытательном ПК.
База данных для получения надежных результатов с помощью ИИ: 657.000 кадров, 2.700 образцов
ИИ фирмы ZwickRoell был обучен работе с более чем 657.000 изображений (кадров) от 2.700 образцов. Данные поступают из проектов заказчиков, внутренних испытаний и вводов в эксплуатацию. Аннотации по трещинам строго соответствуют стандарту ISO 16630. А результаты говорят сами за себя: ИИ надежно распознает трещины у известных материалов с вероятностью 99%, у новых материалов - с вероятностью 98 - 99%.
Автоматизированное испытание на глубокую вытяжку на машине BUP – точность соответствует эффективности
BUP (машина для испытаний на глубокую вытяжку) фирмы ZwickRoell представляет собой идеальную платформу для испытаний на раскрытие отверстия. Она была специально разработана для испытаний листовых металлов на глубокую вытяжку (деформируемость), предлагает большой спектр функций, делающих процесс испытания более эффективным и безопасным. Особый момент: автоматизированное перемещение образцов. Благодаря магазину для размещения до 100 образцов и встроенной функции распознавания 2D-кода испытания проводятся в так называемом режиме «ночной смены» - без какого-либо вмешательства оператора. Это экономит время и сокращает количество ошибок. Кроме того, машина BUP полностью совместима с экстензометром videoXtens, в который интегрирована функция распознавания трещин с помощью ИИ. Так возникает прозрачный автоматизированный процесс испытания - от идентификации образцов до документирования результатов.
Гибкость для новых материалов: ИИ способен к дальнейшему обучению
Еще одним преимуществом ИИ является его способность к переобучению. Для испытаний новых экзотических материалов ИИ можно обучить с помощью дополнительных данных - либо локально у заказчика, либо в облаке. Начиная с 2026 года, фирма ZwickRoell предлагает специальную программу переобучения, с помощью которой заказчики могут разрабатывать собственные модели на базе специфических материалов.
Вывод: больше качества, меньше затрат - вот почему ИИ и BUP по-новому регламентируют испытания материалов
Испытание на раскрытие отверстия с функцией распознавания трещин с помощью ИИ представляет собой значительный прогресс в сфере испытаний материалов. Комбинация интеллектуального программного обеспечения и эффективной испытательной машины BUP гарантирует новое качество результатов испытаний: точные, воспроизводимые и не зависимые от оператора. ИИ надежно распознает трещины в режиме реального времени, экономит время и материал, а также снижает влияние человеческого фактора. Одновременно BUP является надежной автоматизируемой испытательной системой, которую можно легко интегрировать в современные процессы производства и контроля качества. Кроме того, обладая возможностью дополнительного дальнейшего обучения ИИ, система располагает перспективностью и гибкостью для новых материалов и требований. Компании, использующие эту технологию, инвестируют не только в улучшение результатов испытаний, но и в эффективность, безопасность и инновационный потенциал.
