Malzeme testinde yeni yollar: Yapay zekâ (AI), ISO 16630'a göre delik genişletme testinde devrim yaratıyor
Modern sac malzemelerine yönelik talepler sürekli artmaktadır. Otomotiv endüstrisinde, enerji sektöründe veya havacılıkta sac levhalar sadece hafif ve sağlam olmakla kalmayıp, aynı zamanda kenar çatlakları oluşmadan güvenilir bir şekilde şekillendirilebilir olmalıdır. Bu çatlama eğilimini değerlendirmek için, ISO 16630 standardına göre delik genişletme testi (HET) standart olarak kabul edilmiştir. ZwickRoell, yenilikçi bir çözümle bir adım daha ileri gidiyor: Yapay zekâ (AI), sac şekillendirme test cihazına (BUP) entegre edilerek çatlakları otomatik olarak ve gerçek zamanlı olarak algılar.
Delik genişletme testi nedir? Peki neden sac şekillendirme için bu kadar önemlidir?
Sac şekillendirme test cihazında (BUP) yapılan test, sac numunesine 10 mm çapında bir delik açılmasıyla başlar. Bu delik, sürekli bir çatlak görünene kadar konik bir damga (60°) ile genişletilir. Amaç, sac kenarının şekillendirilebilirliğini tanımlayan delik genişleme oranını (λ) belirlemektir. Zorluk, ilk kesintisiz çatlağı hassas bir şekilde tespit etmektir. Manuel yöntemler hataya açık ve ilgili operatöre büyük ölçüde bağımlıdır. Klasik görüntü işleme algoritmaları daha fazla tutarlılık sağlar, ancak çok çeşitli malzemelerde sınırlarına ulaşır. İşte tam da bu noktada yapay zekâ devreye giriyor.
Klasik, kural tabanlı görüntü işleme algoritmaları daha fazla tutarlılık sağlasa da, her malzeme türü için belirli parametrelerin ayarlanmasını gerektirir. Yeni numune türleri için öncelikle uygun parametre setinin belirlenmesi gerekir ki bu da zaman alıcı bir işlemdir. Numune değiştirilirken, numune için doğru parametre setinin yapılandırıldığından emin olmak da önemlidir. Yapay zekâ tabanlı çatlak algılama, bu zorlukları ortadan kaldırır: Manuel ayar yapmaya gerek kalmadan çatlakları güvenilir bir şekilde algılar ve farklı malzemelere otomatik olarak uyum sağlar.
Kenar çatlaklarını tespit etmek: Bu nedenle klasik yöntemler sınırlarına ulaşmaktadır.
Manuel çatlak tespiti, operatörün tam konsantrasyonunu ve deneyimini gerektirir. Özellikle yüksek test hızlarında hata oranı artar. Klasik endüstriyel görüntü işleme daha tutarlı olsa da, genellikle yeni veya karmaşık malzemeler için yeterince esnek değildir. Sonuç: geç veya yanlış çatlak tespiti. Ve tam da bu durum, bazen yanlış test sonuçlarına ve istenmeyen tekrarlamalara yol açmaktadır.
Yapay zekâ ile gerçek zamanlı çatlak algılama: ZwickRoell'in sinir ağı işte böyle çalışıyor.
ZwickRoell, testXpert test yazılımına özel olarak geliştirilmiş bir sinir ağını entegre etti. Bu, test sırasında gerçek zamanlı olarak çatlakları algılar. Görüntü işleme, standart bir test bilgisayarı üzerinde görüntü başına sadece 50 milisaniye içinde gerçekleştirilir.
Güvenilir yapay zekâ sonuçları için veri tabanı: 657.000 resim, 2.700 numune
ZwickRoell'in yapay zekâ, 2.700 numuneden elde edilen 657.000'den fazla görüntü ile eğitildi. Veriler müşteri projelerinden, iç denetimlerden ve devreye alımlardan elde edilmiştir. Çatlak işaretlemeleri, ISO 16630 standardına tam anlamıyla bağlı kalarak standarda uygunluğu garanti eder. Sonuçlar ortada: Yapay zekâ, bilinen malzemelerdeki çatlakları %99 doğrulukla, yeni malzemelerdeki çatlakları ise %98-99 doğrulukla güvenilir bir şekilde tespit edebiliyor.
BUP ile otomatik sac metal şekillendirme denetimi – Hassasiyet verimlilikle buluşuyor
ZwickRoell'in BUP (sac metal şekillendirme test cihazı), delik genişletme testi için ideal bir platformdur. Sac metaller üzerinde şekillendirme testleri için özel olarak geliştirilmiştir ve test sürecini daha verimli ve güvenli hale getiren çeşitli işlevler sunar. Öne çıkan bir nokta: otomatik numune işleme. 100 numuneye kadar kapasiteli bir magazin ve entegre 2D kod tanıma özelliği ile testler, kullanıcı müdahalesi gerekmeden “Gece Vardiyası” modunda gerçekleştirilir. Bu, zamandan tasarruf sağlar ve hata kaynaklarını azaltır. BUP ayrıca, yapay zekalı çatlak algılama özelliğinin entegre edildiği videoXtens ekstansometre ile tamamen uyumludur. Böylece, numune tanımlamadan sonuç belgelendirmeye kadar kesintisiz, otomatik bir test süreci ortaya çıkar.
Yeni malzemeler için esnek: Bu sayede yapay zekâ, yeniden eğitim yoluyla öğrenme yeteneğini korur
Yapay zekâ çözümünün bir diğer avantajı da yeniden eğitilebilme özelliğidir. Yeni ve egzotik malzemelerin test edilmesi gerekiyorsa, yapay zekâ ek verilerle yeniden eğitilebilir; bu işlem ya müşterinin tesisinde yerel olarak ya da bulutta gerçekleştirilebilir. ZwickRoell, 2026 yılından itibaren müşterilerin belirli malzemeler temelinde kendi modellerini geliştirebilecekleri özel bir yeniden eğitim programı sunacak.
Çözüm: Daha yüksek kalite, daha az çaba – işte bu yüzden yapay zekâ ve BUP, malzeme testlerini yeniden tanımlıyor
Yapay zekâ destekli çatlak tespiti ile gerçekleştirilen delik genişletme testi, malzeme testlerinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Akıllı yazılım ve yüksek performanslı BUP test cihazının birleşimi, test sonuçlarında yeni bir kalite standardı sunar: hassas, tekrarlanabilir ve operatörden bağımsız. Yapay zekâ, çatlakları güvenilir bir şekilde ve gerçek zamanlı olarak algılar, zaman ve malzeme tasarrufu sağlar ve insan hatalarının etkisini azaltır. Aynı zamanda BUP, modern üretim ve kalite güvence süreçlerine sorunsuz bir şekilde entegre edilebilen sağlam ve otomatikleştirilebilir bir test sistemidir. Yapay zekâyı sonradan da eğitme imkanı sayesinde, sistem aynı zamanda geleceğe dönük ve yeni malzemeler ve gereksinimler için esnek bir yapıya sahiptir. Bu teknolojiye yatırım yapan şirketler, sadece daha iyi test sonuçları elde etmekle kalmaz, aynı zamanda verimlilik, güvenlik ve inovasyon gücüne de yatırım yaparlar.
