人工智慧如何革新硬度測試

自動化硬度測試早已成為品質保證的標準流程。但隨著人工智慧（AI）導入影像評估，一個嶄新的時代正式展開：在試驗軟體 ecos™ III 中，全新開發的 AI 功能 ecos AI，尤其在面對困難的表面時，能將精度、可靠性與效率提升至全然不同的層級。

從傳統影像處理到 AI 支援分析

自 2000 年代初期以來，演算法已被用於評估硬度壓痕。其優勢不言而喻：自動化可節省時間、降低操作人員的影響，並提升重現性。然而，傳統影像處理在面對具挑戰性的表面時會遇到瓶頸 — 例如蝕刻過的焊縫、不均質材料（如燒結材料）或氧化試片。

這正是 ecos AI 發揮作用的地方：基於機器學習方法，開發出一套系統，即使在艱難條件的情況下，也能可靠地辨識並測量壓痕。這套 AI 的「思考方式」如同受過訓練的測試人員 — 能辨識典型結構，並忽略干擾的影像雜訊或表面不規則性。

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即使 ecos AI 並非真正意義上的「強人工智慧」，這套試驗軟體仍能帶來令人印象深刻的成果。影像評估並非依據通用規則，而是基於數百萬張經過驗證的訓練影像 — 這些影像是專門製作並透過手動標註的。這建立了一個穩健的模型，能高度準確地區分真正的壓痕與隨機的陰影或斑點。

另一個關鍵優勢是：ecos AI 不會自行持續學習。該系統是根據已定義且經中央驗證的模型運作，這可確保不會因錯誤的訓練資料而產生未受控的變化。結果始終保持一致且可靠。

與先前的影像分割技術直接比較，ecos III 中的 AI 可將測量失誤減少高達 90%。這項差異在蝕刻嚴重的焊縫或塗層試片上尤為明顯：當傳統演算法已無法有效應用時，ecos AI 仍能提供極佳的結果，幾乎不需或僅需極少的後處理。

ecos AI 可在任何標準 PC 上運行 — 只需配備現代 i5 處理器即可。使用或安裝過程中不需網路連線。所有資料皆保留於本地，無需與外部伺服器交換。這不僅符合資料保護法規，也讓系統完全獨立並可離線使用。

此外，ecos AI 完全符合 ISO、ASTM 或 NADCAP 等標準規範。軟體並未採用替代的測量方式 — 其測量方式完全依照標準所規定的流程執行。

人工智慧如何改變硬度測試？在我們的線上研討會中，我們將展示 ZwickRoell 的 VisionLine 如何透過 AI 影像評估技術，使測試更快速、更可靠。

透過 AI 功能 ecos AI，ZwickRoell 在硬度測試領域實現了重大的創新突破。AI 功能可無縫整合至現有系統中 — 無需額外費用或操作步驟。它是 ecos III 的核心組件，能顯著提升壓痕的偵測與測量準確性 — 尤其在困難表面上表現尤為出色。

最終成果：更少的人工修正、更高的精準度，以及對每一次測試結果更強的信心。

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