自动硬度试验早已成为质量保证领域的标准要求。但随着人工智能 (AI) 被整合到图像评估中，新的时代就此开启：测试软件 ecos™ III 中集成了全新开发的 AI 智能功能 ecos AI，将精确度、可靠性和效率提升到了新水平，并且在测试复杂表面时表现尤为出色。
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自 21 世纪初以来，算法便被用于评估硬度压痕。优势不言而喻：自动化能够节省时间、减少人工操作影响并提高可再现性。然而，传统图像处理无法有效应对复杂表面，例如蚀刻焊缝、烧结材料等不均匀材料、氧化试样等。
此时 ecos AI 技术便可以发挥作用：这套系统基于机器学习方法开发而成，即使在恶劣条件下也能可靠地识别并测量压痕。AI 如同训练有素的试验员一样“思考”，它能识别常规结构，并忽略干扰性图像伪影或表面不规则性。
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尽管 ecos AI 并非“强人工智能”，但该测试软件仍拥有出色的表现。它在进行图像评估时，并非基于一般规则，而是基于数百万张经过验证的训练图像，这些图像均为专门创建且经过人工标记。由此构建的模型十分可靠，能够非常准确地区分真实压痕和随机阴影或斑点。
另一个关键优势是，ecos AI 不会持续自主学习。该系统以经过集中验证的既定模型为基础，确保运行时不会因错误的训练数据引发意外变化，从而始终保持结果的一致性与可靠性。
与传统图像分割技术相比，ecos III 所采用的 AI 技术最高可将测量误差减少 90%。对于严重蚀刻的焊缝或涂层试样，差异尤为显著：传统算法无法发挥作用时，ecos AI 仍能提供出色的结果，且无需或仅需少量后期处理。
ecos AI 可在任意标准电脑上运行，只需配备现代 i5 处理器即可。使用及设置该系统时无需连网。系统不与外部服务器进行数据交换，所有数据均存储在本地。这使得该解决方案不仅符合数据保护法规，而且完全独立，可离线使用。
此外，ecos AI 符合 ISO、ASTM 或 NADCAP 的所有规范要求。该软件严格采用标准规定的测量方法，不使用任何替代测量方案。
AI 如何改变硬度试验？我们将在网络研讨会中展示 ZwickRoell 的 VisionLine 系列如何通过使用基于 AI 的图像评估功能来提高试验的速度和可靠性。
凭借 ecos AI 的人工智能功能，ZwickRoell 在硬度试验领域实现了重大创新突破。该 AI 技术可与现有系统无缝集成，无需额外的成本或操作步骤。作为 ecos III 系统的重要组成部分，它可以显著改善压痕检测与测量能力，尤其是在对复杂表面的测试中。
总体而言，该系统能够减少人工返工、提高测量精度并增强每项测试结果的可信度。
关于作者：
Michael Grandits
研发和创新负责人，EMCO-Test
Michael Grandits 先于奥地利哈莱因的高等技术教育学院完成了工业工程技术教育，之后又获得萨尔茨堡应用科学大学的通信工程学位。他在索尼积累到一些初期职业经验后，转战汽车行业，从事质量保证工作。他从 2012 年起开始在萨尔茨堡地区库赫尔市的 EMCO-TEST 公司担任研发团队产品经理，致力于以用户友好型的高品质硬度计赢得国际客户青睐。
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