Supervisión del estado de la herramienta asistida por IA en la preparación automatizada de muestras de acero

Una preparación fiable de la superficie es esencial para lograr un análisis OES preciso y reproducible de muestras de acero. Esta Application Note compara un método convencional de evaluación de imágenes basado en algoritmos con un enfoque de segmentación basado en deep learning para la supervisión automatizada del desgaste de los insertos de fresado en la HS-F 1000 equipada con PrepMaster Vision. El modelo de deep learning ofrece una robustez y una precisión significativamente mejoradas en condiciones industriales de imagen exigentes, como reflexiones, iluminación variable y geometrías complejas de los insertos, al mismo tiempo que logra desviaciones considerablemente menores frente a las mediciones de referencia por microscopía óptica y simplifica la adaptación a distintos tipos de insertos y condiciones de funcionamiento.