Monitoramento do estado da ferramenta com IA na preparação automatizada de amostras de aço

Uma preparação de superfície confiável é essencial para alcançar uma análise OES precisa e reprodutível de amostras de aço. Esta Application Note compara um método convencional de avaliação de imagens baseado em algoritmos com uma abordagem de segmentação baseada em deep learning para o monitoramento automatizado do desgaste de insertos de fresamento na HS-F 1000 equipada com PrepMaster Vision. O modelo de deep learning oferece robustez e precisão significativamente melhoradas em condições industriais de imagem desafiadoras, como reflexos, variação de iluminação e geometrias complexas dos insertos, ao mesmo tempo em que apresenta desvios substancialmente menores em relação às medições de referência por microscopia óptica e simplifica a adaptação a diferentes tipos de insertos e condições de operação.