Werkstofftechnische Fragestellungen

Machine Learning basierte Korngrößenanalyse für verschiedene Materialien.

Wir bieten vollautomatisierte, KI-gestützte Qualitätssicherung und Materialcharakterisierung, von der Residualanalyse mit VDA 19 konformer Protokollierung bis hin zu fortschrittlichen quantitativen mikrostrukturellen Analysen. Die integrierte Kalibrierung gewährleistet die Messgenauigkeit, während großflächige Analysen mit hohem Durchsatz Prozesseffekte, Mikrostrukturhomogenität und Porenverteilungen über mehrere Proben hinweg effizient erfassen. Mit Hilfe eines „Tiling“-Ansatzes bieten wir feld- und regionsspezifische Analysen, einschließlich der Visualisierung größerer Defekte, feiner geometrischer Bewertungen und der Bestimmung der Korngröße.

KI-gestützte Workflows erstrecken sich auf semi-automatisierte Messungen geometrischer Parameter und die automatisierte Quantifizierung von Mikrostrukturmerkmalen wie Körnern, Phasen oder Defekten, die in SQL-Datenbanken integriert werden können, um eine reproduzierbare Datenverwaltung zu ermöglichen, die durch die automatisierte Erstellung benutzerdefinierter Berichte zur Unterstützung von Audits unterstützt wird. Durch die Kombination von KI, Automatisierung, Hochdurchsatzanalyse und datengesteuerter Analytik liefern unsere Lösungen hochpräzise, reproduzierbare Erkenntnisse, die die Qualitätssicherung, Prozessoptimierung und Materialforschung für verschiedene Materialien beschleunigen.