Qpix Control2のAI技術による革命的な画像評価 難しい表面でも完全自動で検出・評価
Qpix Control2のAI技術による革命的な画像評価 難しい表面でも完全自動で検出・評価
QAI は、ビッカース硬さ試験、ヌープ硬さ試験、ブリネル硬さ試験の課題に合わせて特別に設計された最先端のAIモデルを活用することで、精度と効率における新たな基準を打ち立てます。QATMの品質基準と、再トレーニングによる性能向上保証能力により、QAIは業界第2位となっています。
これまでにない自動化レベルを体験してください：当社のAIは、最も困難な表面であっても、硬さ試験のインプレッションを自動的かつ正確に検出します。手作業に別れを告げ、革新への道を切り開く効率性を実感してください。比類のない精度と成功率で、究極の競争優位性を提供します。QAIで硬さ試験に革命を起こしましょう！
QAI は、ビッカース硬さ試験、ヌープ硬さ試験、ブリネル硬さ試験の課題に合わせて特別に設計された最先端のAIモデルを活用することで、精度と効率における新たな基準を打ち立てます。QATMの品質基準と、再トレーニングによる性能向上保証能力により、QAIは業界第2位となっています。
これまでにない自動化レベルを体験してください：当社のAIは、最も困難な表面であっても、硬さ試験のインプレッションを自動的かつ正確に検出します。手作業に別れを告げ、革新への道を切り開く効率性を実感してください。比類のない精度と成功率で、究極の競争優位性を提供します。QAIで硬さ試験に革命を起こしましょう！
This image evaluation is used in all areas of hardness testing, generally increasing the recognition rate, finding indentations in an image, and the quality and accuracy of the evaluation and analysis.
AI-based image evaluation significantly improves the quality of hardness test indentation detection.
The QAI offers greater added value for rough, grinded and etched surfaces. Especially with difficult material surfaces or etched surfaces, the recognition rate could be increased enormously.
QAI image evaluation is fully integrated into the QpixControl2 operating software and replaces the current image recognition algorithm.
The use of QAI image recognition has also increased the repeatability and systematic deviation of the machine. The accuracy of the evaluation has a major influence on the relative repeatability of the machine.
Comparison between Classic evaluation and QAI evaluation
90 Hardness test points on a test block HV1 value 701 HV. The different evaluation modes are carried out on the same 90 indentations.
| Mean value | Range |
| 700,04 | 24,90 |
| Hardness min. | Hardness max. |
| 688,80 | 713,70 |
| Standard deviation | Results OK |
| 5,88 | 90 |
| Mean value | Range |
| 701,50 | 16,40 |
| Hardness min. | Hardness max. |
| 692,50 | 708,90 |
| Standard deviation | Results OK |
| 3,47 | 90 |
The AI and its image recognition runs exclusively locally on the PC and only within the QpixControl2 software, all data is offline and does not require internet access.
The AI model cannot develop and learn on its own; this function and work can only be performed by QATM, which ensures that only a certified QAI is used on the device. A hardness tester must work in accordance with the standards, therefore these results must be verified by us.
All data is stored locally on the PC and in the software, there is no data exchange with QATM. The QAI results are always the same.
100% offline solution
100% local data
No continuous development of the QAI on the machine
いいえ、 AIによる画像認識は光学系には影響しません。倍率、カメラ、レンズに変更はありません。QAIは取り込まれた画像を解析し、硬さ試験の圧痕を検出します。評価および測定プロセスは、従来の硬さ試験ソフトウェアと同じ原理を採用しています。
いいえ。関連規格（DIN EN ISO、ASTM）には、試料調製の要件は規定されていますが、粗さ値（Ra/Rz）のような表面品質パラメータは定義されていません。一般に、ビッカース硬さ試験には、加える荷重に応じて表面を適切に準備する必要があります。圧痕とそのエッジがはっきりと見えるようにする。
可能性はある。QAIの画像評価では、低品質の表面でも硬度の圧痕を検出することができます。最初は現在の準備プロセスを維持することをお勧めします。ただし、段階的な最適化は可能であり、それに応じて検証する必要があります。
重要：プロセスの定義と検証はお客様の責任で行ってください。QATMはガイダンスとサポートを提供いたします。
はい。技術的にもソフトウェアの観点からも、エッチングされた表面の直接硬さ試験は可能です。QAIの画像評価では、このような場合でも非常に優れた検出率を達成できます。しかし、標準規格では、エッチングされていない表面で硬さ試験を実施することを推奨しています。プロセス検証の最終的な責任はお客様にあります。
いいえ。AIと画像認識は、QpixControl2ソフトウェア内のPC上で完全にローカルに動作します。すべてのデータはオフラインのままであり、インターネットへのアクセスは必要ありません。
いいえ。AIモデルが自動的に開発されたり、訓練されたりすることはありません。QAIが硬さ試験の圧痕を認識できなかった場合、QATMは再トレーニングを行い、認識能力を向上させることができます。
