Kornstrukturanalyse

Wie kann MIPAR bei der Analyse von Kornstrukturen helfen?

Die Analyse von Kornstrukturen ist ein Grundpfeiler der Materialwissenschaften. Sie spielt eine Rolle in routinemäßigen Herstellungsprozessen, unterstützt die Qualitätssicherung und Qualitätskontrolle (QA/QC) und liefert gleichzeitig wichtige Erkenntnisse über die mechanischen Eigenschaften neuer metallurgischer Systeme. Es gibt verschiedene Methoden zur Analyse von Korngröße, -anzahl und ähnlichem, die ein umfassendes Verständnis der Phasen ermöglichen, aus denen kristalline Materialien wie Keramiken und Metalllegierungen bestehen. Diese Methoden fallen im Allgemeinen unter die Kategorie der digitalen Mikroskopie. Die digitale Analyse von Kornstrukturen ist aufgrund ihrer Genauigkeit, kosteneffizienten Anwendbarkeit und schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit bevorzugt.

Die Zuverlässigkeit einer automatisierten Lösung hängt jedoch maßgeblich von der Qualität Ihrer Kornmessungssoftware ab. Dieser Blog-Beitrag wird die automatisierte Analyse von Kornstrukturen genauer untersuchen und anschließend einige proprietäre Lösungen von MIPAR vorstellen, die Ihnen in Ihrer Forschung und Entwicklung behilflich sein könnten.

Grain Size Distribution

Welche Methoden werden zur Korncharakterisierung verwendet?

Traditionelle Methoden zur Korncharakterisierung umfassen die Intercept-Methode und den Diagramm-Vergleichsansatz. Obwohl beide Methoden ihre Vorteile haben, können sie weniger genau sein und mehr Zeit in Anspruch nehmen als fortschrittlichere Techniken wie die automatisierte Bildanalyse. Als Ergebnis haben Forscher auf hochmoderne Werkzeuge wie hochauflösende Bildgebung in Verbindung mit Deep-Learning-Algorithmen zurückgegriffen, um die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Effizienz der Kornstrukturanalyse zu verbessern.

Anwendung von Deep Learning auf die Charakterisierung von Kornstrukturen

Deep Learning-Algorithmen haben verschiedene wissenschaftliche Bereiche revolutioniert, einschließlich der Materialwissenschaften. Durch das Training neuronaler Netzwerke zur Erkennung von Mustern und Strukturen in komplexen Datensätzen können Forscher genauere und zuverlässigere Ergebnisse bei der Kornstrukturanalyse erzielen. Diese Algorithmen können auch große Datenmengen schneller verarbeiten als herkömmliche Methoden, wodurch sie eine ideale Wahl für Hochdurchsatzanwendungen darstellen.

MIPAR Lösungen für Kornstrukturen

MIPAR hat eine Reihe von auf Deep Learning basierenden Lösungen für die automatisierte Analyse von Kornstrukturen in verschiedenen Materialien entwickelt. Jede Lösung ist auf spezifische Materialtypen zugeschnitten und entspricht dem ASTM E-112-Standard für die Korngrößenmessung:

  • Titan: MIPARs vollautomatisches System zur Erkennung und Messung von Ti-Körnern kann Einzelbilder oder ganze Probenchargen verarbeiten und liefert schnelle und genaue Ergebnisse.
  • Stahl: Diese vollautomatische Lösung für die Korngrößenbestimmung von Stahllegierungen entspricht dem ASTM E-112-Standard. Die Software von MIPAR kann Mikrografien direkt vom Mikroskop analysieren oder Proben-Datensätze in Chargen verarbeiten. Sie generiert eine Verteilung der Korngrößen und begleitende statistische Daten, mit vollständig integrierten Berichten für einfache Datenfreigabe.
  • Kupfer: Ähnlich wie die Lösung für Stahl ist MIPARs Werkzeug zur Korngrößenbestimmung bei Kupferlegierungen vollautomatisiert und entspricht dem ASTM E-112-Standard. Es kann Mikrografien analysieren und Proben-Datensätze in Chargen verarbeiten, um eine Korngrößenverteilung und statistische Daten bereitzustellen.
  • Aluminium: Die Lösung von MIPAR für die Aluminium-Korngrößenanalyse ist ebenfalls vollautomatisiert und entspricht dem ASTM E-112-Standard. Sie kann Mikrografien analysieren und Proben-Datensätze in Chargen verarbeiten, um Korngrößenverteilungen und statistische Daten zu generieren.
  • Keramik: Diese vollautomatische Lösung für die Analyse von Korngrößen bei gesintertem Metall folgt dem ASTM E112-Standard. Sie kann Mikrografien direkt vom Mikroskop analysieren oder Proben-Datensätze in Chargen verarbeiten.

Die Vorteile von Deep Learning-Algorithmen in den Materialwissenschaften

Deep Learning-Algorithmen bieten zahlreiche Vorteile für die Materialwissenschaften, darunter gesteigerte Genauigkeit, Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Fähigkeit zur Verarbeitung großer Datensätze. Diese Algorithmen eignen sich besonders gut für die Analyse von Kornstrukturen, da sie subtile Muster und Strukturen erkennen können, die für herkömmliche Methoden möglicherweise schwer zu erfassen sind. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Deep Learning können Forscher zuverlässigere und detailliertere Informationen über die Mikrostruktur eines Materials erhalten, was letztendlich zu besser informierten Entscheidungen bezüglich der Materialeigenschaften und -leistung führt.

Wählen Sie MIPAR für fortschrittliche Kornstrukturanalyse

Mit einer soliden Tradition in den Materialwissenschaften bieten die auf Deep Learning basierenden Lösungen von MIPAR eine beispiellose Genauigkeit und Effizienz in der Analyse von Kornstrukturen. Unsere Palette von Tools ist auf verschiedene Materialien zugeschnitten, um sicherzustellen, dass Sie die bestmöglichen Ergebnisse für Ihre spezifische Anwendung erhalten. Setzen Sie sich nicht mit weniger zufrieden als dem Besten; wählen Sie MIPAR für Ihre Bedürfnisse in der Kornstrukturanalyse und erleben Sie den Unterschied, den modernste Technologie bewirken kann.

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